O banco de dados gráfico é um tipo de banco de dados NoSQL que usa estruturas de gráfico para representar e armazenar dados. A formação do cursos demonstra através da prática como a Base de Dados Gráfica usa gráfico teoria para armazenar, mapear e consultar relacionamentos. O treinamento de Base de dados Gráfica está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente no Sintra ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Sintra. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
Situado na ampla Várzea de Sintra, rodeado de zonas verdes e com uma vista deslumbrante sobre o Palácio da Pena, o hotel Vila Galé Sintra Resort Hotel, Conference & Spa tem o espaço ideal para as suas reuniões de negócios. A pensar em si e na sua empresa, disponibiliza salas para reuniões, congressos ou ações de team building, mas também adaptáveis a outro tipo de eventos. Temos as soluções certas para proporcionar momentos memoráveis.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra, os participantes aprenderão sobre as ofertas de tecnologia e abordagens de implementação para o processamento de dados gráficos. O objetivo é identificar objetos do mundo real, suas caraterísticas e relacionamentos, depois modelar esses relacionamentos e processá-los como dados usando uma abordagem Graph Computing (também conhecida como Graph Analytics). Começamos com uma visão geral e nos concentramos em ferramentas específicas à medida que avançamos em uma série de estudos de caso, exercícios práticos e implantações ao vivo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entender como os dados do gráfico são persistidos e percorridos.
Selecionar a melhor estrutura para uma determinada tarefa (de bancos de dados de gráficos a estruturas de processamento em lote).
Implementar Hadoop, Spark, GraphX e Pregel para realizar a computação de gráficos em muitas máquinas em paralelo.
Ver problemas reais de grandes volumes de dados em termos de grafos, processos e travessias.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam usar JanusGraph para processar gráficos muito grandes que requerem armazenamento anormal e capacidade computacional.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar e configurar JanusGraph.
Integrar o JanusGraph com vários sistemas de armazenamento de back-end (Cassandra, HBase, etc.) e vários softwares de indexação (Elasticsearch, Solr, etc.).
Configurar várias máquinas em um cluster para uso por JanusGraph.
Consultar o banco de dados usando a linguagem de consulta Gremlin.
Processar dados de gráficos em escala, além do que uma única máquina pode fornecer.
Suportar milhares de usuários simultâneos percorrendo dados de grafos em tempo real.
Neste treinamento prático ao vivo, conduzido por instrutor, em Sintra, configuraremos um projeto ao vivo e colocaremos em prática as habilidades para modelar, gerenciar e acessar seus dados usando o neo4j. Nós contrastamos e comparamos bancos de dados de gráficos com bancos de dados baseados em SQL, bem como outros bancos de dados NoSQL e esclarecemos quando e onde faz sentido implementar cada um em sua infraestrutura.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o banco de dados gráfico Neo4j AuraDB para criar aplicativos em nuvem com alta disponibilidade e administração zero.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver aplicativos de banco de dados de gráficos com Neo4j AuraDB.
Compreender os recursos, os conceitos principais e a arquitetura do Neo4j AuraDB.
Aprender a criar e escalar aplicativos de banco de dados de gráficos na nuvem.
Melhorar a segurança na nuvem com as funcionalidades de autenticação e encriptação pré-configuradas do AuraDB.
Migrar bancos de dados Neo4j existentes para o AuraDB.
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