Möchten Sie die Struktur Ihres Datennetzwerks verstehen und wie sie sich unter verschiedenen Bedingungen verändert? Sind Sie neugierig, wie Sie eng zusammenhängende Cluster in einem Graphen identifizieren können? Haben Sie schon von dem schnell wachsenden Bereich der Graphenanalyse gehört und möchten mehr darüber erfahren? Dieser Kurs gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über das Gebiet der Graphanalyse, so dass Sie neue Wege zur Modellierung, Speicherung, Abfrage und Analyse von graph-strukturierten Daten erlernen können. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, ein Problem in einer Graphdatenbank zu modellieren und analytische Aufgaben über den Graphen in einer skalierbaren Weise durchzuführen. Und noch besser: Sie werden diese Techniken anwenden können, um die Bedeutung Ihrer Datensätze für Ihre eigenen Projekte zu verstehen.

Graphische Analyse für Big Data

Graphische Analyse für Big Data
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Große Daten“

Dozent: Amarnath Gupta
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computer-Plattformen
- Kategorie: Große Daten
- Kategorie: Datenbank-Design
- Kategorie: Datenverwaltung
- Kategorie: Skalierbarkeit
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
- Kategorie: Datenspeicher
- Kategorie: Netzwerkanalyse
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Grafische Darstellung
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Netzwerk-Modell
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: Apache Spark
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Geprüft am 20. Juli 2017
Gives wonderful overview and hands on experience Graph analytic. Course Contents were very crisp and pretty comprehensive for a novice.
Geprüft am 23. März 2019
Nice introduction of multiple graph packages, however I missed some more applied cases, covering a real graph problem investigation (particularly how to associate Neo4j with GraphX).
Geprüft am 8. Apr. 2019
Some of the hands-on practices fail due to unknown issues but, after reading the blogs somebody finds solutions but nobody from courser or UC help or adv
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