Formations BigData & NoSql Formation Graph Analytics et Machine Learning avec TigerGraph

Formation Graph Analytics et Machine Learning avec TigerGraph

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Prix 2390€ HT / personne
Durée 3 jours ( 21 heures )
Parcours CPF
Paris | à distance | FNE
Il ne reste que quelques places
NOUVEAU - Cafés et déjeuners offerts à partir du 11 octobre
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

Présentation

Exploiter toute la puissance des bases de données de graphe. TigerGraph est une référence dans le secteur des graph databases. Cet outil est reconnu pour être la base de données de graphes la plus rapide et la plus scalable au monde.

Les cas d’usage de l’analyse de graphe aussi appelé « graph analytics » couplée au machine learning sont nombreux :

  • Améliorez votre produit grâce à une meilleure analyse de vos données utilisateur
  • Améliorez votre marketing en recommandant au mieux vos client
  • Vous protégez des fraudes grâce à un algorithme de détection de fraudes
  • Optimisez vos investissements en Recherche et Développement grâce à une meilleure compréhension de vos données

L’intelligence artificielle appliquée aux graphes peuvent être utilisée dans plusieurs secteurs comme la finance, la santé ou encore la publicité.

Notre formation Graph Analytics et Machine Learning avec TigerGraph vous enseignera le domaine du graph analytics, le machine learning appliqué aux graphes et l’utilisation de TigerGraph.

Durant cette formation TigerGraph, vous découvrirez les nouveautés de la dernière version du programme, TigerGraph 3.1.

 

Objectifs

  • Savoir gérer une base de données de graphe avec TigerGraph
  • Comprendre l’intérêt de l’analyse de graphe et son application
  • Pouvoir utiliser la graph analytics et le machine learning pour résoudre des cas concrets
  • Maitriser GraphStudio

 

Public visé

  • Business analysts
  • Data analysts
  • Data scientists
  • Data engineers

 

Pré-requis

  • Connaissance en SQL et en gestion de base de données
  • Connaissance en Big Data

Programme de notre Formation Graph Analytics et Machine Learning avec TigerGraph

 

Introduction au Graph Analytics

  • Qu’est-ce qu’un graphe et pourquoi l’utiliser ?
  • Présentation des différents types de graphes
  • Les limites de l’utilisation des graphes
  • L’impact des 5V sur les graphes

 

Les différentes techniques de Graph Analytics

  • Présentation des différentes techniques
  • Path analytics
  • Présentation de l’algorithme de Dijkstra
  • Appliquer l’algorithme de Dijkstra
  • Analyse de la connexion des graphes
  • La modularité des graphes
  • Centrality analytics

 

Présentation de TigerGraph

  • Qu’est-ce qu’une graph database et pourquoi l’utiliser ?
  • Qu’est-ce que TigerGraph ?
  • Les bénéfices de l’outil
  • Installation et configuration

 

GraphStudio

  • Qu’est-ce que GraphStudio ?
  • Présentation de l’interface
  • Construire son schéma
  • Charger ces données
  • Explorer les graphes
  • Créer des graph patterns
  • Migrer vers une base de données relationnelle

 

GSQL avec TigerGraph

  • Introduction au graph structuré et au GSQL
  • Créer un graph
  • Création des jobs
  • Lancement des jobs
  • Suppression des éléments
  • Présentation des requêtes GSQL

 

Le machine learning avec TigerGraph

  • Comparaison entre les différentes techniques de machine learning et leurs usages
  • Apprentissage non supervisé avec les algorithmes de graphes
  • GNN (réseaux de neurones sur graphes)
  • GCN (réseaux convolutifs sur graphes)
  • GraphSAGE
Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Témoignages

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