Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Dolandırıcılık tespiti (fraud detection), tedarik zinciri bağımlılıkları, öneri motorları ve kurumsal bilgi grafları (Knowledge Graph) gibi çok katmanlı ilişki ağlarında, ilişkisel veri tabanlarındaki çoklu JOIN işlemleri derinlik arttıkça üstel olarak yavaşlar. Neo4j, ilişkileri birinci sınıf veri yapısı olarak saklayan index-free adjacency mimarisiyle bu bağlı veri sorgularını milisaniyeler içinde yürütür.

Eğitimde Labeled Property Graph veri modelleme (Node, Relationship, Label, Property), Cypher sorgu dili ve desen eşleştirme, en kısa yol ve değişken derinlikli gezintiler, kısıtlar/indeksler ve PROFILE/EXPLAIN ile performans iyileştirme, APOC ve Graph Data Science (merkezilik, topluluk tespiti) ile vektör indeksi/GraphRAG entegrasyonu uygulamalı işlenir.

Kimler Katılmalı?

  • İlişkisel olarak modellenmesi zor ağ, hiyerarşi, dolandırıcılık ve öneri sistemleri geliştiren backend mühendisleri
  • Kurumsal Knowledge Graph ve GraphRAG mimarileri kuran veri bilimciler ve AI mühendisleri
  • Karmaşık bağımlılık ve etki analizi modelleri tasarlayan veri mimarları
  • Ön koşul: temel veri tabanı ve sorgulama (SQL veya NoSQL) bilgisi

Kazanımlar

  • İlişkisel tabloları sorgu desenlerine uygun Labeled Property Graph şemasına dönüştürmek
  • Cypher (MATCH, MERGE, WITH, UNWIND, shortestPath) ile çok adımlı graf sorguları yazmak
  • Supernode (yoğun düğüm) darboğazlarını önleyen graf modelleme kalıplarını uygulamak
  • PROFILE ve EXPLAIN çıktılarında db hits ve Kartezyen çarpım sorunlarını çözmek
  • Neo4j Graph Data Science algoritmalarını ve vektör aramasını (GraphRAG) iş senaryolarına entegre etmek

Konular

Graf Kuramı, Index-Free Adjacency ve Labeled Property Graph
  • Neden Graf Veri Tabanı? Çok adımlı ilişkisel JOIN maliyeti vs Index-Free Adjacency
  • Labeled Property Graph yapı taşları: Node, Label, directed/typed Relationship ve Property
  • İlişkisel şemadan graf şemasına dönüşüm kuralları ve ne zaman özellik yerine düğüm (node) seçilmeli?
Cypher Sorgu Dili ile Desen Eşleştirme ve Veri Manipülasyonu
  • ASCII-art desen sözdizimi: MATCH, OPTIONAL MATCH, WHERE, RETURN
  • CREATE vs MERGE (idempotent yazma, ON CREATE / ON MATCH), SET, DELETE ve DETACH DELETE
  • WITH ile sorgu zincirleme, UNWIND, COLLECT, liste üreteçleri ve LOAD CSV / toplu veri aktarımı
Derin Gezintiler (Traversals), Graf Modelleme Kalıpları ve Performans
  • Değişken uzunluklu yollar (-[:KNOWS*1..5]->), shortestPath, allShortestPaths ve Quantified Path Patterns
  • Graf tasarım tuzakları: yoğun düğümler (Supernodes), zaman ağacı (Time Tree) ve ara düğüm (Intermediate Node) kalıbı
  • Range, Text, Point indeksleri, Uniqueness kısıtları ve EXPLAIN / PROFILE ile db hits optimizasyonu
Graph Data Science (GDS) ve Bilgi Grafları (GraphRAG)
  • Bellek içi graf projeksiyonu ve Merkezilik algoritmaları (PageRank, Betweenness, Degree Centrality)
  • Topluluk tespiti (Louvain, Weakly Connected Components) ve düğüm benzerliği (Node Similarity / Link Prediction)
  • Neo4j Vector Index ile gömülü (embedding) arama + graf komşuluğu birleştirerek GraphRAG kurgulama
Uygulama Entegrasyonu ve Üretim Operasyonları
  • Bolt protokolü, resmi Neo4j sürücüleri (Java, .NET, Python, JS) ve Read/Write Transaction fonksiyonları
  • Yedekleme, RBAC güvenliği, AuraDB / küme topolojisi ve gerçek vaka üzerinde dolandırıcılık/öneri modeli atölyesi

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Time-Series Databases (Zaman Serisi Veri Tabanları)

    Zaman serisi veri modelleme, yüksek kardinalite (high cardinality) yönetimi, TimescaleDB (hypertable, continuous aggregates, sıkıştırma) ve InfluxDB/VictoriaMetrics, downsampling ve saklama (retention) politikaları.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Vector Databases (Vektör Veri Tabanları) Mimarisi ve Arama

    Yoğun ve seyrek (dense/sparse) embedding vektörleri, uzaklık metrikleri, ANN indeks algoritmaları (HNSW, IVF, DiskANN), kuantizasyon (PQ, Scalar, Binary), metadata filtreleme, hibrit arama ve recall/gecikme kıyaslaması.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • pgvector, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile Vektör Arama

    Dört önde gelen vektör çözümünün uygulamalı karşılaştırması: PostgreSQL pgvector/pgvectorscale, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile indeks kurulumu, hibrit arama, multi-tenant izolasyon ve üretim mimarisi seçimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Database Performance ve Query Optimization

    Cost-Based Optimizer çalışma prensipleri, yürütme planı (Execution Plan) okuma, SARGability, B-Tree/Covering/Filtered indeks tasarımı, join algoritmaları, parameter sniffing, kilit/izolasyon analizi ve önbellek/bölümleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Oracle PL/SQL ile Veri Tabanı Programlama

    PL/SQL blok yapısı, cursor'lar, saklı prosedür/fonksiyon ve modüler Package tasarımı, kurumsal hata yönetimi, trigger'lar, dinamik SQL ve FORALL/BULK COLLECT ile yüksek hacimli veri işleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • SQL Veri Modelleme, Normalizasyon ve Şema Optimizasyonu

    Kavramsal/mantıksal/fiziksel veri modelleme, 1NF–3NF/BCNF normalizasyon kuralları, veri anomalilerini önleme, kontrollü denormalizasyon, doğal vs vekil (surrogate) anahtarlar, veri tipleri, kısıtlar ve sıfır kesintili şema evrimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin