Eğitim İçeriği

Giriş

  • Graf veritabanları ve kütüphaneleri

Graf Verisinin Anlaşılması

  • Graf veri yapısı olarak
  • Gerçek dünya senaryolarını modellemek için köşe (nokta) ve kenar (çizgi) kullanımı

Graph Database’leri Graf Verisini Modellemek, Kalıcı Hale Getirmek ve İşlemek için Kullanma

  • Yerel graf algoritmaları/geçişleri
  • neo4j, OrientDB ve Titan

Alıştırma: neo4j ile Graf Verisini Modelleme

  • Beyaz tahta veri modellemesi

Graph Database’lerin Ötesi: Graph Computing

  • Özellik grafının anlaşılması
  • Farklı senaryolarda graf modelleme (yazılım grafiği, tartışma grafiği, kavram grafiği)

Geçişlerle Gerçek Dünya Problemlerini Çözme

  • Algoritmik/graf üzerinde yönlendirilmiş yürüyüş
  • Dairesel bağımlılıkların belirlenmesi

Vaka Çalışması: Tartışma Katkıda Bulunanlarını Sıralama

  • Katkıda bulunulan tartışmaların sayısı ve derinliğine göre sıralama
  • Duygu ve kavram analizi hakkında bir not

Graph Computing: Yerel, Bellek İçi Graf Araç Setleri

  • Graf analizi ve görselleştirme
  • JUNG, NetworkX ve iGraph

Alıştırma: NetworkX ile Graf Verisini Modelleme

  • Karmaşık bir sistemi modellemek için NetworkX kullanımı

Graph Computing: Toplu İşleme Graf Çerçeveleri

  • Hadoop’ü depolama (HDFS) ve işleme (MapReduce) için kullanma
  • Yinelemeli algoritmaların genel görünümü
  • Hama, Giraph ve GraphLab

Graph Computing: Graf-Paralel Hesaplama

  • ETL, keşif analizi ve yinelemeli graf hesaplamasını tek bir sistem içinde birleştirme
  • GraphX

Kurulum ve Yükleme

  • Hadoop ve Spark

GraphX Operatörleri

  • Özellik, yapısal, birleştirme, komşuluk toplama, önbelleğe alma ve önbellekten çıkarma

Pregel API ile Yineleme

  • Gönderme, alma ve hesaplama için argümanları geçirme

Graf Oluşturma

  • Köşe ve kenarları bir RDD içinde veya disk üzerinde kullanma

Ölçeklenebilir Algoritmalar Tasarlama

  • GraphX Optimizasyonu

Ek Algoritmalar Uygulama

  • PageRank, Bağlı Bileşenler, Üçgen Sayma

Alıştırma: Page Rank ve En İyi Kullanıcılar

  • Graf verisini oluşturma ve metin dosyalarını girdi olarak kullanma

Üretime Dağıtım

Kapanış Notları

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Java programlama ve çerçevelerine ilişkin bir anlayış
  • Python'e ilişkin genel bir anlayış faydalı ancak zorunlu değil
  • Veritabanı kavramlarına ilişkin genel bir anlayış

Hedef Kitle

  • Geliştiriciler
 28 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler