Los cursos de capacitación en vivo de GraphX, en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de la práctica cómo implementar GraphX para llevar a cabo la computación de gráficos en muchas máquinas en paralelo.
La capacitación de GraphX está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La formación en directo en línea (también conocida como "formación remota en directo") se lleva a cabo a través de un escritorio interactivo remoto. La formación in situ en directo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Kansas City o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Kansas City.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Plexpod Crossroads
1712 Main Street, Kansas City, United States, 64108
Anidado en el icónico edificio Globe en Main Street, en el corazón del histórico distrito de artes Crossroads, la línea d...
Anidado en el icónico edificio Globe en Main Street, en el corazón del histórico distrito de artes Crossroads, la línea de tranvía asegura una conectividad perfecta con el centro.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Kansas City, los participantes aprenderán sobre las ofertas tecnológicas y los enfoques de implementación para el procesamiento de datos de gráficos. El objetivo es identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando un enfoque Graph Computing (también conocido como Graph Analytics). Comenzamos con una visión general amplia y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos a través de una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda cómo se conservan y recorren los datos de los gráficos.
Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de grafos hasta marcos de procesamiento por lotes).
Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo el cálculo de grafos en muchas máquinas en paralelo.
Vea problemas de big data del mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos.
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