Graph Database Training Courses

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Graph Database is a type of NoSQL database that uses graph structures to represent and store data. NobleProg onsite live Graph Database training courses demonstrate through hands-on practice how Graph Database uses graph theory to store, map and query relationships. Graph Database training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Graph Database training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.

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Graph Database Course Outlines

CodeNameDurationOverview
neo4jBeyond the Relational Database: Neo4j21 hours오라클과 MySQL 같은 관계형 테이블 기반 데이터베이스는 오랫동안 데이터를 구성하고 저장하는 표준이었습니다 그러나 증가하는 데이터의 크기와 유동성으로 인해 이러한 전통적인 시스템이 데이터에 대해 매우 복잡한 쿼리를 효율적으로 실행하는 것이 어려워졌습니다 로우와 컬럼 기반의 데이터 스토리지를 객체 기반의 데이터 스토리지로 대체함으로써 엔티티 (예 : 사람)를 데이터 노드로 저장 한 다음 다른 노드와의 광대 한 다중 선형 관계를 기반으로 쉽게 쿼리 할 수 ​​있다고 상상해보십시오 또한 SQL보다 20 배 가벼운 압축 구문을 사용하여 이러한 연결과 관련 개체 및 속성을 쿼리하는 것을 상상해보십시오 이것은 neo4j와 같은 그래프 데이터베이스입니다 이 핸드 슨 과정에서는 실제 프로젝트를 설정하고 데이터를 모델링, 관리 및 액세스하는 기술을 연습하게됩니다 그래프 데이터베이스와 SQL 기반 데이터베이스 및 다른 NoSQL 데이터베이스를 비교하고 비교하여 인프라 내에서 각각을 구현하는 것이 언제 어디서 가능한지 명확히합니다 청중 데이터베이스 관리자 (DBA) 데이터 분석가 개발자 시스템 관리자 개발자 엔지니어 비즈니스 분석가 CTO CIO 코스 형식 손손 연습에 중점을 둡니다 대부분의 개념은 샘플, 연습 및 손자 개발을 통해 학습됩니다 .
flockdbFlockdb: A Simple Graph Database for Social Media7 hoursFlockDB는 넓고 얕은 네트워크 그래프를 관리하기위한 오픈 소스 배포, 오류 허용 그래프 데이터베이스입니다 처음에는 트위터가 사용자간에 관계를 저장하는 데 사용되었습니다 강사진의 실제 교육에서 참가자는 FlockDB 데이터베이스를 설정하고 사용하여 누가 다음을 수행했는지, 누구를 차단했는지 등과 같은 소셜 미디어 관련 질문에 답변하는 것을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 FlockDB 설치 및 구성 Neo4j와 같은 다른 그래프 데이터베이스와 비교하여 FlockDB의 고유 한 기능을 이해합니다 FlockDB를 사용하여 큰 그래프 데이터 세트를 관리하십시오 FlockDB를 MySQL과 함께 사용하여 분산 저장 장치 기능 제공 매우 빠른 그래프 가장자리를 쿼리, 생성 및 업데이트합니다 온라인, 저소음, 고 처리량 웹 환경에서 사용하기 위해 FlockDB를 수평으로 확장 청중 개발자 데이터베이스 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
graphcomputingIntroduction to Graph Computing28 hours많은 실제 문제가 그래프로 설명 될 수 있습니다 예를 들어, 웹 그래프, 소셜 네트워크 그래프, 열차 네트워크 그래프 및 언어 그래프 이 그래프는 매우 큰 경향이 있습니다 이를 처리하려면 특수 도구 세트와 프로세스가 필요하며 이러한 도구와 프로세스를 그래프 컴퓨팅 (Graph Analytics)이라고도합니다 교육 강좌를 통해 참가자는 그래프 데이터 처리를위한 기술 오퍼링 및 구현 방법에 대해 학습합니다 목표는 실제 세계의 물체, 특성 및 관계를 식별 한 다음 이러한 관계를 모델화하고 그래프 컴퓨팅 접근 방식을 사용하여 데이터를 처리하는 것입니다 우리는 일련의 사례 연구, 핸드 슨 연습 및 라이브 배포를 단계별로 수행하면서 광범위한 도구로 시작하여 폭 넓은 개요로 시작합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 그래프 데이터가 지속되고 트래버스되는 방식 이해 주어진 작업에 가장 적합한 프레임 워크 선택 (그래프 데이터베이스에서 일괄 처리 프레임 워크에 이르기까지) Hadoop, Spark, GraphX ​​및 Pregel을 구현하여 여러 컴퓨터에서 병렬로 그래프 컴퓨팅 수행 그래프, 프로세스 및 순회의 관점에서 실제 세계의 큰 데이터 문제를 봅니다 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
blazegraphBlazegraph: Creating a Graph Database Application21 hoursBlazegraph는 오픈 소스, 복잡한 관계로 데이터를 저장하고 표현하기위한 Javabased RDF 그래프 데이터베이스입니다 Blueprints와 RDF / SPARQL 11을 지원합니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Blazegraph를 사용하여 여러 가지 샘플 응용 프로그램에서 가져 오기 위해 복잡한 데이터를 그래프 형식으로 캡처하는 방법을 배웁니다 모든 연습은 라이브 랩 환경에서 진행됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Blazegraph를 독립 실행 형 모드, 클러스터 모드 (선택 사항) 또는 포함 모드 (옵션)로 설치 및 구성합니다 Blazegraph 데이터 저장소에서 복잡한 데이터를 쿼리하기 위해 샘플 애플리케이션을 생성, 테스트 및 배포합니다 GPU (그래픽 처리 장치)를 활용하여 계산 속도를 높이는 방법 이해 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
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