Weiterbildung

 

Kurs 5: Analytics II - Graph Analytics für Big Data

Wollen Sie Struktur und Vernetzung Ihrer Daten besser verstehen und wie sie sich unter verschiedenen Bedingungen ändert? 

Sind Sie neugierig zu wissen, wie man eng zusammenhängende Cluster innerhalb eines Graphen identifiziert?

Haben Sie schon von dem schnell wachsenden Bereich der Graph Analytics gehört und wollen mehr erfahren?

Dieses Modul gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über das Gebiet der Graph Analytics, so dass Sie neue Wege zum Modellieren, Speichern, Abrufen und Analysieren von graphisch strukturierten Daten erlernen können.

 

Grafik Kurse 5

Organisation

Dauer10 Halbtage (40 Lektionen)
Durchführung:wöchentlich
Lehrgänge:1-2 mal jährlich
HeimstudiumAls Vorbereitung- und Vertiefung sind 6-8 Stunden pro Ausbildungseinheit einzurechnen

Kurskosten

Einschreibegebühr 170.-
Kurskosten1'880.-
Lehrmittelinkl.

Nutzen/Lernziele

Nach der Teilnahme dieses Kurses sind Sie in der Lage:

  • Problem in eine Graph-Datenbank umzuwandeln und analytische Aufgaben über den Graphen skalierbar durchzuführen

  • Techniken anzuwenden, die es Ihnen ermöglichen die Bedeutung Ihrer Datensätze für Ihre eigenen Projekte zu verstehen

Voraussetzung

  • Besuch Kurs: Einführung in Big Data—Basis und Grundlagen

  • Kenntnisse im Umgang mit virtuellen Maschinen

  • Hardwareanforderungen:
    Quad Core Prozessor (VT-x oder
    AMD-V Unterstützung empfohlen),
    64-Bit; (B) 8 GB RAM; (C)
    20 GB Festplatte frei

  • Softwareanforderungen:
    diverse kostenlose Open-Source-Tools (werden im Unterricht bereitgestellt)


Um sicherzustellen, dass der von Ihnen vorgesehene Ausbildungsweg wirklich Ihren Bedürfnissen entspricht, bieten wir eine kostenlose und unverbindliche Ausbildungsberatung an.

Einen Termin für ein Beratungsgespräch können Sie gerne telefonisch unter 031 398 98 00 oder direkt auf unserer Webseite vereinbaren.

Modulübersicht

Block 1:

Willkommen zu Graph Analytics. Was ist Graph Analytics?

 

Block 2:

In diesem Block erhalten wir ein erstes Verständnis für Graphen und deren Verwendung im Alltag.

Am Ende des Moduls können Sie einen Graphen erstellen, der die mathematischen Voraussetzungen von Graphen anwendet und die Arten von Analysefragen identifiziert. Sie sind dann in der Lage tiefere Einsichten in die Zusammenhänge von einem solchen Graphen zu erfragen.

Wir hoffen, dass Sie sich inspirieren lassen, wie grafische Darstellungen Ihnen erlauben könnten, neue Big Data Probleme zu beantworten!

 

Block 3

Graph Analytics Techniken. Ein Überblick

 

Block 4

Willkommen im 4. Block in diesem Graph Analytics Modul. Letzte Woche haben wir einen Einblick in eine Reihe von Graph Eigenschaften und Techniken bekommen und warum sie wichtig sind.

In diesem Block werden wir diese Techniken für die Analyse von Graphen mit einem freien und leistungsfähigen Graph Analytics-Tool namens Neo4j verwenden.

Wir zeigen, wie man Cypher, die Abfragesprache von Neo4j, einsetzt, um eine Vielzahl von Analysen auf einer Vielzahl von Graph Netzwerken durchzuführen.

 

Block 5

Plattformen für Graph Analytics

In den letzten beiden Blöcken haben wir über Graph Analytics und Graph Data Management gelernt. In diesem Block werden wir lernen, wie sie zusammenhängen und funktionieren. Es gibt Programmiermodelle und Software-Frameworks, die speziell für Graph Analytics entwickelt wurden.

In diesem Block geben wir eine einführende Tour durch diese Modelle und Frameworks.

Wir werden lernen, das zu implementieren, was Sie in Block  2 gelernt haben und mit GraphX und Giraph vertiefen.