Neo4j یک پایگاه داده مبتنی بر گراف متن‌باز پیشرو است که از ساختارهای گراف برای ذخیره و پرس‌وجوی (Query) داده‌ها استفاده می‌کند و موجودیت‌ها را به عنوان گره‌ها و روابط آنها را به عنوان یال‌ها نشان می‌دهد. این پایگاه داده برای مدیریت داده‌های بسیار متصل طراحی شده است و آن را برای برنامه‌هایی مانند شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های توصیه‌گر، تشخیص تقلب و تجزیه و تحلیل شبکه ایده‌آل می‌کند.
یادگیری Neo4j برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، توسعه‌دهندگان وب و مدیران پایگاه داده که نیاز به کار با داده‌های پیچیده و مرتبط دارند، ضروری است، داده‌هایی که پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی برای مدل‌سازی کارآمد آنها تلاش می‌کنند. Neo4j به کاربران این امکان را می‌دهد تا با زبان پرس‌وجوی شهودی خود، Cypher، پرس‌وجوهای کارآمدی را روی داده‌های متصل در مقیاس بزرگ انجام دهند.
یک مدرس خصوصی می‌تواند با ارائه درس‌های ساختاریافته در مورد نظریه گراف، طراحی پایگاه داده با Neo4j و تمرین‌های عملی که شامل سناریوهای دنیای واقعی مانند ساخت موتورهای توصیه‌گر یا تجزیه و تحلیل گراف اجتماعی است، فرآیند یادگیری را تسریع کند و زبان‌آموزان را به مهارت‌های لازم برای استفاده از Neo4j در برنامه‌های واقعی مجهز کند و آنها را برای نقش‌هایی که نیاز به تخصص در پایگاه داده گراف دارند، آماده کند.

دوره مقدماتی پایگاه داده Neo4j

Chapter 1: Introduction to Databases
  • Lesson 1: What Are Databases? (SQL vs. NoSQL)
  • Lesson 2: Types of Databases (Relational, Document, Key-Value, Columnar, Graph)
  • Lesson 3: Popular Databases: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, Neo4j, etc.
  • Lesson 4: SQL vs. NoSQL: Key Differences and Use Cases
  • Lesson 5: Introduction to Graph Databases and Their Importance
  • Lesson 6: Comparing Neo4j with Other Databases
Chapter 2: Introduction to Neo4j
  • Lesson 1: What is Neo4j?
  • Lesson 2: History and Evolution of Neo4j
  • Lesson 3: Key Features and Benefits of Neo4j
  • Lesson 4: Use Cases of Neo4j (Social Networks, Fraud Detection, Recommendations)
  • Lesson 5: Understanding the Neo4j Ecosystem (Neo4j Desktop, AuraDB, Bloom, GraphQL)
  • Lesson 6: Differences Between Neo4j Community and Enterprise Editions
Chapter 3: Setting Up Neo4j
  • Lesson 1: System Requirements for Neo4j Installation
  • Lesson 2: Installing Neo4j on Windows
  • Lesson 3: Installing Neo4j on macOS
  • Lesson 4: Installing Neo4j on Linux (Using apt/yum)
  • Lesson 5: Setting Up Neo4j Desktop and Neo4j Browser
  • Lesson 6: Command Line Setup and Configuration
  • Lesson 7: Verifying and Testing the Installation
Chapter 4: Understanding Graph Data Model
  • Lesson 1: Nodes, Relationships, Properties: The Basics
  • Lesson 2: Labels, Relationship Types, and Property Graph Model
  • Lesson 3: Data Modeling in Graph Databases
  • Lesson 4: Converting Relational Data to Graph Data
  • Lesson 5: Understanding Graph Indexing and Constraints
Chapter 5: Cypher Query Language (CQL) Basics
  • Lesson 1: Introduction to Cypher Query Language
  • Lesson 2: Creating Nodes and Relationships
  • Lesson 3: Retrieving Data Using MATCH
  • Lesson 4: Filtering Queries Using WHERE
  • Lesson 5: Using RETURN to Format Results
  • Lesson 6: Deleting Nodes and Relationships
Chapter 6: Working with Graph Data in Neo4j
  • Lesson 1: Updating Nodes and Relationships
  • Lesson 2: Using CREATE, MERGE, and SET
  • Lesson 3: Managing Transactions and Batching Queries
  • Lesson 4: Advanced Query Patterns (Patterns and Paths)
  • Lesson 5: Working with Labels and Indexes

دوره پیشرفته پایگاه داده Neo4j

Chapter 1: Advanced Cypher Queries
  • Lesson 1: Using Aggregation Functions (COUNT, SUM, AVG)
  • Lesson 2: Ordering and Pagination
  • Lesson 3: Pattern Matching and Complex Queries
  • Lesson 4: Path Finding Algorithms (Shortest Path, All Paths)
  • Lesson 5: Working with Subqueries
Chapter 2: Graph Algorithms and Analytics
  • Lesson 1: Introduction to Graph Algorithms
  • Lesson 2: PageRank Algorithm
  • Lesson 3: Community Detection Algorithms (Louvain, Label Propagation)
  • Lesson 4: Centrality Algorithms (Betweenness, Closeness, Degree Centrality)
  • Lesson 5: Similarity and Recommendation Algorithms
Chapter 3: Neo4j Performance Tuning and Optimization
  • Lesson 1: Indexing Strategies in Neo4j
  • Lesson 2: Query Optimization Techniques
  • Lesson 3: Understanding Memory Usage and Cache Optimization
  • Lesson 4: Profiling and Debugging Queries Using EXPLAIN and PROFILE
  • Lesson 5: Best Practices for Large Graph Data Sets
Chapter 4: Security and Access Control in Neo4j
  • Lesson 1: Authentication and Authorization in Neo4j
  • Lesson 2: Role-Based Access Control (RBAC)
  • Lesson 3: Managing User Permissions and Data Security
  • Lesson 4: Securely Exposing Neo4j via APIs
  • Lesson 5: Encryption and Secure Connections
Chapter 5: Integrating Neo4j with Other Technologies
  • Lesson 1: Connecting Neo4j with Python (Neo4j Python Driver)
  • Lesson 2: Connecting Neo4j with Java and JavaScript
  • Lesson 3: Neo4j and GraphQL: Building GraphQL APIs
  • Lesson 4: Connecting Neo4j with Apache Spark for Big Data Analytics
  • Lesson 5: Using Neo4j with Cloud Platforms (AWS, Azure, GCP)
Chapter 6: Backup, Restore, and High Availability
  • Lesson 1: Backup and Restore Strategies in Neo4j
  • Lesson 2: High Availability in Neo4j Cluster Setup
  • Lesson 3: Neo4j Replication and Scaling Techniques
  • Lesson 4: Disaster Recovery and Fault Tolerance
  • Lesson 5: Automating Backups and Maintenance
Chapter 7: Advanced Neo4j Use Cases and Applications
  • Lesson 1: Fraud Detection with Neo4j
  • Lesson 2: Real-Time Recommendation Systems
  • Lesson 3: Supply Chain and Logistics Optimization
  • Lesson 4: Cybersecurity and Threat Analysis
  • Lesson 5: Knowledge Graphs and Enterprise Search
Chapter 8: Modern Features in Neo4j Releases
  • Lesson 1: Overview of New Features in Recent Neo4j Versions
  • Lesson 2: Neo4j 5.x Features and Enhancements
  • Lesson 3: Graph Data Science (GDS) Library in Neo4j
  • Lesson 4: Working with Neo4j AuraDB (Cloud Neo4j)
  • Lesson 5: Future Trends and Innovations in Graph Databases
Chapter 9: Neo4j in Real-World Applications
  • Lesson 1: Case Study: Social Media Networks
  • Lesson 2: Case Study: Healthcare and Drug Discovery
  • Lesson 3: Case Study: Financial Fraud Detection
  • Lesson 4: Case Study: Supply Chain and Logistics
  • Lesson 5: Case Study: Artificial Intelligence and Knowledge Graphs



مدت زمان تقریبی دوره: 10 + 50 ساعت


تمامی کدهای Neo4j این دوره و همچنین فایل pdf کامل تدریس دوره در اختیار دانشجویانی که در این دوره ثبت نام نمایند، قرار خواهد گرفت. در پایان دوره، یک پروژه عملی به مدت حدود 10 ساعت با همکاری مدرس و دانشجو انجام خواهد شد، که آمادگی کامل برای ورود به بازار کار را ایجاد نماید.
هزینه هر جلسه 1 ساعته تدریس خصوصی برای دوره فوق، برای 1 نفر معادل 300 هزار تومان و برای 2 نفر، هر نفر 250 هزار تومان و برای 3 نفر، هر نفر 200 هزار تومان می‌باشد.

شماره تماس واتساپ و تلگرام: 09124908372 ، 09354908372

پیام شما