Neo4j – Graph Data Science Certification

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14 heures
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1,500.00€

Aperçu du cours

Objectif de formation : Utiliser efficacement Neo4j dans le contexte des sciences des données basées sur les graphes.

Prérequis

  • Connaissance de base des bases de données et des langages de requête
  • Compréhension des concepts fondamentaux des sciences des données
  • Facultatif : Familiarité avec un langage de programmation

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les concepts fondamentaux des graphes et leur application dans les sciences des données
  • Maîtriser la modélisation des données avec Neo4j
  • Acquérir des compétences avancées en requêtage et analyse de graphes avec Cypher
  • Utiliser efficacement les algorithmes de graphes de Neo4j pour résoudre des problèmes de sciences des données
  • Visualiser les graphes et utiliser la visualisation pour l'analyse exploratoire des données
  • Exploiter les fonctionnalités avancées de Neo4j Graph Data Science

Public ciblé

  • Professionnels des données
  • Scientifiques des données
  • Développeurs
  • Analystes

Programme de formation

  • Introduction aux graphes (1 heure)

    • Les bases des graphes : nœuds, relations, propriétés

    • Avantages des graphes pour la modélisation des données

    • Présentation de Neo4j Graph Database

    • Travaux pratiques : Créez un graphe simple en utilisant Neo4j et ajoutez des nœuds et des relations. Effectuez des requêtes pour extraire des informations spécifiques du graphe

  • Modélisation de données avec Neo4j (2,5 heures)

    • Schéma de graphe et modélisation des entités

    • Création de nœuds et de relations

    • Indexation et recherche efficace dans un graphe

    • Travaux pratiques : Modélisez un domaine spécifique (par exemple, un réseau social ou un système de recommandation) en utilisant Neo4j. Créez des schémas de graphe appropriés, ajoutez des entités et des relations, et effectuez des opérations de recherche.

  • Analyse des graphes avec Cypher (3,5 heures)

    • Introduction à Cypher, le langage de requête de Neo4j

    • Requêtes de base pour extraire des informations d’un graphe

    • Requêtes avancées pour l’analyse des motifs de graphe

    • Fonctions de manipulation et d’agrégation de données avec Cypher

    • Travaux pratiques : Écrivez des requêtes Cypher pour résoudre des problèmes spécifiques d’analyse de graphes tels que la recherche de motifs particuliers, le calcul de chemins les plus courts, ou l’identification de communautés dans le graphe

  • Algorithmes de graphes avec Neo4j (3,5 heures)

    • Présentation des algorithmes de graphes couramment utilisés

    • Utilisation des bibliothèques d’algorithmes de Neo4j Graph Data Science

    • Exécution et interprétation des résultats des algorithmes

    • Travaux pratiques : Appliquez différents algorithmes de graphes tels que le PageRank, la centralité intermédiaire (betweenness centrality) ou la détection de communautés sur un graphe donné. Interprétez les résultats obtenus et explorez leur impact sur l’analyse des données

  • Visualisation des graphes (1 heure)

    • Présentation des outils de visualisation de Neo4j

    • Création de graphiques interactifs à partir des données du graphe

    • Utilisation de la visualisation pour l’analyse exploratoire des données

    • Travaux pratiques : Utilisez les outils de visualisation de Neo4j pour créer des représentations graphiques interactives de votre graphe. Personnalisez l’apparence visuelle du graphe, explorez différentes visualisations pour mettre en évidence des modèles et des relations spécifiques dans les données.

  • Utilisation avancée de Neo4j Graph Data Science (2,5 heures)

    • Techniques d’importation et d’exportation de données

    • Intégration de Neo4j avec d’autres outils et langages de programmation

    • Utilisation de la bibliothèque APOC (Awesome Procedures on Cypher) pour des fonctionnalités avancées

    • Travaux pratiques : Importez des données externes dans Neo4j à l’aide de techniques d’importation appropriées. Intégrez Neo4j avec un langage de programmation tel que Python ou Java pour accéder aux données du graphe et effectuer des analyses avancées. Expérimentez avec la bibliothèque APOC pour résoudre des problèmes spécifiques

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bprigent

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