Cursos de Graph Computing

Cursos de Graph Computing

Los cursos de formación en la informática en vivo, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica las diversas ofertas tecnológicas e implementaciones para procesar datos gráficos, con el objetivo de identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos usando enfoques de componer grafos.

El entrenamiento de la informática del gráfico está disponible como "entrenamiento vivo en el sitio" o "entrenamiento vivo alejado". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Guatemala o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Guatemala. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.

NobleProg--su proveedor de capacitación local

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Graph Computing Subcategorías

Programa del curso Graph Computing

Title
Duration
Overview
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Duration
Overview
21 hours
Overview
Apache Jena es un marco Java código abierto para construir aplicaciones de Semantic Web y Datos Vinculados.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Apache Jena para construir e implementar una aplicación Semantic Web .

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Apache Jena
- Convierte y almacena datos en formato RDF
- Consultar datos RDF usando SPARQL
- Probar e implementar una aplicación web semántica

Audiencia

- Desarrolladores
- Ingenieros de datos

Formato del curso

- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Nota

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
21 hours
Overview
Blazegraph es una base de datos de gráficos RDF basada en Java de código abierto para almacenar y representar datos con relaciones complejas. Es compatible con Blueprints y RDF / SPARQL 1.1.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Blazegraph para capturar datos complejos en formato gráfico para recuperarlos de una serie de aplicaciones de muestra. Todos los ejercicios se llevarán a cabo en un entorno de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instale y configure Blazegraph en modo independiente, en clúster (opcional) o en modo incrustado (opcional)
- Cree, pruebe e implemente una aplicación de muestra para consultar datos complejos en un Blazegraph datos de Blazegraph
- Comprenda cómo aprovechar GPU (unidad de procesamiento de gráficos) para acelerar los cálculos

Audiencia

- Desarrolladores

Formato del curso

- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Nota

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
28 hours
Overview
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:

- Comprender cómo se conservan y atraviesan los datos de gráfico
- Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de gráficos hasta marcos de procesamiento por lotes)
- Implemente Hadoop, Spark, GraphX ​​y Pregel para llevar a cabo la computación gráfica en muchas máquinas en paralelo
- Ver problemas de Big Data en el mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos

Audiencia

- Desarrolladores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 hours
Overview
La Web Semántica es un movimiento de colaboración dirigido por el World Wide Web Consortium (W3C) que promueve formatos comunes para los datos en la World Wide Web. La Web Semántica proporciona un marco común que permite que los datos sean compartidos y reutilizados a través de límites de aplicaciones, empresas y comunidades.
14 hours
Overview
SPARQL is a query language for querying RDF (Resource Description Framework) data. It is similar to SQL for relational data in databases.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to query RDF data stored in a Semantic Web database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the difference between semantic web data and relational data.
- Query public datasets based on Semantic Web standards.
- Model data for querying with SPARQL.
- Transition a website's data to semantic web linked data.
- Run SPARQL queries from within an existing application.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 hours
Overview
MediaWiki es un software wiki gratuito y de código abierto. Este curso de un día ofrece a los participantes una introducción a Semantic MediaWiki.
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