グラフデータベースのトレーニングコース | Graph Databaseのトレーニングコース

グラフデータベースのトレーニングコース

ローカルのインストラクターによるライブグラフデータベーストレーニングコースでは、グラフデータベースがグラフ理論を使用して関係を保存、マップ、およびクエリする方法を実践的に実践します。グラフデータベースのトレーニングは、「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。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。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。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

お客様の声

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グラフデータベースサブカテゴリ

グラフデータベースコース概要

Title
期間
概要
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期間
概要
21 hours
概要
Blazegraph は、複雑な関係を持つデータを格納および表現するためのオープンソースの Java ベースの RDF グラフ・データベースです。設計図と RDF/SPARQL 1.1 をサポートしています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、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について説明します。すべての演習は、ライブラボ環境で実践的に実施されます。

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:

- スタンドアロンモード、クラスタモード (オプション) または埋め込みモードでの Blazegraph のインストールと設定 (オプション)
- は、Blazegraph データストア内の複雑なデータを照会するサンプルアプリケーションを作成、テスト、および配置し
- は、GPU を活用する方法を理解する (グラフィックスプロセッシングユニット) 計算を加速する

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
7 hours
概要
FlockDB は、広いが浅いネットワークグラフを管理するためのオープンソースの分散型フォールトトレラントグラフデータベースです。それは最初にユーザー間の関係を貯えるために Twitter によって使用された。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように設定し、FlockDB のデータベースを使用して、誰が誰をブロック、誰が次のようなソーシャルメディアの質問に答えるのを助けるために学ぶことができます、等

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:

- をインストールして構成する FlockDB
- は、FlockDB Neo4j 使用して大きなグラフのデータセットを維持するために
を使用して、- を提供するために、MySQL と一緒に FlockDB を利用するような他のグラフデータベースに対して、他の graph の他の図のように分散ストレージ機能
- クエリ、作成および更新非常に高速なグラフのエッジ
- スケール FlockDB 水平方向のオンライン、低レイテンシ、高スループットの web 環境で使用する

観衆

- 開発者
- データベースエンジニア

の形式のコース

- パートの講義、パートディスカッション、演習と重い実践的な実践
28 hours
概要
多くの現実世界の問題は、グラフの面で記述することができます。たとえば、Web グラフ、ソーシャルネットワークグラフ、列車ネットワークグラフ、言語グラフなどがあります。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、グラフ・コンピューティング (グラフ分析とも呼ばれます) と呼ばれることができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、グラフデータを処理するためのテクノロジの提供と実装方法について説明します。目的は、現実世界のオブジェクト、その特性と関係を識別し、これらの関係をモデル化し、グラフコンピューティングの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、およびライブ展開をステップ実行しながら、特定のツールについて大まかな概要と絞り込みを開始します。

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:

- グラフデータの永続化と走査
- 特定のタスクに最適なフレームワークを選択する方法を理解する (グラフデータベースからバッチ処理フレームワークへ)
- は、Hadoop、Spark、GraphX、Pregel を実装して、多数のグラフコンピューティングを実行します。並列のマシン
- は、グラフの面で現実世界のビッグデータの問題を表示する, プロセスと走査

聴衆

- の開発者

の の形式コース

- の部分の講義,パートディスカッション、演習と重い実践的な実践
21 hours
概要
、Oracle や MySQL などのテーブルベースデータベースは、長い間データの整理と保存の標準となっています。しかし、データのサイズと流動性が増大しているため、これらの従来のシステムでは、データに対して非常に複雑なクエリを効率的に実行できませんでした。行-列ベースのデータストレージをオブジェクトベースのデータストレージに置き換えて、エンティティ (人など) をデータノードとして格納し、他のノードとの広大なマルチリニアリレーションシップに基づいて簡単にクエリを行うことを想像してください。そして、これらの接続とそれに関連付けられたオブジェクトとプロパティを、SQL よりも最大20倍軽量のコンパクトな構文を使用して照会することを想像してください。これは、neo4j などのグラフデータベースを提供します。

このインストラクター主導の実践的なトレーニングでは、ライブプロジェクトを設定し、neo4j を使用してデータをモデル化、管理、アクセスするためのスキルを実践します。グラフデータベースと SQL ベースのデータベース、およびその他の NoSQL データベースとを対比して比較し、それぞれをインフラストラクチャ内で実装するタイミングと場所を明確にします。

コースの形式

- は実践に重点を置いています。概念のほとんどは、サンプル、演習、ハンズオン開発を通じて学習されます。
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