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graphcomputing
28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)
Una gran cantidad de problemas del mundo real se pueden describir en términos de gráficos. Por ejemplo, el gráfico web, el gráfico de red social, el gráfico de red de tren y el gráfico de lenguaje. Estos gráficos tienden a ser extremadamente grandes; su procesamiento requiere un conjunto especializado de herramientas y procesos; estas herramientas y procesos se pueden denominar Computación de Gráficos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán sobre las diversas ofertas de tecnología e implementaciones para procesar datos de gráficos. El objetivo es identificar los objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando enfoques de computación gráfica. Comenzamos con una amplia visión general y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos en una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Introducción
Graficar bases de datos y bibliotecas
Comprender los datos del gráfico
El gráfico como una estructura de datos
Usar vértices (puntos) y bordes (líneas) para modelar escenarios del mundo real
Usando bases de datos Graph para modelar, persistir y procesar datos de gráficos
Algoritmos / cruces de gráficos locales
neo4j, OrientDB y Titan
Ejercicio: Modelado de datos gráficos con neo4j
Modelado de datos de pizarra
Más allá de las bases de datos Graph: Graph computing
Comprender el gráfico de propiedades
Modelado de gráficos de diferentes escenarios (gráfico de software, gráfico de discusión, gráfico conceptual)
Resolviendo problemas del mundo real con Traversals
Paseo algorítmico / dirigido sobre el gráfico
Determinación de cependencies circulares
Estudio de caso: clasificación de contribuyentes de debate
Clasificación según el número y la profundidad de las discusiones consensuadas
Una nota sobre el sentimiento y el análisis del concepto
Graph Computing: herramientas de gráfico locales, en la memoria
Análisis de gráficos y visualización
JUNG, NetworkX e iGraph
Ejercicio: modelar datos de gráficos con NetworkX
Usar NetworkX para modelar un complejo s
Graph Computing: marcos de gráfico de procesamiento por lotes
Aprovechando el apalancamiento de Hadoop para almacenamiento (HDFS) y procesamiento (MapReduce)
Resumen de algoritmos iterativos
Hama, Giraph y GraphLab
Graph Computing: Computación grafica paralela
Unificación de ETL, análisis exploratorio y cálculo gráfico iterativo dentro de un solo sistema
GraphX
Configuración e instalación
Hadoop y Spark
Operadores GraphX
Propiedad, estructural, unión, agregación de vecindario, almacenamiento en caché y almacenamiento en memoria caché
Iterando con la API de Pregel
Pasar argumentos para enviar, recibir e informática
Construyendo un Gráfico
Usar vértices y bordes en un RDD o en un disco
Diseñando Algoritmos Escalables
Optimización GraphX
Accediendo a Algoritmos Adicionales
PageRank, Connected Components, Triangle Counting
Ejercicios: Page Rank y Top Users
Construyendo y procesando datos de gráficos usando archivos de texto como entrada
Desplegando a Producción
Palabras de clausura
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