علم داده‌ی گراف با پایتون و Neo4j: پروژه‌های عملی در زمینه‌ی یکپارچه‌سازی پایتون و Neo4j برای مصورسازی و تحلیل داده با استفاده از علم داده‌ی گراف به‌منظور ایجاد استراتژی‌های سازمانی ۲۰۲۴
Graph Data Science with Python and Neo4j: Hands-on Projects on Python and Neo4j Integration for Data Visualization and Analysis Using Graph Data Science for Building Enterprise Strategies 2024

**رویکردهای عملی برای استفاده از علم داده‌های گراف برای حل چالش‌های دنیای واقعی.**

**ویژگی‌های کلیدی**
* کاوش در مبانی علم داده‌های گراف، اهمیت و کاربردهای آن.
* یادگیری نحوه راه‌اندازی محیط‌های پایتون و Neo4j برای تجزیه و تحلیل گراف.
* کشف تکنیک‌هایی برای تجسم شبکه‌های گراف پیچیده برای درک بهتر.

**توضیحات کتاب**

**علم داده‌های گراف با پایتون و Neo4j** راهنمای نهایی شما برای آزاد کردن پتانسیل علم داده‌های گراف با ترکیب قابلیت‌های قدرتمند پایتون با فناوری نوآورانه پایگاه داده گراف Neo4j است. از مفاهیم اساسی گرفته تا تجزیه و تحلیل پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری ماشین، یاد خواهید گرفت که چگونه از داده‌های به‌هم‌پیوسته برای ایجاد بینش‌های عملی استفاده کنید. فراتر از تئوری، این کتاب بر کاربرد عملی تمرکز دارد و مهارت‌های عملی مورد نیاز برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی را در اختیار شما قرار می‌دهد.

شما ادغام‌های پیشرفته با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند ChatGPT را برای ساخت سیستم‌های پیشنهاد پیشرفته بررسی خواهید کرد. با چارچوب‌های شهودی و استراتژی‌های داده‌های به‌هم‌پیوسته، مهارت تحلیلی خود را ارتقا خواهید داد.

این کتاب یک رویکرد ساده برای تسلط بر علم داده‌های گراف ارائه می‌دهد. این کتاب با توضیحات دقیق، مثال‌های دنیای واقعی و یک مخزن اختصاصی GitHub پر از مثال‌های کد، یک منبع ضروری برای هر کسی است که به دنبال ارتقای شیوه‌های داده خود با فناوری گراف است. در این سفر تحول‌آفرین در صنایع مختلف به ما بپیوندید و بینش‌های جدید و عملی را از داده‌های خود باز کنید.

**آنچه خواهید آموخت**

* راه‌اندازی و استفاده مؤثر از محیط‌های پایتون و Neo4j برای تجزیه و تحلیل گراف.
* وارد کردن و دستکاری داده‌ها در پایگاه داده گراف Neo4j با استفاده از زبان پرس و جو Cypher.
* تجسم شبکه‌های گراف پیچیده برای کسب بینش در مورد روابط و الگوهای داده.
* بهبود تجزیه و تحلیل داده‌ها با ادغام ChatGPT برای غنی‌سازی داده‌ها با بافت غنی.
* کاوش در موضوعات پیشرفته از جمله نمایه سازی برداری Neo4j و تولید تقویت‌شده بازیابی (RAG).
* توسعه موتورهای توصیه با استفاده از تعبیه‌های گراف برای پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده.
* ساخت و استقرار سیستم‌های توصیه و مدل‌های تشخیص تقلب با استفاده از تکنیک‌های گراف.
* کسب بینش در مورد روندهای آینده و پیشرفت‌هایی که زمینه علم داده‌های گراف را شکل می‌دهند.

**فهرست مطالب**

1. مقدمه ای بر علم داده های گراف
2. شروع کار با پایتون و Neo4j
3. وارد کردن داده ها به پایگاه داده گراف Neo4j
4. زبان پرس و جو Cypher
5. تجسم شبکه های گراف
6. غنی سازی داده های Neo4j با ChatGPT
7. نمایه سازی برداری Neo4j و تولید تقویت شده بازیابی (RAG)
8. الگوریتم های گراف در Neo4j
9. موتورهای توصیه با استفاده از تعبیه ها
10. تشخیص تقلب

**خلاصه پایانی**

**آینده علم داده های گراف**

**فهرست نمایه**

Practical approaches to leveraging graph data science to solve real-world challenges.

Key Features
● Explore the fundamentals of graph data science, its importance, and applications.
● Learn how to set up Python and Neo4j environments for graph data analysis.
● Discover techniques to visualize complex graph networks for better understanding.

Book Description
Graph Data Science with Python and Neo4j is your ultimate guide to unleashing the potential of graph data science by blending Python’s robust capabilities with Neo4j’s innovative graph database technology. From fundamental concepts to advanced analytics and machine learning techniques, you’ll learn how to leverage interconnected data to drive actionable insights. Beyond theory, this book focuses on practical application, providing you with the hands-on skills needed to tackle real-world challenges.
You’ll explore cutting-edge integrations with Large Language Models (LLMs) like ChatGPT to build advanced recommendation systems. With intuitive frameworks and interconnected data strategies, you’ll elevate your analytical prowess.
This book offers a straightforward approach to mastering graph data science. With detailed explanations, real-world examples, and a dedicated GitHub repository filled with code examples, this book is an indispensable resource for anyone seeking to enhance their data practices with graph technology. Join us on this transformative journey across various industries, and unlock new, actionable insights from your data.

What you will learn
● Set up and utilize Python and Neo4j environments effectively for graph analysis.
● Import and manipulate data within the Neo4j graph database using Cypher Query Language.
● Visualize complex graph networks to gain insights into data relationships and patterns.
● Enhance data analysis by integrating ChatGPT for context-rich data enrichment.
● Explore advanced topics including Neo4j vector indexing and Retrieval-Augmented Generation (RAG).
● Develop recommendation engines leveraging graph embeddings for personalized suggestions.
● Build and deploy recommendation systems and fraud detection models using graph techniques.
● Gain insights into the future trends and advancements shaping the field of graph data science.

Table of Contents
1. Introduction to Graph Data Science
2. Getting Started with Python and Neo4j
3. Import Data into the Neo4j Graph Database
4. Cypher Query Language
5. Visualizing Graph Networks
6. Enriching Neo4j Data with ChatGPT
7. Neo4j Vector Index and Retrieval-Augmented Generation (RAG)
8. Graph Algorithms in Neo4j
9. Recommendation Engines Using Embeddings
10. Fraud Detection
CLOSING SUMMARY
The Future of Graph Data Science
Index