Online oder vor Ort durchgeführte Live-Schulungen zu GraphX demonstrieren anhand praktischer Übungen, wie GraphX implementiert wird, um Graphenberechnungen auf vielen Rechnern parallel durchzuführen.
GraphX-Schulungen sind als "Online-Live-Schulungen" oder "Vor-Ort-Live-Schulungen" verfügbar. Die Online-Live-Schulung (auch "Remote-Live-Schulung" genannt) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Onsite-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Linz oder in den NobleProg Corporate Training Centern in Linz durchgeführt werden.
NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
NobleProg Linz
Hafenstraße 47-51, Linz, Austria, 4020
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Hafenstraße 47-5...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Hafenstraße 47-51 in Linz. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich in der Altstadt, nahe der Donau, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der Autobahn A7.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der Altstadt gibt es zahlreiche Restaurants und auch Hotels sind in Laufnähe.
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Technologieangebote und Implementierungsansätze für die Verarbeitung von Graphdaten kennen. Ziel ist es, Objekte der realen Welt, ihre Eigenschaften und Beziehungen zu identifizieren, diese Beziehungen zu modellieren und sie als Daten mit einem Graph Computing-Ansatz (auch bekannt als Graph Analytics) zu verarbeiten. Wir beginnen mit einem breiten Überblick und gehen dann anhand einer Reihe von Fallstudien, praktischen Übungen und Live-Einsätzen auf spezifische Tools ein.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Verstehen, wie Graphdaten persistiert und durchlaufen werden.
Das beste Framework für eine bestimmte Aufgabe auswählen (von Graphdatenbanken bis hin zu Stapelverarbeitungs-Frameworks)
Implementieren Sie Hadoop, Spark, GraphX und Pregel, um Graphenberechnungen auf vielen Rechnern parallel durchzuführen.
Betrachten Sie reale Big-Data-Probleme in Form von Graphen, Prozessen und Traversalen.