GraphX Schulungen

GraphX Schulungen

Lokale, instruktorierte Live-GraphX-Schulungen demonstrieren durch praktische Übungen, wie GraphX ​​implementiert wird, um Graph-Computing parallel auf vielen Maschinen auszuführen GraphX ​​Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Live-Ferntraining" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

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Erfahrungsberichte

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GraphX Kurspläne

Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
28 hours
Überblick
Viele Probleme der realen Welt können in Form von Diagrammen beschrieben werden. Zum Beispiel das Webdiagramm, das soziale Netzwerkdiagramm, das Zugnetzwerkdiagramm und das Sprachdiagramm. Diese Diagramme sind in der Regel sehr groß. Ihre Verarbeitung erfordert eine spezielle Reihe von Tools und Prozessen. Diese Tools und Prozesse können als Graph Computing (auch als Graph Analytics bezeichnet) bezeichnet werden.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Technologieangebote und Implementierungsansätze für die Verarbeitung von Graphendaten kennen. Ziel ist es, reale Objekte, ihre Merkmale und Beziehungen zu identifizieren, diese Beziehungen dann zu modellieren und sie unter Verwendung eines Graph Computing Ansatzes (auch als Graph Analytics bezeichnet) als Daten zu verarbeiten. Wir beginnen mit einem umfassenden Überblick und beschränken uns auf bestimmte Tools, während wir eine Reihe von Fallstudien, praktischen Übungen und Live-Bereitstellungen durchgehen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie, wie Diagrammdaten beibehalten und durchlaufen werden.
- Wählen Sie das beste Framework für eine bestimmte Aufgabe aus (von Diagrammdatenbanken bis zu Stapelverarbeitungs-Frameworks).
- Implementieren Sie Hadoop , Spark, GraphX und Pregel, um das Graph-Computing auf vielen Maschinen parallel auszuführen.
- Zeigen Sie reale Big-Data-Probleme in Form von Diagrammen, Prozessen und Durchläufen an.

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
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