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コース概要
導入
- グラフデータベースとライブラリ
グラフデータの理解
- グラフをデータ構造としての理解
- 頂点(ドット)とエッジ(線)を使用して現実世界のシナリオをモデル化する
グラフデータベースを使用したグラフデータのモデリング、永続化、処理
- ローカルグラフアルゴリズム/トラバース
- neo4j, OrientDB, Titan
演習: neo4jを用いたグラフデータのモデリング
- ホワイトボードでのデータモデリング
グラフデータベースを超えて: グラフコンピューティング
- プロパティグラフの理解
- 異なるシナリオのためのグラフモデル(ソフトウェアグラフ、議論グラフ、概念グラフ)
トラバースを使用した現実世界の問題解決
- グラフ上のアルゴリズム/指向性ウォーク
- 循環依存関係の特定
ケーススタディ: 議論参加者のランキング
- 貢献議論の数と深さによるランキング
- 感情分析と概念分析についての一言
グラフコンピューティング: ローカル、インメモリグラフツールキット
- グラファンalysisと可視化
- JUNG, NetworkX, iGraph
演習: NetworkXを用いたグラフデータのモデリング
- NetworkXを使用して複雑なシステムをモデル化する
グラフコンピューティング: バッチ処理グラフレームワーク
- Hadoopを使用したストレージ(HDFS)と処理(MapReduce)の活用
- 反復アルゴリズムの概要
- Hama, Giraph, GraphLab
グラフコンピューティング: グラフ並列計算
- ETL、探索的分析、反復的なグラフ計算を単一システム内で統合する
- GraphX
セットアップとインストール
- HadoopとSpark
GraphXオペレーター
- プロパティ、構造、結合、近傍集約、キャッシュとアンキャッシュ
Pregel APIを使用した反復処理
- 送信、受信、計算のための引数の渡し方
グラフの構築
- 頂点とエッジをRDDまたはディスク上で使用する
スケーラブルアルゴリズムの設計
- GraphX最適化
追加アルゴリズムへのアクセス
- PageRank, コネクテッドコンポーネント, トライアングルカウント
演習: Page Rankとトップユーザー
- テキストファイルを使用したグラフデータの構築と処理
本番環境へのデプロイ
閉講の言葉
要求
- Javaのプログラミングとフレームワークについての理解
- Pythonについての一般的な理解は役立ちますが、必須ではありません
- データベース概念についての一般的な理解
対象者
- 開発者
28 時間
お客様の声 (3)
彼女は教材に非常に詳しかった。とても親しみやすく、魅力的でした。質問や確認事項があるか常に確認するために一時停止していました。
Jones Manlapaz - Nordstern Group
コース - Introduction to Semantic MediaWiki
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非常に良いトレーニングです
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
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He was interactive.
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