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Programa do Curso
Introdução
- Bases de dados e bibliotecas de grafos
Entendendo os dados de grafos
- O grafo como uma estrutura de dados
- Utilizar vértices (pontos) e arestas (linhas) para modelar cenários do mundo real
Usando Graph Databases para modelar, persistir e processar dados de grafos
- Algoritmos/transversais de grafos locais
- neo4j, OrientDB e Titan
Exercício: Modelação de dados de grafos com neo4j
- Modelação de dados em quadro branco
Para além dos grafos Databases: Graph Computing
- Entendendo o gráfico de propriedades
- Modelagem de gráficos em diferentes cenários (gráfico de software, gráfico de discussão, gráfico de conceito)
Resolver problemas do mundo real com percursos
- Passeio algorítmico/direcionado sobre o grafo
- Determinação de dependências circulares
Estudo de caso: Classificação de contribuidores de discussões
- Classificação por número e profundidade de discussões contribuídas
- Uma nota sobre análise de sentimentos e conceitos
Graph Computing: Ferramentas de gráficos locais e na memória
- Análise e visualização de grafos
- JUNG, NetworkX, e iGraph
Exercício: Modelação de dados de grafos com NetworkX
- Usando NetworkX para modelar um sistema complexo
Graph Computing: Frameworks de Processamento de Grafos em Lote
- Aproveitamento de Hadoop para armazenamento (HDFS) e processamento (MapReduce)
- Visão geral dos algoritmos iterativos
- Hama, Giraph e GraphLab
Graph Computing: Computação paralela em grafo
- Unificação de ETL, análise exploratória e computação iterativa de grafos num único sistema
- GraphX
Configuração e instalação
- Hadoop e Spark
GraphX Operadores
- Propriedade, estrutural, junção, agregação de vizinhança, armazenamento em cache e remoção de cache
Iteração com a API do Pregel
- Passagem de argumentos para envio, receção e computação
Construindo um gráfico
- Usando vértices e arestas em um RDD ou no disco
Projetando algoritmos Scala ble
- GraphX Otimização
[Algoritmos adicionais
- PageRank, Componentes Conectados, Contagem de Triângulos
Exercício: Page Rank e Top Users
- Construir e processar dados de gráficos usando ficheiros de texto como entrada
Implementação na produção
Observações finais
Requisitos
- Compreensão de Java programação e estruturas
- Um conhecimento geral de Python é útil, mas não obrigatório
- Uma compreensão geral dos conceitos de bases de dados
Público-alvo
- Programadores
28 Horas
Declaração de Clientes (2)
Very nice training
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
He was interactive.
