Online or onsite, 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 "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live Graph Computing trainings in Marseille can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Marseille, Quartier du Prado
NobleProg Marseille, 565 Avenue du Prado, Marseille, france, 13008
Au cœur du prestigieux quartier d’affaires de l’avenue du Prado, entouré de verdure et proposant une vue plongeante sur la mer. Ce centre d'affaires est installé dans un immeuble de standing à l’architecture contemporaine.
Véritable plate-forme, le centre d'affaires met à la disposition des entreprises, toute une gamme de services et de moyens techniques à la technologie avancée, favorisant ainsi le développement de l’activité de ses clients.
Avion: Aéroport International Marseille-Provence à 40 minutes.
Bus: Lignes 19 et 83. Arrêt "La Plage".
Tram: Ligne 2. Arrêt " Rond-Point du Prado"
Apache Jena est un framework Java open source pour la création d'applications Semantic Web et de données liées.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Jena pour créer et déployer une application Semantic Web .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Installer et configurer Apache Jena
Convertir et stocker des données au format RDF
Interroger les données RDF l'aide de SPARQL
Tester et déployer une application Web sémantique
Public
Développeurs
Ingénieurs de données
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Au cours de cette formation en direct à Marseille, les participants découvriront les offres technologiques et les approches de mise en œuvre pour le traitement des données graphiques. L'objectif est d'identifier les objets du monde réel, leurs caractéristiques et leurs relations, puis de modéliser ces relations et de les traiter en tant que données à l'aide d'une approche Graph Computing (également connue sous le nom de Graph Analytics). Nous commençons par une vue d'ensemble et nous nous concentrons sur des outils spécifiques à travers une série d'études de cas, d'exercices pratiques et de déploiements en direct.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre comment les données graphiques sont persistées et parcourues.
Sélectionner le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données de graphes aux frameworks de traitement par lots).
Mettre en œuvre Hadoop, Spark, GraphX et Pregel pour effectuer des calculs de graphes sur de nombreuses machines en parallèle.
Voir les problèmes de big data du monde réel en termes de graphes, de processus et de traversées.
Le Semantic Web est un mouvement collaboratif dirigé par le Consortium World Wide Web (W3C) qui promeut des formats communs de données sur le World Wide Web. Le Semantic Web fournit un cadre commun permettant de partager et de réutiliser les données au-delà des limites des applications, des entreprises et des communautés.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent interroger des données RDF stockées dans une base de données Semantic Web.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre la différence entre les données du Web sémantique et les données relationnelles.
Requérir des ensembles de données publiques basées sur les standards du Web sémantique.
Modéliser les données pour les interroger avec SPARQL.
Transférer les données d'un site Web vers des données liées au Web sémantique.
Exécuter des requêtes SPARQL à partir d'une application existante.
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