Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe Graph Computing na żywo demonstrują poprzez praktyczną praktykę różne oferty technologii i implementacje do przetwarzania danych wykresów, w celu identyfikacji rzeczywistych obiektów, ich cech i relacji, a następnie modelowania tych relacji i procesu je jako dane przy użyciu metod przetwarzania grafów. Szkolenie Graph Computing jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Trójmiasto lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Trójmiasto. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
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.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Trójmiasto uczestnicy zapoznają się z ofertą technologiczną i podejściami wdrożeniowymi do przetwarzania danych grafowych. Celem jest identyfikacja obiektów świata rzeczywistego, ich cech i relacji, a następnie modelowanie tych relacji i przetwarzanie ich jako danych przy użyciu podejścia Graph Computing (znanego również jako Graph Analytics). Zaczynamy od szerokiego przeglądu i zawężamy się do konkretnych narzędzi, przechodząc przez serię studiów przypadków, ćwiczeń praktycznych i wdrożeń na żywo.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć, w jaki sposób dane wykresu są utrwalane i przemierzane.
Wybrać najlepszą platformę dla danego zadania (od grafowych baz danych po ramy przetwarzania wsadowego).
Zaimplementować Hadoop, Spark, GraphX i Pregel do równoległego przetwarzania grafów na wielu maszynach.
Postrzeganie rzeczywistych problemów związanych z dużymi zbiorami danych w kategoriach grafów, procesów i przejść.
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.