Graph Computing Training Courses

Graph Computing Training Courses

I corsi di formazione di Graph Computing online, istruttori, dimostrano attraverso handson le varie offerte e implementazioni tecnologiche per l'elaborazione di dati grafici, allo scopo di identificare gli oggetti del mondo reale, le loro caratteristiche e relazioni, quindi modellare queste relazioni e elaborarle come dati utilizzando approcci di calcolo grafico L'allenamento di Graph Computing è disponibile come "allenamento dal vivo in loco" o "allenamento dal vivo a distanza" La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo NobleProg Il tuo fornitore di formazione locale.

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Recensioni

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Sottocategorie Graph Computing

Schema generale del corso Graph Computing

Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
21 hours
Overview
Apache Jena è un framework Java open source per la creazione di applicazioni Semantic Web e dati collegati.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Apache Jena per creare e distribuire un'applicazione Semantic Web .

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Installa e configura Apache Jena
- Converti e archivia i dati in formato RDF
- Interrogare i dati RDF usando SPARQL
- Testare e distribuire un'applicazione Web semantica

Pubblico

- Sviluppatori
- Ingegneri di dati

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Nota

- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
21 hours
Overview
Blazegraph è un database grafico RDF basato su Java open source per l'archiviazione e la rappresentazione di dati con relazioni complesse. Supporta Blueprints e RDF / SPARQL 1.1.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Blazegraph per acquisire dati complessi in formato grafico per il recupero da una serie di applicazioni di esempio. Tutti gli esercizi saranno eseguiti pratici in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Installa e configura Blazegraph in modalità standalone, cluster mode (opzionale) o embedded (opzionale)
- Creare, testare e distribuire un'applicazione di esempio per eseguire query su dati complessi in un Blazegraph dati Blazegraph
- Scopri come sfruttare la GPU (unità di elaborazione grafica) per accelerare i calcoli

Pubblico

- Sviluppatori

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Nota

- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
28 hours
Overview
Molti problemi del mondo reale possono essere descritti in termini di grafici. Ad esempio, il grafico Web, il grafico della rete sociale, il grafico della rete del treno e il grafico della lingua. Questi grafici tendono ad essere estremamente grandi; la loro elaborazione richiede una serie specializzata di strumenti e processi: questi strumenti e processi possono essere definiti Graph Computing (noto anche come Graph Analytics).

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti apprenderanno le offerte tecnologiche e gli approcci di implementazione per l'elaborazione dei dati dei grafici. L'obiettivo è identificare gli oggetti del mondo reale, le loro caratteristiche e relazioni, quindi modellarli e elaborarli come dati usando un approccio di Graph Computing (noto anche come Graph Analytics). Iniziamo con un'ampia panoramica e approfondiamo strumenti specifici mentre passiamo attraverso una serie di case study, esercitazioni pratiche e distribuzioni dal vivo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Comprendi come i dati del grafico sono persistenti e attraversati.
- Seleziona il framework migliore per una determinata attività (dai database dei grafici ai framework di elaborazione batch).
- Implementa Hadoop , Spark, GraphX e Pregel per eseguire il calcolo grafico su molte macchine in parallelo.
- Visualizza i problemi dei big data nel mondo reale in termini di grafici, processi e attraversamenti.

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
7 hours
Overview
Il Semantic Web è un movimento collaborativo guidato dal World Wide Web Consortium (W3C) che promuove formati comuni per i dati sul World Wide Web. Il Semantic Web fornisce un framework comune che consente di condividere e riutilizzare i dati oltre i confini di applicazioni, aziende e comunità.
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 è un software wiki gratuito e open-source. Questo corso di un giorno offre ai partecipanti un'introduzione a Semantic MediaWiki.
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