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 Toronto ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Toronto.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
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.
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