Les formations Graph Computing

Les formations Graph Computing

Local, instructor-led live Graph Computing training courses demonstrate through hands-on practice the various technology offerings and implementations for processing graph data, with the aim to identify real-world objects, their characteristics and relationships, then model these relationships and process them as data using graph computing approaches.

Graph Computing training is available as "onsite live training" or "remote live training". Belgique onsite live Graph Computing trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.

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Sous-catégories Graph Computing

Plans de cours Graph Computing

Title
Duration
Overview
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Duration
Overview
21 hours
Overview
Apache Jena est un framework Java open source pour la création d'applications Web sémantique et données liées Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Apache Jena pour créer et déployer une application Web sémantique À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Apache Jena Convertir et stocker des données au format RDF Interrogation des données RDF à l'aide de SPARQL Testez et déployez une application Web sémantique Public Développeurs Ingénieurs de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
21 hours
Overview
Blazegraph est une base de données de graphes RDF Javabased open source pour stocker et représenter des données avec des relations complexes Il prend en charge Blueprints et RDF / SPARQL 11 Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser les données du complexe de capture Blazegraph sous forme de graphique pour les extraire d'un certain nombre d'exemples d'applications Tous les exercices seront effectués handson dans un environnement livelab À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Blazegraph en mode autonome, en mode cluster (facultatif) ou en mode intégré (facultatif) Créer, tester et déployer un exemple d'application pour interroger des données complexes dans un magasin de données Blazegraph Comprendre comment exploiter GPU (unité de traitement graphique) pour accélérer les calculs Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
28 hours
Overview
Un grand nombre de problèmes du monde réel peuvent être décrits en termes de graphiques Par exemple, le graphique Web, le graphique du réseau social, le graphique du réseau ferroviaire et le graphique du langage Ces graphiques ont tendance à être extrêmement volumineux; Leur traitement nécessite un ensemble spécialisé d'outils et de processus Ces outils et processus peuvent être appelés Graph Computing (également appelé Graph Analytics) Dans cette formation en ligne, les participants apprendront sur les offres technologiques et les approches de mise en œuvre pour le traitement des données graphiques L'objectif est d'identifier les objets du monde réel, leurs caractéristiques et relations, puis de modéliser ces relations et de les traiter comme des données en utilisant une approche de calcul graphique Nous commençons par un large aperçu et nous nous concentrons sur des outils spécifiques au fur et à mesure que nous progressons dans une série d'études de cas, d'exercices pratiques et de déploiements en direct À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre comment les données graphiques sont persistantes et traversées Sélectionnez le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données graphiques aux frameworks de traitement par lots) Implémenter Hadoop, Spark, GraphX ​​et Pregel pour effectuer le calcul graphique sur plusieurs machines en parallèle Voir les problèmes de big data de realworld en termes de graphiques, de processus et de traversées Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
7 hours
Overview
Le Web sémantique est un mouvement de collaboration mené par le World Wide Web Consortium (W3C) qui fait la promotion de formats communs pour les données sur le Web. Le Web sémantique fournit un cadre commun permettant le partage et la réutilisation des données à travers les frontières des applications, des entreprises et des communautés.
14 hours
Overview
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 (onsite or remote) 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 hours
Overview
MediaWiki est un logiciel wiki gratuit et open-source. Ce cours d'une journée offre aux participants une introduction à Semantic MediaWiki.
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