ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems (ebook)(audiobook)(audiobook)Książka w języku angielskim

Okładka książki/ebooka The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

Okładka książki The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

Okładka książki The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

Okładka książki The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
420
2w1 w pakiecie:
     ePub
     Mobi

Ebook

229,00 zł
194,65 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Graph data closes the gap between the way humans and computers view the world. While computers rely on static rows and columns of data, people navigate and reason about life through relationships. This practical guide demonstrates how graph data brings these two approaches together. By working with concepts from graph theory, database schema, distributed systems, and data analysis, you’ll arrive at a unique intersection known as graph thinking.

Authors Denise Koessler Gosnell and Matthias Broecheler show data engineers, data scientists, and data analysts how to solve complex problems with graph databases. You’ll explore templates for building with graph technology, along with examples that demonstrate how teams think about graph data within an application.

  • Build an example application architecture with relational and graph technologies
  • Use graph technology to build a Customer 360 application, the most popular graph data pattern today
  • Dive into hierarchical data and troubleshoot a new paradigm that comes from working with graph data
  • Find paths in graph data and learn why your trust in different paths motivates and informs your preferences
  • Use collaborative filtering to design a Netflix-inspired recommendation system

O autorach

2 Denise Gosnell, Matthias Broecheler

Dr Denise Koessler Gosnell bada i wdraża dane grafowe. Obecnie jest dyrektorką do spraw danych w DataStax, wcześniej zajmowała się łańcuchami bloków, uczeniem maszynowym i analizą wykresów. Opatentowała wiele zastosowań grafów i algorytmów grafowych.

Dr Matthias Broecheler pełni funkcję dyrektora technicznego w DataStax. Jest ekspertem w zakresie grafowych baz danych, relacyjnego uczenia maszynowego i analizy dużych zbiorów danych, a także twórcą bazy danych Titan.

Zamknij

Wybierz metodę płatności