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Programa del Curso
Introducción
Graficar bases de datos y bibliotecas
Comprender los datos del gráfico
El gráfico como una estructura de datos
Usar vértices (puntos) y bordes (líneas) para modelar escenarios del mundo real
Usando bases de datos Graph para modelar, persistir y procesar datos de gráficos
Algoritmos / cruces de gráficos locales
neo4j, OrientDB y Titan
Ejercicio: Modelado de datos gráficos con neo4j
Modelado de datos de pizarra
Más allá de las bases de datos Graph: Graph computing
Comprender el gráfico de propiedades
Modelado de gráficos de diferentes escenarios (gráfico de software, gráfico de discusión, gráfico conceptual)
Resolviendo problemas del mundo real con Traversals
Paseo algorítmico / dirigido sobre el gráfico
Determinación de cependencies circulares
Estudio de caso: clasificación de contribuyentes de debate
Clasificación según el número y la profundidad de las discusiones consensuadas
Una nota sobre el sentimiento y el análisis del concepto
Graph Computing: herramientas de gráfico locales, en la memoria
Análisis de gráficos y visualización
JUNG, NetworkX e iGraph
Ejercicio: modelar datos de gráficos con NetworkX
Usar NetworkX para modelar un complejo s
Graph Computing: marcos de gráfico de procesamiento por lotes
Aprovechando el apalancamiento de Hadoop para almacenamiento (HDFS) y procesamiento (MapReduce)
Resumen de algoritmos iterativos
Hama, Giraph y GraphLab
Graph Computing: Computación grafica paralela
Unificación de ETL, análisis exploratorio y cálculo gráfico iterativo dentro de un solo sistema
GraphX
Configuración e instalación
Hadoop y Spark
Operadores GraphX
Propiedad, estructural, unión, agregación de vecindario, almacenamiento en caché y almacenamiento en memoria caché
Iterando con la API de Pregel
Pasar argumentos para enviar, recibir e informática
Construyendo un Gráfico
Usar vértices y bordes en un RDD o en un disco
Diseñando Algoritmos Escalables
Optimización GraphX
Accediendo a Algoritmos Adicionales
PageRank, Connected Components, Triangle Counting
Ejercicios: Page Rank y Top Users
Construyendo y procesando datos de gráficos usando archivos de texto como entrada
Desplegando a Producción
Palabras de clausura
Requerimientos
- Una comprensión de la programación y los marcos de Java
- Una comprensión general de Python es útil pero no obligatoria
- Una comprensión general de los conceptos de base de datos
28 horas
Testimonios (3)
Broad coverage and deep knowledge about Semantic Web
XINJIAN GUO - Yale University
Curso - Semantic Web Overview
Very nice training
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Curso - SPARQL
Los conocimientos del instructor y experiencia
