Introduction to Graph Computing - Plan Szkolenia

Apache Jena jest frameworkiem Java typu open source do budowania Semantic Web i aplikacji Linked Data.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Apache Jena do tworzenia i wdrażania Semantic Web Application. 

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Apache Jena
• Konwersja i przechowywanie danych w formacie RDF
• Zapytanie o dane RDF przy użyciu SPARQL
• Testowanie i wdrażanie semantycznej aplikacji internetowej

Uczestnicy

• Programiści
• Inżynierowie danych

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą używać JanusGraph do przetwarzania bardzo dużych wykresów, które wymagają nietypowej pamięci masowej i mocy obliczeniowej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja JanusGraph.
• Integracja JanusGraph z wieloma systemami pamięci masowej (Cassandra, HBase itp.) i wieloma programami indeksującymi (Elasticsearch, Solr itp.). 
• Konfiguracja wielu maszyn w klaster do użytku przez JanusGraph.
• Sprawdzanie bazy danych przy użyciu języka zapytań Gremlin.
• Przetwarzanie danych wykresów w skali wykraczającej poza to, co może zapewnić pojedyncza maszyna.
• Obsługa tysięcy jednoczesnych użytkowników przeglądających dane grafów w czasie rzeczywistym.
• Wyszukiwanie danych wykresów do analizy.

MediaWiki to darmowe oprogramowanie wiki o otwartym kodzie źródłowym. Ten jednodniowy kurs zapewnia uczestnikom wprowadzenie do Semantic MediaWiki.

W tym prowadzonym przez instruktora, praktycznym szkoleniu na żywo w Polsce, skonfigurujemy projekt na żywo i wykorzystamy w praktyce umiejętności modelowania, zarządzania i uzyskiwania dostępu do danych za pomocą neo4j. Kontrastujemy i porównujemy bazy danych grafów z bazami danych opartymi na SQL, a także innymi bazami danych NoSQL i wyjaśniamy, kiedy i gdzie warto wdrożyć każdą z nich w swojej infrastrukturze.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą korzystać z Neo4j grafowej bazy danych AuraDB do tworzenia aplikacji w chmurze o wysokiej dostępności i zerowej administracji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie grafowych aplikacji bazodanowych z Neo4j AuraDB.
• Zrozumieć funkcje, podstawowe koncepcje i architekturę Neo4j AuraDB.
• Dowiedzieć się, jak budować i skalować aplikacje grafowych baz danych w chmurze.
• Zwiększ bezpieczeństwo chmury dzięki wstępnie skonfigurowanym funkcjom uwierzytelniania i szyfrowania AuraDB.
• Migracja istniejących Neo4j baz danych do AuraDB.

Semantic Web to wspólny ruch prowadzony przez World Wide Web Consortium (W3C), który promuje wspólne formaty danych w sieci WWW. Semantic Web zapewnia wspólne ramy, które umożliwiają udostępnianie i ponowne wykorzystywanie danych ponad granicami aplikacji, przedsiębiorstw i społeczności.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą wyszukiwać dane RDF przechowywane w bazie danych Semantic Web.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie różnicy między danymi sieci semantycznej a danymi relacyjnymi.
• Wyszukiwanie publicznych zbiorów danych w oparciu o standardy sieci semantycznej.
• Modelowanie danych do zapytań za pomocą SPARQL.
• Przeniesienie danych ze strony internetowej do danych powiązanych z siecią semantyczną.
• Uruchamianie zapytań SPARQL z poziomu istniejącej aplikacji.

Neo4j to innowacyjna baza danych grafowa, która opiera się na grafowej strukturze danych, co oznacza, że dane są przechowywane w postaci węzłów, relacji i właściwości. Neo4j znalazł zastosowanie w wielu obszarach, gdzie relacje między danymi są kluczowe. Jako baza danych grafowa, jest wykorzystywany w przypadkach, gdzie tradycyjne bazy danych relacyjnych mogą być niewystarczające do skutecznej analizy i wydobycia informacji z powiązanych danych. Jego siła tkwi w reprezentowaniu i analizie relacji między różnymi elementami danych, co czyni go ważnym narzędziem w dziedzinie analizy danych i zarządzania wiedzą.