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 training can be carried out locally on customer premises in Rennes or in NobleProg corporate training centers in Rennes.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Rennes, Place St Anne
NobleProg Rennes, 3, rue de Robien , Rennes, france, 35000
Métro Saint Anne
Parking Place Hoche
Bus 36 - 51 - 70 -
71 - 151ex
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
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 Rennes, 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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