Los cursos de capacitación en vivo de GraphX, en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de la práctica cómo implementar GraphX para llevar a cabo la computación de gráficos en muchas máquinas en paralelo.
La capacitación de GraphX está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La formación en directo en línea (también conocida como "formación remota en directo") se lleva a cabo a través de un escritorio interactivo remoto. La formación in situ en directo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Medellín o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Medellín.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín, los participantes aprenderán sobre las ofertas tecnológicas y los enfoques de implementación para el procesamiento de datos de gráficos. El objetivo es identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando un enfoque Graph Computing (también conocido como análisis de grafos). Comenzamos con una visión general amplia y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos a través de una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda cómo se conservan y atraviesan los datos de los gráficos.
Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de grafos hasta marcos de procesamiento por lotes).
Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo el cálculo de grafos en muchas máquinas en paralelo.
Vea problemas de big data del mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos.
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