このコースについて
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次における6の5コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約15時間で修了

推奨:4 Weeks, 3-5 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

Graph TheoryNeo4jAnalyticsGraph Database
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Data Engineers
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Chief Technology Officers (CTOs)

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約15時間で修了

推奨:4 Weeks, 3-5 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語

シラバス - 本コースの学習内容

1
4分で修了

Welcome to Graph Analytics

1件のビデオ (合計4分)
1件のビデオ
2
3時間で修了

Introduction to Graphs

8件のビデオ (合計38分), 2 readings, 2 quizzes
8件のビデオ
Why Graphs?2 分
Why Graphs? Example 1: Social Networking3 分
Why Graphs? Example 2: Biological Networks3 分
Why Graphs? Example 3: Human Information Network Analytics3 分
Why Graphs? Example 4: Smart Cities2 分
The Purpose of Analytics1 分
What are the impact of Big Data's V's on Graphs?12 分
2件の学習用教材
What to learn in this module10 分
Download Slides for this Module10 分
1の練習問題
Introduction to Graphs24 分
3
3時間で修了

Graph Analytics

17件のビデオ (合計81分), 3 readings, 2 quizzes
17件のビデオ
Path Analytics6 分
The Basic Path Analytics Question: What is the Best Path?4 分
Applying Dijkstra's Algorithm5 分
Inclusion and Exclusion Constraints1 分
Connectivity Analytics3 分
Disconnecting a Graph1 分
Connectedness: Indegree and Outdegree3 分
Community Analytics and Local Properties7 分
Global Property: Modularity7 分
Centrality Analytics8 分
Optional Lecture 1: Bi-directional Dijkstra Algorithm2 分
Optional Lecture 2: Goal-directed Dijkstra Algorithm2 分
Optional Lecture 3: Power Law Graphs2 分
Optional Lecture 4: Measuring Graph Evolution3 分
Optional Lecture 5: Eigenvector Centrality6 分
Optional Lecture 6: Key Player Problems2 分
3件の学習用教材
What to learn in this module10 分
If this module takes a little longer... that's OK!10 分
Download All Slides for Module 310 分
2の練習問題
Graph Analytics Applications34 分
Connectivity, Community, and Centrality Analytics38 分
4
4時間で修了

Graph Analytics Techniques

10件のビデオ (合計78分), 12 readings, 2 quizzes
10件のビデオ
Hands-On: Downloading, Installing, and Running Neo4j5 分
Hands-On: Getting Started With Neo4j6 分
Hands-On: Modifying a Graph With Neo4j7 分
Hands-On: Importing Data Into Neo4j13 分
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 16 分
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 26 分
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 18 分
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 211 分
Hands-On: Connectivity Analytics in Neo4j With Cypher9 分
12件の学習用教材
About the Supplementary Resources10 分
Downloading, Installing, and Running Neo4j - Supplementary Resources10 分
Getting Started With Neo4j - Supplementary Resources10 分
Adding to and Modifying a Graph - Supplementary Resources10 分
Download datasets used in this Graph Analytics with Neo4j10 分
Importing Data Into Neo4j - Supplementary Resources10 分
FAQ10 分
Basic Queries in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10 分
Path Analytics in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10 分
Connectivity Analytics in Neo4j with Cypher - Supplementary Resources10 分
Assignment: Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher10 分
Download All Neo4j Supplementary Resources (PDFs)10 分
2の練習問題
Quiz: Graph Analytics With Neo4j18 分
Assessment Questions on 'Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher'18 分
4.2
161件のレビューChevron Right

42%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

28%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Graph Analytics for Big Data からの人気レビュー

by KMDec 17th 2017

Got an amazing introduction to Graph Analytics in Big Data. Technical issues with Neo4J made this course a little more challenging than necessary. But the introduction to Spark GraphX was invaluable.

by JTOct 26th 2016

This course was excellent as an introduction to Graph Analytics and using Neo4j. Not only did I learn a lot, I've been given tasks related to what I've learned in this course after finishing it.

講師

Avatar

Amarnath Gupta

Director, Advanced Query Processing Lab
San Diego Supercomputer Center (SDSC)

カリフォルニア大学サンディエゴ校について

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

ビッグデータ専門講座について

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....
ビッグデータ

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。