Want to understand your data network structure and how it changes under different conditions? Curious to know how to identify closely interacting clusters within a graph? Have you heard of the fast-growing area of graph analytics and want to learn more? This course gives you a broad overview of the field of graph analytics so you can learn new ways to model, store, retrieve and analyze graph-structured data.
von
Spezialisierung Big DataUniversity of California San DiegoÜber diesen Kurs
64,866 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
42%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
28%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 5 von 6 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Graph TheoryNeo4jAnalyticsGraph Database
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von
University of California San Diego
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Minuten zum Abschließen
Welcome to Graph Analytics
Meet your instructor, Amarnath Gupta and learn about the course objectives.
4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)
3 Stunden zum Abschließen
Introduction to Graphs
Welcome! This week we will get a first exposure to graphs and their use in everyday life. By the end of the module you will be able to create a graph applying core mathematical properties of graphs, and identify the kinds of analysis questions one might be able to ask of such a graph. We hope the you will be inspired as to how graphical representations might enable you to answer new Big Data problems!
3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 38 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
8 Videos
Why Graphs?2m
Why Graphs? Example 1: Social Networking3m
Why Graphs? Example 2: Biological Networks3m
Why Graphs? Example 3: Human Information Network Analytics3m
Why Graphs? Example 4: Smart Cities2m
The Purpose of Analytics1m
What are the impact of Big Data's V's on Graphs?12m
2 Lektüren
What to learn in this module10m
Download Slides for this Module10m
1 praktische Übung
Introduction to Graphs24m
3 Stunden zum Abschließen
Graph Analytics
3 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 81 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
17 Videos
Path Analytics6m
The Basic Path Analytics Question: What is the Best Path?4m
Applying Dijkstra's Algorithm5m
Inclusion and Exclusion Constraints1m
Connectivity Analytics3m
Disconnecting a Graph1m
Connectedness: Indegree and Outdegree3m
Community Analytics and Local Properties7m
Global Property: Modularity7m
Centrality Analytics8m
Optional Lecture 1: Bi-directional Dijkstra Algorithm2m
Optional Lecture 2: Goal-directed Dijkstra Algorithm2m
Optional Lecture 3: Power Law Graphs2m
Optional Lecture 4: Measuring Graph Evolution3m
Optional Lecture 5: Eigenvector Centrality6m
Optional Lecture 6: Key Player Problems2m
3 Lektüren
What to learn in this module10m
If this module takes a little longer... that's OK!10m
Download All Slides for Module 310m
2 praktische Übungen
Graph Analytics Applications34m
Connectivity, Community, and Centrality Analytics38m
4 Stunden zum Abschließen
Graph Analytics Techniques
Welcome to the 4th module in the Graph Analytics course. Last week, we got a glimpse of a number of graph properties and why they are important. This week we will use those properties for analyzing graphs using a free and powerful graph analytics tool called Neo4j. We will demonstrate how to use Cypher, the query language of Neo4j, to perform a wide range of analyses on a variety of graph networks.
4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 78 min), 12 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
Hands-On: Downloading, Installing, and Running Neo4j5m
Hands-On: Getting Started With Neo4j6m
Hands-On: Modifying a Graph With Neo4j7m
Hands-On: Importing Data Into Neo4j13m
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 16m
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 26m
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 18m
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 211m
Hands-On: Connectivity Analytics in Neo4j With Cypher9m
12 Lektüren
About the Supplementary Resources10m
Downloading, Installing, and Running Neo4j - Supplementary Resources10m
Getting Started With Neo4j - Supplementary Resources10m
Adding to and Modifying a Graph - Supplementary Resources10m
Download datasets used in this Graph Analytics with Neo4j10m
Importing Data Into Neo4j - Supplementary Resources10m
FAQ10m
Basic Queries in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10m
Path Analytics in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10m
Connectivity Analytics in Neo4j with Cypher - Supplementary Resources10m
Assignment: Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher10m
Download All Neo4j Supplementary Resources (PDFs)10m
2 praktische Übungen
Quiz: Graph Analytics With Neo4j18m
Assessment Questions on 'Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher'18m
Bewertungen
Top-Bewertungen von GRAPH ANALYTICS FOR BIG DATA
von KM16. Dez. 2017
Got an amazing introduction to Graph Analytics in Big Data. Technical issues with Neo4J made this course a little more challenging than necessary. But the introduction to Spark GraphX was invaluable.
von JT25. Okt. 2016
This course was excellent as an introduction to Graph Analytics and using Neo4j. Not only did I learn a lot, I've been given tasks related to what I've learned in this course after finishing it.
von JA27. Okt. 2018
I found a new love in this course Neo4j. Graphs are really powerful. You should expect a very intensive theoretical and hands-on knowledge to takeaway from this course. Think like a vertex ....
von LS23. März 2019
Nice introduction of multiple graph packages, however I missed some more applied cases, covering a real graph problem investigation (particularly how to associate Neo4j with GraphX).
Über den Spezialisierung Big Data
Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions.
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Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
