
現地のインストラクター主導のライブGraph Computingトレーニングコースでは、実世界のオブジェクトを識別することを目的とした、グラフデータを処理するためのさまざまなテクノロジーの提供と実装を、実地演習を通して示します。 それらの特性と関係を調べ、関係をモデル化し、グラフ計算手法を使ってデータとして処理します。グラフコンピューティングのトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現地でのトレーニングは、NobleProg提携の企業研修センターで受講可能です。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。
お客様の声
彼はインタラクティブだった。
Suraj
コース: Semantic Web Overview
Machine Translated
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Suraj
コース: Semantic Web Overview
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グラフの計算サブカテゴリ
グラフの計算コース概要
コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
21 時間
概要
Apache Jenaは、 Semantic WebおよびLinked Dataアプリケーションを構築するためのオープンソースのJavaフレームワークです。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はApache Jenaを使用してSemantic Webアプリケーションを構築およびデプロイする方法を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Apache Jenaをインストールして設定する
- データをRDF形式に変換して保存する
- SPARQLを使用してRDFデータを照会する
- セマンティックWebアプリケーションをテストしてデプロイする
観客
- 開発者
- データエンジニア
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
注意
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はApache Jenaを使用してSemantic Webアプリケーションを構築およびデプロイする方法を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Apache Jenaをインストールして設定する
- データをRDF形式に変換して保存する
- SPARQLを使用してRDFデータを照会する
- セマンティックWebアプリケーションをテストしてデプロイする
観客
- 開発者
- データエンジニア
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
注意
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
21 時間
概要
Blazegraphは、オープンソースのJavaベースのRDFグラフデータベースであり、複雑な関係を持つデータを保存および表現します。ブループリントとRDF / SPARQL 1.1をサポートしています。
この講師主導の実習では、 Blazegraphを使用して複雑なデータをグラフ形式でキャプチャし、多数のサンプルアプリケーションから取得する方法を学びます。すべての演習は、実習ラボ環境で実際に行われます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Blazegraphをスタンドアロンモード、クラスターモード(オプション)、または埋め込みモード(オプション)でインストールして設定する
- Blazegraphデータストア内の複雑なデータをクエリするためのサンプルアプリケーションの作成、テスト、およびデプロイ
- GPU (グラフィックス処理装置)を活用して計算を高速化する方法を理解する
観客
- 開発者
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
注意
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
この講師主導の実習では、 Blazegraphを使用して複雑なデータをグラフ形式でキャプチャし、多数のサンプルアプリケーションから取得する方法を学びます。すべての演習は、実習ラボ環境で実際に行われます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Blazegraphをスタンドアロンモード、クラスターモード(オプション)、または埋め込みモード(オプション)でインストールして設定する
- Blazegraphデータストア内の複雑なデータをクエリするためのサンプルアプリケーションの作成、テスト、およびデプロイ
- GPU (グラフィックス処理装置)を活用して計算を高速化する方法を理解する
観客
- 開発者
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
注意
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
28 時間
概要
実世界の多くの問題はグラフで説明できます。たとえば、Webグラフ、ソーシャルネットワークグラフ、電車ネットワークグラフ、言語グラフなどです。これらのグラフは非常に大きくなる傾向があります。それらを処理するには、特殊なツールとプロセスのセットが必要です。これらのツールとプロセスは、 Graph Computing (Graph Analyticsとも呼ばれます)と呼ぶことができます。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、グラフデータを処理するためのテクノロジの提供および実装方法について学習します。目的は、実世界のオブジェクト、それらの特性および関係を識別し、次にこれらの関係をモデル化し、 Graph Computing (Graph Analyticsとも呼ばれる)アプローチを使用してデータとして処理することです。一連のケーススタディ、実践的な演習、および実際の展開を順を追って進める中で、まず概要を概説し、特定のツールを絞り込みます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- グラフデータがどのように保持されトラバースされるのかを理解する。
- 特定のタスクに最適なフレームワークを選択します(グラフデータベースからバッチ処理フレームワークまで)。
- Hadoop 、Spark、 GraphX 、およびPregelを実装して、多数のマシンで並行してグラフコンピューティングを実行します。
- グラフ、プロセス、およびトラバースの観点から、実世界のビッグデータの問題を表示します。
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、グラフデータを処理するためのテクノロジの提供および実装方法について学習します。目的は、実世界のオブジェクト、それらの特性および関係を識別し、次にこれらの関係をモデル化し、 Graph Computing (Graph Analyticsとも呼ばれる)アプローチを使用してデータとして処理することです。一連のケーススタディ、実践的な演習、および実際の展開を順を追って進める中で、まず概要を概説し、特定のツールを絞り込みます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- グラフデータがどのように保持されトラバースされるのかを理解する。
- 特定のタスクに最適なフレームワークを選択します(グラフデータベースからバッチ処理フレームワークまで)。
- Hadoop 、Spark、 GraphX 、およびPregelを実装して、多数のマシンで並行してグラフコンピューティングを実行します。
- グラフ、プロセス、およびトラバースの観点から、実世界のビッグデータの問題を表示します。
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
7 時間
概要
Semantic Webは、ワールドワイドウェブ上のデータのための共通フォーマットを促進するワールドワイドウェブコンソーシアム(W3C)によって導かれた共同の動きである。 Semantic Webは、アプリケーション、企業、およびコミュニティの境界を越えてデータを共有および再利用することを可能にする共通のフレームワークを提供します。
14 時間
概要
SPARQL is a query language for querying RDF (Resource Description Framework) data. It is similar to SQL for relational data in databases.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to query RDF data stored in a Semantic Web database.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the difference between semantic web data and relational data.
- Query public datasets based on Semantic Web standards.
- Model data for querying with SPARQL.
- Transition a website's data to semantic web linked data.
- Run SPARQL queries from within an existing application.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to query RDF data stored in a Semantic Web database.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the difference between semantic web data and relational data.
- Query public datasets based on Semantic Web standards.
- Model data for querying with SPARQL.
- Transition a website's data to semantic web linked data.
- Run SPARQL queries from within an existing application.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 時間
概要
MediaWikiはフリーでオープンソースのwikiソフトウェアです。この1日間のコースでは、Semantic MediaWikiの概要を紹介します。
今後のグラフの計算コース
2021-02-09 09:30:00
21 時間
2021-02-09 09:30:00
21 時間
2021-02-26 09:30:00
7 時間
2021-03-10 09:30:00
7 時間
2021-03-30 09:30:00
14 時間
週末グラフの計算コース, 夜のグラフの計算トレーニング, グラフの計算ブートキャンプ, グラフの計算 インストラクターよる, 週末グラフの計算トレーニング, 夜のグラフの計算コース, グラフの計算指導, グラフの計算インストラクター, グラフの計算レーナー, グラフの計算レーナーコース, グラフの計算クラス, グラフの計算オンサイト, グラフの計算プライベートコース, グラフの計算1対1のトレーニング