Online or onsite, instructor-led live Graph Database training courses demonstrate through hands-on practice how Graph Database uses graph theory to store, map and query relationships.
Graph Database 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 Database training can be carried out locally on customer premises in Toronto or in NobleProg corporate training centers in Toronto.
NobleProg -- Your Local Training Provider
West Toronto - Etobicoke
10 Four Seasons Place, Toronto, Canada, M9B 6H7
Etobicoke est un quartier prestigieux situé à l'ouest de Toronto, à mi-chemin entre Toronto et Mississauga. Facilement accessible par les transports en commun (bus) et à 5 minutes de la station de métro locale.
Toronto - Rue Toronto
36, rue Toronto, Toronto, Canada, M5C 2C5
À quelques pas du prestigieux centre financier de Toronto. Liaison rapide vers l'aéroport international Pearson - à moins de 30 minutes.
Au cours de cette formation en direct à Toronto, 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.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent utiliser JanusGraph pour traiter de très grands graphes nécessitant une capacité de stockage et de calcul anormale.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer JanusGraph.
Intégrer JanusGraph avec plusieurs systèmes de stockage (Cassandra, HBase, etc.) et plusieurs logiciels d'indexation (Elasticsearch, Solr, etc.).
Configurer plusieurs machines dans un cluster pour l'utilisation par JanusGraph.
Interroger la base de données à l'aide du langage d'interrogation Gremlin.
Traiter les données graphiques à grande échelle, au-delà de ce qu'une seule machine peut fournir.
Support de milliers d'utilisateurs simultanés parcourant les données graphiques en temps réel.
Rechercher des données graphiques à des fins d'analyse.
Dans cette formation pratique en Toronto, nous mettrons en place un projet réel et mettrons en pratique les compétences pour modéliser, gérer et accéder à vos données à l'aide de neo4j. Nous comparerons les bases de données de graphes avec les bases de données basées sur SQL ainsi qu'avec d'autres bases de données NoSQL et nous préciserons quand et où il est judicieux d'implémenter chacune d'entre elles dans votre infrastructure.
Cette formation en direct à Toronto (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser la base de données graphique Neo4j AuraDB pour créer des applications en nuage avec une haute disponibilité et zéro administration.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des applications de base de données graphique avec Neo4j AuraDB.
Comprendre les fonctionnalités, les concepts de base et l'architecture de Neo4j AuraDB.
Apprendre à construire et à mettre à l'échelle des applications de bases de données graphiques dans le cloud.
Améliorer la sécurité du cloud grâce aux fonctions d'authentification et de cryptage préconfigurées d'AuraDB.
Migrer les bases de données Neo4j existantes vers AuraDB.
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