Les cours de formation GraphX en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par la pratique comment mettre en œuvre GraphX pour effectuer des calculs de graphes sur de nombreuses machines en parallèle.
La formation GraphX est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Montréal ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Montréal.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Montreal - René Lévesque
1250 Boulevard René Lévesque Ouest, Montréal, Canada, H3B 4W8
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant un transport rapide et facile à travers la ville et au-delà.
Montreal - University Street
2001 Blvd. Robert Bourassa, Montreal, canada, H3A 2A6
Le Centre de la rue University occupe un immeuble de bureaux au cœur du quartier des affaires de Montréal. Il est niché parmi les nombreux gratte-ciels du centre-ville de Montréal et bénéficie d'une connexion directe au plus grand complexe souterrain du monde.
Au cours de cette formation en direct à Montréal, 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.
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