Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

42%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

28%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 12 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

Graph TheoryNeo4jAnalyticsGraph Database

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ofrecido por

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Universidad de California en San Diego

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up89%(3,333 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

4 minutos para completar

Welcome to Graph Analytics

4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Introduction to Graphs

3 horas para completar
8 videos (Total 38 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
8 videos
Why Graphs?2m
Why Graphs? Example 1: Social Networking3m
Why Graphs? Example 2: Biological Networks3m
Why Graphs? Example 3: Human Information Network Analytics3m
Why Graphs? Example 4: Smart Cities2m
The Purpose of Analytics1m
What are the impact of Big Data's V's on Graphs?12m
2 lecturas
What to learn in this module10m
Download Slides for this Module10m
1 ejercicio de práctica
Introduction to Graphs24m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Graph Analytics

3 horas para completar
17 videos (Total 81 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
17 videos
Path Analytics6m
The Basic Path Analytics Question: What is the Best Path?4m
Applying Dijkstra's Algorithm5m
Inclusion and Exclusion Constraints1m
Connectivity Analytics3m
Disconnecting a Graph1m
Connectedness: Indegree and Outdegree3m
Community Analytics and Local Properties7m
Global Property: Modularity7m
Centrality Analytics8m
Optional Lecture 1: Bi-directional Dijkstra Algorithm2m
Optional Lecture 2: Goal-directed Dijkstra Algorithm2m
Optional Lecture 3: Power Law Graphs2m
Optional Lecture 4: Measuring Graph Evolution3m
Optional Lecture 5: Eigenvector Centrality6m
Optional Lecture 6: Key Player Problems2m
3 lecturas
What to learn in this module10m
If this module takes a little longer... that's OK!10m
Download All Slides for Module 310m
2 ejercicios de práctica
Graph Analytics Applications34m
Connectivity, Community, and Centrality Analytics38m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Graph Analytics Techniques

4 horas para completar
10 videos (Total 78 minutos), 12 lecturas, 2 cuestionarios
10 videos
Hands-On: Downloading, Installing, and Running Neo4j5m
Hands-On: Getting Started With Neo4j6m
Hands-On: Modifying a Graph With Neo4j7m
Hands-On: Importing Data Into Neo4j13m
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 16m
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 26m
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 18m
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 211m
Hands-On: Connectivity Analytics in Neo4j With Cypher9m
12 lecturas
About the Supplementary Resources10m
Downloading, Installing, and Running Neo4j - Supplementary Resources10m
Getting Started With Neo4j - Supplementary Resources10m
Adding to and Modifying a Graph - Supplementary Resources10m
Download datasets used in this Graph Analytics with Neo4j10m
Importing Data Into Neo4j - Supplementary Resources10m
FAQ10m
Basic Queries in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10m
Path Analytics in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10m
Connectivity Analytics in Neo4j with Cypher - Supplementary Resources10m
Assignment: Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher10m
Download All Neo4j Supplementary Resources (PDFs)10m
2 ejercicios de práctica
Quiz: Graph Analytics With Neo4j18m
Assessment Questions on 'Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher'18m

Revisiones

Principales revisiones sobre GRAPH ANALYTICS FOR BIG DATA

Ver todos los comentarios

Acerca de Programa especializado: Macrodatos

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....
Macrodatos

Preguntas Frecuentes

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

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