Über diesen Kurs

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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.
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

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University of California San Diego

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up89%(3,239 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

4 Minuten zum Abschließen

Welcome to Graph Analytics

4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Graphs

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
Woche
3

Woche 3

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
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Graph Analytics Techniques

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

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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. ********* 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....
Big Data

Häufig gestellte Fragen

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