Formation Graph Analytics et Machine Learning avec TigerGraph
| 2390€ HT / personne |
| 3 jours (21 heures) |
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
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