کتاب ساخت و استعلام گراف‌های دانش با SPARQL: راهنمای عملی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و استعلام گراف‌های دانش با SPARQL: راهنمای عملی

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: پایگاه‌های دانش و وب معنایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
  • 2. مفاهیم پایه گراف‌های دانش
  • 3. استانداردهای مدل‌سازی داده برای گراف‌های دانش
  • 4. زبان‌های مدل‌سازی گراف‌های دانش: RDF، RDFS
  • 5. معرفی SPARQL: زبان پرس‌وجوی گراف‌های دانش
  • 6. نصب و راه‌اندازی محیط SPARQL
  • 7. پرس‌وجوهای پایه SPARQL: SELECT، WHERE
  • 8. فیلترها و محدودیت‌ها در SPARQL
  • 9. عملگرهای مقایسه‌ای در SPARQL
  • 10. عملگرهای منطقی در SPARQL
  • 11. استفاده از متغیرها در SPARQL
  • 12. توابع رشته‌ای در SPARQL
  • 13. توابع عددی در SPARQL
  • 14. توابع تاریخ و زمان در SPARQL
  • 15. پرس‌وجوهای پیچیده SPARQL: UNION، OPTIONAL
  • 16. زیرپرس‌وجوها در SPARQL
  • 17. پرس‌وجوهای بازگشتی در SPARQL
  • 18. کار با ابرداده‌ها (Metadata) در SPARQL
  • 19. استفاده از استدلال (Reasoning) در گراف‌های دانش
  • 20. معرفی هستی‌شناسی‌ها (Ontologies)
  • 21. ساخت هستی‌شناسی با استفاده از OWL
  • 22. ارتباط هستی‌شناسی با SPARQL
  • 23. بازیابی داده‌ها از منابع مختلف با SPARQL
  • 24. ادغام داده‌ها از منابع ناهمگن با SPARQL
  • 25. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SPARQL
  • 26. شاخص‌گذاری در گراف‌های دانش
  • 27. مدیریت دسترسی و امنیت در گراف‌های دانش
  • 28. استفاده از SPARQL Endpoint ها
  • 29. معرفی پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
  • 30. تفاوت‌های گراف پایگاه داده با پایگاه‌های رابطه‌ای
  • 31. وارد کردن داده‌ها به گراف پایگاه داده
  • 32. مدل‌سازی گراف دانش در پایگاه داده گراف
  • 33. استفاده از Cypher برای استعلام گراف‌های دانش
  • 34. مقایسه SPARQL و Cypher
  • 35. کاربرد گراف‌های دانش در موتورهای جستجو
  • 36. کاربرد گراف‌های دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. کاربرد گراف‌های دانش در پردازش زبان طبیعی
  • 38. کاربرد گراف‌های دانش در هوش مصنوعی
  • 39. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از گراف‌های دانش
  • 40. نمونه‌های موردی از کاربردهای گراف‌های دانش در صنایع مختلف
  • 41. آینده گراف‌های دانش و وب معنایی
  • 42. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی داده
  • 43. استفاده از گراف‌های دانش در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 44. شناسایی الگوها و روابط پنهان در گراف‌های دانش
  • 45. توسعه API برای دسترسی به گراف‌های دانش
  • 46. استفاده از SPARQL در محیط ابری
  • 47. مقیاس‌پذیری و توزیع گراف‌های دانش
  • 48. امنیت و حریم خصوصی در گراف‌های دانش
  • 49. معرفی ابزارهای مدیریت گراف‌های دانش
  • 50. به‌روزرسانی و نگهداری گراف‌های دانش
  • 51. کیفیت داده در گراف‌های دانش
  • 52. تست و ارزیابی گراف‌های دانش
  • 53. مدیریت تغییرات در گراف‌های دانش
  • 54. بهینه‌سازی عملکرد گراف‌های دانش
  • 55. استفاده از SPARQL برای اعتبارسنجی داده‌ها
  • 56. مفاهیم پیشرفته SPARQL: Aggregate functions
  • 57. مفاهیم پیشرفته SPARQL: Subqueries and Common Table Expressions
  • 58. مفاهیم پیشرفته SPARQL: Property Paths
  • 59. مفاهیم پیشرفته SPARQL: Federated Queries
  • 60. استفاده از SPARQL برای تحلیل داده‌های زمانی
  • 61. استفاده از SPARQL برای تحلیل داده‌های مکانی
  • 62. مفاهیم پیشرفته گراف‌های دانش: Knowledge Graph Embedding
  • 63. مفاهیم پیشرفته گراف‌های دانش: Graph Neural Networks
  • 64. استفاده از گراف‌های دانش در یادگیری ماشین
  • 65. معرفی چارچوب‌های توسعه گراف‌های دانش
  • 66. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی گراف‌های دانش
تگ‌ها: SPARQL پایگاه دانش تحلیل داده داده کاوی گراف دانش گراف های دانش مدیریت داده هوش مصنوعی وب معنایی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.