Veriyi düğüm ve ilişki olarak Cypher ile modelle
Neo4j property graph üzerinde Cypher ile düğüm/ilişki oluşturma, MATCH ve WHERE desen sorguları, WITH zincirleme, değişken uzunluklu yollar, shortestPath ve indeks/kısıt ile performans iyileştirmeyi uygulamalı öğreten orta seviye eğitim.
Property graph modeli, Cypher deseni ve Neo4j üzerinde ilişki sorgulama
Bu eğitim, Neo4j property graph veritabanında Cypher sorgu dilini uçtan uca öğretir. Düğüm (node), ilişki (relationship), etiket (label) ve özellik (property) kavramlarından başlar; CREATE ve MERGE ile veri oluşturma, MATCH ile desen eşleştirme, WHERE ile filtreleme, SET/REMOVE/DELETE ile güncelleme işlenir. Çok adımlı ilişki gezinimi, değişken uzunluklu yollar (variable-length paths), OPTIONAL MATCH, WITH ile zincirleme, aggregation (count, collect) ve shortestPath gibi yol fonksiyonları uygulanır. Katılımcılar sosyal ağ ve öneri senaryolarında gerçek grafik sorguları yazar ve indeks/kısıt ile performansı iyileştirir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri oluşturmadan ileri desen sorgularına ve performansa kadar ilerler.
Orta Seviye — Neo4j grafik veritabanında Cypher ile düğüm, ilişki ve desen tabanlı sorgulama.
Her konu Neo4j Browser ve Cypher konsolu üzerinde canlı sorgu yazarak, örnek grafik veri setleriyle uygulanır.
Veriyi tablo yerine düğüm ve ilişki olarak modelleyip bağlantıları doğrudan sorgularsınız.
Çok adımlı ilişkileri JOIN zinciri olmadan desenle hızlıca gezersiniz.
Öneri, dolandırıcılık ve sosyal ağ sorgularını Cypher ile pratik yaparsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel SQL ve sorgu mantığına aşinalık öğrenmeyi kolaylaştırır.
Varlık-ilişki (ER) kavramlarına temel düzeyde aşinalık faydalıdır.
Neo4j Desktop veya AuraDB ücretsiz örneğine erişim gerekir.
Desen ve graf yapısını görselleştirme konusunda temel yatkınlık yeterlidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
property graph modelini ilişkisel modelden ayırt eder ve uygun tasarlarsınız.
CREATE ve MERGE ile düğüm ve ilişkileri idempotan biçimde oluşturursunuz.
MATCH ve WHERE ile karmaşık desenleri filtreleyerek sorgularsınız.
WITH, collect ve unwind ile çok aşamalı sorgular kurarsınız.
değişken uzunluklu yollar ve shortestPath ile derin gezinim yaparsınız.
SET, REMOVE ve DETACH DELETE ile veriyi güvenle değiştirirsiniz.
indeks, kısıt ve PROFILE ile sorgu performansını iyileştirirsiniz.
parametreli sorgularla gerçek bir öneri senaryosunu hayata geçirirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Analitik türleri, veri okuma, temel istatistik, ilişki yorumu ve analiz yanılgılarını kavrayarak veriden doğru çıkarım yapmayı öğrenin. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Veri seti yapısı, CSV/JSON/Excel biçimleri, meta veri, veri kalitesi ve birleştirmeyi uygulamalı öğrenin. Başlangıç seviye DVA veri eğitimi.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'i uçtan uca öğrenin: OneLake, Lakehouse, Data Factory, Spark notebook, Warehouse, DirectLake ve Power BI. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
R ile veri analizini öğrenin: veri yapıları, tidyverse (dplyr), ggplot2 görselleştirme, temel istatistik ve R Markdown raporlama. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İstatistiği temelden öğrenin: betimleyici istatistik, olasılık, dağılımlar, güven aralığı, hipotez testi, t-testi ve regresyon. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →