Möchten Sie die Struktur Ihres Datennetzwerks verstehen und wie sie sich unter verschiedenen Bedingungen verändert? Sind Sie neugierig, wie Sie eng zusammenhängende Cluster in einem Graphen identifizieren können? Haben Sie schon von dem schnell wachsenden Bereich der Graphenanalyse gehört und möchten mehr darüber erfahren? Dieser Kurs gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über das Gebiet der Graphanalyse, so dass Sie neue Wege zur Modellierung, Speicherung, Abfrage und Analyse von graph-strukturierten Daten erlernen können. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, ein Problem in einer Graphdatenbank zu modellieren und analytische Aufgaben über den Graphen in einer skalierbaren Weise durchzuführen. Und noch besser: Sie werden diese Techniken anwenden können, um die Bedeutung Ihrer Datensätze für Ihre eigenen Projekte zu verstehen.
Graphische Analyse für Big Data
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Big Data
Dozent: Amarnath Gupta
53.375 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(1,267 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Neo4j
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Graph Datenbank
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Lernen Sie Ihren Kursleiter, Amarnath Gupta, kennen und erfahren Sie mehr über die Kursziele.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre
Willkommen! In dieser Woche werden wir uns erstmals mit Graphen und ihrer Verwendung im Alltag beschäftigen. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, einen Graphen unter Anwendung der wichtigsten mathematischen Eigenschaften von Graphen zu erstellen und die Arten von Analysefragen zu identifizieren, die man einem solchen Graphen stellen kann. Wir hoffen, dass Sie sich davon inspirieren lassen, wie Sie mit grafischen Darstellungen neue Big Data-Probleme lösen können!
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
Das ist alles enthalten
17 Videos3 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Willkommen zum 4. Modul des Kurses Graph Analytics. Letzte Woche haben wir einen Einblick in eine Reihe von Grapheigenschaften bekommen und warum sie wichtig sind. In dieser Woche werden wir diese Eigenschaften für die Analyse von Graphen mit einem kostenlosen und leistungsstarken Graphanalysetool namens Neo4j verwenden. Wir werden demonstrieren, wie Sie mit Cypher, der Abfragesprache von Neo4j, eine breite Palette von Analysen für eine Vielzahl von Graphennetzwerken durchführen können.
Das ist alles enthalten
7 Videos9 Lektüren2 Aufgaben
In den letzten beiden Modulen haben wir uns mit Graphanalysen und Graphdatenmanagement beschäftigt. In dieser Woche werden wir untersuchen, wie sie zusammenhängen. Es gibt Programmiermodelle und Software-Frameworks, die speziell für die Diagrammanalyse entwickelt wurden. In diesem Modul werden wir eine Einführung in diese Modelle und Frameworks geben. Wir werden lernen, das, was Sie in Woche 2 gelernt haben, zu implementieren und mit GraphX und Graph darauf aufzubauen.
Das ist alles enthalten
11 Videos6 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Johns Hopkins University
Google Cloud
Association of International Certified Professional Accountants
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
1.267 Bewertungen
- 5 stars
55,88 %
- 4 stars
26,67 %
- 3 stars
11,12 %
- 2 stars
3,55 %
- 1 star
2,76 %
Zeigt 3 von 1267 an
Geprüft am 27. 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 ....
Geprüft am 16. Juli 2017
The Course was amazing. It was very much helpful in getting the insights and developed my skills in analyzing the data using Graphs. Thank You Coursera and UC, San Diego Team.
Geprüft am 29. Nov. 2023
While the content of the course is highly relevant .. it seriously needs an upgrade and content revision since it is almost 10 years old in a rapidly changing environment
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.