グラフの計算のトレーニングコース

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

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。

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。

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。

SPARQLは、リソース・ディスカッション・フレームワーク(リソース・ディスカッション・フレームワーク)のデータの検索言語です。 これは、データベースにおける相対データと同様である。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、データベースに保存されているデータを検索したい技術者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

セマンティックウェブデータと関係データの違いを理解する。 公開データセットを Semantic Web 基準に基づいて検索します。 質問のためのデータモデル(3)。 ウェブサイトのデータをセマンティックウェブリンクデータに移行します。 (3)既存のアプリケーションからリクエストを実行します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。

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。