Los cursos de capacitación de la base de datos en vivo, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica cómo la base de datos Graph utiliza la teoría gráfica para almacenar, mapear y consultar las relaciones.
El entrenamiento de la base de datos del gráfico está disponible como "entrenamiento vivo en sitio" o "entrenamiento vivo alejado". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Bolivia o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Bolivia. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
todo bien
Angel Daniel Mora Aguilar - INTERCAM BANCO SA INSTITUCION DE BANCA MULTIPLE, INTERCAM GRUPO FINANCIERO
Curso: Beyond the Relational Database: Neo4j
Los conocimientos del instructor y experiencia
Mauricio Somohano Ríos - INTERCAM BANCO SA INSTITUCION DE BANCA MULTIPLE, INTERCAM GRUPO FINANCIERO
Curso: Beyond the Relational Database: Neo4j
La parte práctica donde a partir de una BD Relacional elaboramos el modelo de datos orientado a grafos, y después construimos los nodos, sus relaciones e hicimos consultas.
INTERCAM BANCO SA INSTITUCION DE BANCA MULTIPLE, INTERCAM GRUPO FINANCIERO
Curso: Beyond the Relational Database: Neo4j
Flexibilidad para mezclarse con los detalles relacionados con Automata para obtener más de un escenario del mundo real a medida que avanzamos.
Autodata Ltd
Curso: Beyond the relational database: neo4j
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La cantidad de conocimiento que tenemos.
Curso: Beyond the Relational Database: Neo4j
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La cantidad de conocimiento que tenemos.
Curso: Beyond the Relational Database: Neo4j
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Algunos de nuestros clientes
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Base de datos orientada a grafos Subcategorías
Programas de los cursos Base de datos orientada a grafos
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
Descripción General
Las bases de datos relacionales basadas en tablas, como Oracle y MySQL, han sido durante mucho tiempo el estándar para organizar y almacenar datos. Sin embargo, el tamaño creciente y la fluidez de los datos han dificultado que estos sistemas tradicionales ejecuten eficientemente consultas muy complejas sobre los datos. Imagínese reemplazar el almacenamiento de datos basado en filas y columnas con el almacenamiento de datos basado en objetos, por medio del cual las entidades (por ejemplo, una persona) podrían ser almacenadas como nodos de datos y luego ser consultadas fácilmente sobre la base de su vasta relación multi lineal con otros nodos . E imaginar la consulta de estas conexiones y sus objetos asociados y propiedades utilizando una sintaxis compacta, hasta 20 veces más ligero que el SQL? Esto es lo que ofrecen las bases de datos gráficas, como neo4j.
En este curso práctico, estableceremos un proyecto en vivo y pondremos en práctica las habilidades para modelar, gestionar y acceder a sus datos. Comparamos y comparamos bases de datos gráficas con bases de datos basadas en SQL, así como otras bases de datos NoSQL y aclaramos cuándo y dónde tiene sentido implementar cada una dentro de su infraestructura.
Audiencia
- Administradores de bases de datos (DBA)
- Analistas de datos
- Desarrolladores
- Administradores del sistema
- Ingenieros de DevOps
- Analistas de Negocios
- Directores de tecnología
- Directores de informática
Formato del curso
- Fuerte énfasis en práctica práctica. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
En este curso práctico, estableceremos un proyecto en vivo y pondremos en práctica las habilidades para modelar, gestionar y acceder a sus datos. Comparamos y comparamos bases de datos gráficas con bases de datos basadas en SQL, así como otras bases de datos NoSQL y aclaramos cuándo y dónde tiene sentido implementar cada una dentro de su infraestructura.
Audiencia
- Administradores de bases de datos (DBA)
- Analistas de datos
- Desarrolladores
- Administradores del sistema
- Ingenieros de DevOps
- Analistas de Negocios
- Directores de tecnología
- Directores de informática
Formato del curso
- Fuerte énfasis en práctica práctica. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
7 horas
Descripción General
FlockDB es una base de datos de gráficos tolerante a fallas, distribuida y de código abierto para administrar gráficos de red anchos pero poco profundos. Inicialmente fue utilizado por Twitter para almacenar las relaciones entre los usuarios.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar y usar una base de datos FlockDB para ayudar a responder las preguntas de las redes sociales, como quién sigue a quién, quién bloquea a quién, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar FlockDB
- Comprenda las características únicas de FlockDB, en relación con otras bases de datos de gráficos, como Neo4j
- Use FlockDB para mantener un gran conjunto de datos de gráficos
- Use FlockDB junto con MySQL para proporcionar capacidades de almacenamiento distribuido
- Consulta, crea y actualiza gráficos extremadamente rápidos
- Escale FlockDB horizontalmente para su uso en entornos web on-line, de baja latencia y alto rendimiento
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros de bases
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar y usar una base de datos FlockDB para ayudar a responder las preguntas de las redes sociales, como quién sigue a quién, quién bloquea a quién, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar FlockDB
- Comprenda las características únicas de FlockDB, en relación con otras bases de datos de gráficos, como Neo4j
- Use FlockDB para mantener un gran conjunto de datos de gráficos
- Use FlockDB junto con MySQL para proporcionar capacidades de almacenamiento distribuido
- Consulta, crea y actualiza gráficos extremadamente rápidos
- Escale FlockDB horizontalmente para su uso en entornos web on-line, de baja latencia y alto rendimiento
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros de bases
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
Descripción General
Una gran cantidad de problemas del mundo real se pueden describir en términos de gráficos. Por ejemplo, el gráfico web, el gráfico de red social, el gráfico de red de tren y el gráfico de lenguaje. Estos gráficos tienden a ser extremadamente grandes; su procesamiento requiere un conjunto especializado de herramientas y procesos; estas herramientas y procesos se pueden denominar Computación de Gráficos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán sobre las diversas ofertas de tecnología e implementaciones para procesar datos de gráficos. El objetivo es identificar los objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando enfoques de computación gráfica. Comenzamos con una amplia visión general y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos en una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se conservan y atraviesan los datos de gráfico
- Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de gráficos hasta marcos de procesamiento por lotes)
- Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo la computación gráfica en muchas máquinas en paralelo
- Ver problemas de Big Data en el mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán sobre las diversas ofertas de tecnología e implementaciones para procesar datos de gráficos. El objetivo es identificar los objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando enfoques de computación gráfica. Comenzamos con una amplia visión general y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos en una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se conservan y atraviesan los datos de gráfico
- Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de gráficos hasta marcos de procesamiento por lotes)
- Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo la computación gráfica en muchas máquinas en paralelo
- Ver problemas de Big Data en el mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
Blazegraph es una base de datos de gráficos RDF basada en Java de código abierto para almacenar y representar datos con relaciones complejas. Es compatible con Blueprints y RDF / SPARQL 1.1.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Blazegraph para capturar datos complejos en formato gráfico para recuperarlos de una serie de aplicaciones de muestra. Todos los ejercicios se llevarán a cabo en un entorno de laboratorio en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure Blazegraph en modo independiente, en clúster (opcional) o en modo incrustado (opcional)
- Cree, pruebe e implemente una aplicación de muestra para consultar datos complejos en un Blazegraph datos de Blazegraph
- Comprenda cómo aprovechar GPU (unidad de procesamiento de gráficos) para acelerar los cálculos
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
Nota
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Blazegraph para capturar datos complejos en formato gráfico para recuperarlos de una serie de aplicaciones de muestra. Todos los ejercicios se llevarán a cabo en un entorno de laboratorio en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure Blazegraph en modo independiente, en clúster (opcional) o en modo incrustado (opcional)
- Cree, pruebe e implemente una aplicación de muestra para consultar datos complejos en un Blazegraph datos de Blazegraph
- Comprenda cómo aprovechar GPU (unidad de procesamiento de gráficos) para acelerar los cálculos
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
Nota
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
14 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Bolivia (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use JanusGraph to process very large graphs that require abnormal storage and computational capacity.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure JanusGraph.
- Integrate JanusGraph with multiple backend storage systems (Cassandra, HBase, etc.) and multiple indexing software (Elasticsearch, Solr, etc.).
- Configure multiples machines into a cluster for use by JanusGraph.
- Query the database using the Gremlin query language.
- Process graph data at scale, beyond what a single machine can provide.
- Support thousands of concurrent users traversing graph data in real time.
- Query graph data for analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure JanusGraph.
- Integrate JanusGraph with multiple backend storage systems (Cassandra, HBase, etc.) and multiple indexing software (Elasticsearch, Solr, etc.).
- Configure multiples machines into a cluster for use by JanusGraph.
- Query the database using the Gremlin query language.
- Process graph data at scale, beyond what a single machine can provide.
- Support thousands of concurrent users traversing graph data in real time.
- Query graph data for analysis.
Otras regiones
Consultoría
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