Graph Computing Schulungen

Graph Computing Schulungen

Local, instructor-led live Graph Computing training courses demonstrate through hands-on practice the various technology offerings and implementations for processing graph data, with the aim to identify real-world objects, their characteristics and relationships, then model these relationships and process them as data using graph computing approaches.

Graph Computing training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live Graph Computing trainings in Österreich can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.

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Erfahrungsberichte

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Graph Computing Unterkategorien

Graph Computing Kurspläne

Title
Duration
Overview
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Duration
Overview
21 hours
Overview
Apache Jena ist ein Open-Source-Java-Framework zum Erstellen von Semantic-Web- und Linked-Data-Anwendungen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Apache Jena eine Semantic Web Application aufbauen und einsetzen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Apache Jena Konvertieren und Speichern von Daten im RDF-Format Abfrage von RDF-Daten mit SPARQL Testen und implementieren Sie eine semantische Webanwendung Publikum Entwickler Dateningenieure Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
21 hours
Overview
Blazegraph ist eine Open-Source, Javabased RDF Graph Datenbank zum Speichern und Darstellen von Daten mit komplexen Beziehungen Es unterstützt Blueprints und RDF / SPARQL 11 In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie komplexe Daten von Blazegraph im Graphenformat zum Abruf aus einer Reihe von Beispielanwendungen verwenden können Alle Übungen werden in einer Livelab-Umgebung durchgeführt Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Blazegraph im Standalone-Modus, Cluster-Modus (optional) oder Embedded-Modus (optional) Erstellen, testen und implementieren Sie eine Beispielanwendung, um komplexe Daten in einem Blazegraph-Datenspeicher abzufragen Verstehen Sie, wie Sie mit GPU (Graphics Processing Unit) die Berechnungen beschleunigen können Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
28 hours
Overview
Eine große Anzahl von realen Problemen kann anhand von Graphen beschrieben werden Zum Beispiel das Web-Diagramm, das Diagramm des sozialen Netzwerks, das Diagramm des Zugnetzwerks und das Sprachen-Diagramm Diese Graphen neigen dazu, extrem groß zu sein; ihre Verarbeitung erfordert einen speziellen Satz von Werkzeugen und Prozessen Diese Werkzeuge und Prozesse können als Graph Computing (auch Graph Analytics genannt) bezeichnet werden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Technologieangebote und Implementierungsansätze für die Verarbeitung von Grafikdaten kennen Ziel ist es, Realworld-Objekte, ihre Eigenschaften und Beziehungen zu identifizieren, diese Beziehungen zu modellieren und als Daten zu verarbeiten Wir beginnen mit einem breiten Überblick und konzentrieren uns auf bestimmte Tools, während wir eine Reihe von Fallstudien, praktischen Übungen und Live-Implementierungen durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen, wie Diagrammdaten beibehalten und durchlaufen werden Wählen Sie das beste Framework für eine bestimmte Aufgabe aus (von Diagrammdatenbanken bis hin zu Frameworks für die Stapelverarbeitung) Implementieren Sie Hadoop, Spark, GraphX ​​und Pregel, um Graph-Computing parallel auf vielen Maschinen auszuführen Betrachten Sie reale Datenprobleme in Form von Graphen, Prozessen und Traversalen Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
7 hours
Overview
Das Semantic Web ist eine kollaborative Bewegung, die vom World Wide Web Consortium (W3C) geleitet wird und gemeinsame Formate für Daten im World Wide Web fördert. Das Semantic Web bietet ein allgemeines Framework, das die gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von Daten über die Grenzen von Anwendungen, Unternehmen und Communities hinweg ermöglicht.
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 ist eine freie und Open-Source-Wiki-Software. Dieser eintägige Kurs bietet den Teilnehmern eine Einführung in Semantic MediaWiki.
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