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Course Outline
소개
- 그래프 데이터베이스 및 라이브러리
그래프 데이터 이해
- 데이터 구조로서의 그래프
- 정점(점)과 모서리(선)를 사용하여 실제 세계 시나리오를 모델링합니다.
그래프Database를 사용하여 그래프 데이터 모델링, 유지 및 처리
- 로컬 그래프 알고리즘/트래버설
- neo4j, OrientDB 및 Titan
연습: neo4j를 사용한 그래프 데이터 모델링
- 화이트보드 데이터 모델링
그래프 너머 Database : Graph Computing
- 속성 그래프 이해
- 다양한 시나리오에 대한 그래프 모델링(소프트웨어 그래프, 토론 그래프, 개념 그래프)
트래버설을 통한 실제 문제 해결
- 그래프에 대한 알고리즘/지시적 워크
- 순환 의존성 결정
사례 연구: 토론 참여자 순위 매기기
- 기여된 토론의 수와 깊이에 따른 순위
- 감정 및 개념 분석에 대한 참고 사항
Graph Computing: 로컬, 메모리 내 그래프 툴킷
- 그래프 분석 및 시각화
- JUNG, NetworkX, 그리고 iGraph
연습: NetworkX를 사용한 그래프 데이터 모델링
- NetworkX를 사용하여 복잡한 시스템 모델링
Graph Computing: 일괄 처리 그래프 프레임워크
- 저장(HDFS) 및 처리(MapReduce)를 위해 Hadoop 활용
- 반복 알고리즘 개요
- 하마, 기라프, 그래프랩
Graph Computing: 그래프 병렬 계산
- 단일 시스템 내에서 ETL, 탐색 분석 및 반복적 그래프 계산을 통합합니다.
- GraphX
설정 및 설치
- Hadoop 그리고 스파크
GraphX 운영자
- 속성, 구조, 조인, 이웃 집계, 캐싱 및 캐싱 해제
Pregel API를 사용한 반복
- 전송, 수신 및 컴퓨팅을 위한 인수 전달
그래프 작성
- RDD 또는 디스크에서 정점과 모서리 사용
Scalable 알고리즘 설계
- GraphX 최적화
Access 추가 알고리즘
- PageRank, 연결 구성 요소, 삼각형 계산
연습: 페이지 순위 및 상위 사용자
- 텍스트 파일을 입력으로 사용하여 그래프 데이터 구축 및 처리
프로덕션에 배포
마무리말
Requirements
- Java 프로그래밍 및 프레임워크 이해
- Python에 대한 일반적인 이해가 도움이 되지만 필수는 아닙니다.
- 데이터베이스 개념에 대한 일반적인 이해
청중
- 개발자
28 Hours
회원 평가 (2)
Very nice training
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Course - SPARQL
He was interactive.
