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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Big Data
Dozent: Amarnath Gupta
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Mathematik
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Statistisches Programmieren
- Kategorie: Datenmanagement
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6 Aufgaben
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Lernen Sie Ihren Kursleiter, Amarnath Gupta, kennen und erfahren Sie mehr über die Kursziele.
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Willkommen! In dieser Woche werden wir uns erstmals mit Graphen und ihrer Verwendung im Alltag beschäftigen. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, einen Graphen unter Anwendung der wichtigsten mathematischen Eigenschaften von Graphen zu erstellen und die Arten von Analysefragen zu identifizieren, die man einem solchen Graphen stellen kann. Wir hoffen, dass Sie sich davon inspirieren lassen, wie Sie mit grafischen Darstellungen neue Big Data-Probleme lösen können!
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17 Videos3 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Willkommen zum 4. Modul des Kurses Graph Analytics. Letzte Woche haben wir einen Einblick in eine Reihe von Grapheigenschaften bekommen und warum sie wichtig sind. In dieser Woche werden wir diese Eigenschaften für die Analyse von Graphen mit einem kostenlosen und leistungsstarken Graphanalysetool namens Neo4j verwenden. Wir werden demonstrieren, wie Sie mit Cypher, der Abfragesprache von Neo4j, eine breite Palette von Analysen für eine Vielzahl von Graphennetzwerken durchführen können.
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7 Videos9 Lektüren2 Aufgaben
In den letzten beiden Modulen haben wir uns mit Graphanalysen und Graphdatenmanagement beschäftigt. In dieser Woche werden wir untersuchen, wie sie zusammenhängen. Es gibt Programmiermodelle und Software-Frameworks, die speziell für die Diagrammanalyse entwickelt wurden. In diesem Modul werden wir eine Einführung in diese Modelle und Frameworks geben. Wir werden lernen, das, was Sie in Woche 2 gelernt haben, zu implementieren und mit GraphX und Graph darauf aufzubauen.
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of California San Diego
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
University of Colorado Boulder
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 28. Okt. 2018
I found a new love in this course Neo4j. Graphs are really powerful. You should expect a very intensive theoretical and hands-on knowledge to takeaway from this course. Think like a vertex ....
Geprüft am 7. Mai 2017
A good topic to continue building upon big data with Graphs, however Week 5 needs some more understandable examples and exercises.
Geprüft am 5. Mai 2017
This is one of the toughest and most interesting course at it deals with big data in graph database. Highly recommend this course to those who wants to know graph database.
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