課程信息

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學生職業成果

42%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

28%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 5 門課程(共 6 門)

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

完成時間大約為12 小時

英語(English)

字幕:英語(English), 韓語

您將獲得的技能

Graph TheoryNeo4jAnalyticsGraph Database

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完成後獲得證書

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立即開始,按照自己的計劃學習。

第 5 門課程(共 6 門)

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提供方

加州大学圣地亚哥分校 徽標

加州大学圣地亚哥分校

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up89%(3,215 個評分)Info
1

1

完成時間為 4 分鐘

Welcome to Graph Analytics

完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 (總計 4 分鐘)
2

2

完成時間為 3 小時

Introduction to Graphs

完成時間為 3 小時
8 個視頻 (總計 38 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
8 個視頻
Why Graphs?2分鐘
Why Graphs? Example 1: Social Networking3分鐘
Why Graphs? Example 2: Biological Networks3分鐘
Why Graphs? Example 3: Human Information Network Analytics3分鐘
Why Graphs? Example 4: Smart Cities2分鐘
The Purpose of Analytics1分鐘
What are the impact of Big Data's V's on Graphs?12分鐘
2 個閱讀材料
What to learn in this module10分鐘
Download Slides for this Module10分鐘
1 個練習
Introduction to Graphs24分鐘
3

3

完成時間為 3 小時

Graph Analytics

完成時間為 3 小時
17 個視頻 (總計 81 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
17 個視頻
Path Analytics6分鐘
The Basic Path Analytics Question: What is the Best Path?4分鐘
Applying Dijkstra's Algorithm5分鐘
Inclusion and Exclusion Constraints1分鐘
Connectivity Analytics3分鐘
Disconnecting a Graph1分鐘
Connectedness: Indegree and Outdegree3分鐘
Community Analytics and Local Properties7分鐘
Global Property: Modularity7分鐘
Centrality Analytics8分鐘
Optional Lecture 1: Bi-directional Dijkstra Algorithm2分鐘
Optional Lecture 2: Goal-directed Dijkstra Algorithm2分鐘
Optional Lecture 3: Power Law Graphs2分鐘
Optional Lecture 4: Measuring Graph Evolution3分鐘
Optional Lecture 5: Eigenvector Centrality6分鐘
Optional Lecture 6: Key Player Problems2分鐘
3 個閱讀材料
What to learn in this module10分鐘
If this module takes a little longer... that's OK!10分鐘
Download All Slides for Module 310分鐘
2 個練習
Graph Analytics Applications34分鐘
Connectivity, Community, and Centrality Analytics38分鐘
4

4

完成時間為 4 小時

Graph Analytics Techniques

完成時間為 4 小時
10 個視頻 (總計 78 分鐘), 12 個閱讀材料, 2 個測驗
10 個視頻
Hands-On: Downloading, Installing, and Running Neo4j5分鐘
Hands-On: Getting Started With Neo4j6分鐘
Hands-On: Modifying a Graph With Neo4j7分鐘
Hands-On: Importing Data Into Neo4j13分鐘
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 16分鐘
Hands-On: Basic Queries in Neo4j With Cypher - Part 26分鐘
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 18分鐘
Hands-On: Path Analytics in Neo4j Using Cypher - Part 211分鐘
Hands-On: Connectivity Analytics in Neo4j With Cypher9分鐘
12 個閱讀材料
About the Supplementary Resources10分鐘
Downloading, Installing, and Running Neo4j - Supplementary Resources10分鐘
Getting Started With Neo4j - Supplementary Resources10分鐘
Adding to and Modifying a Graph - Supplementary Resources10分鐘
Download datasets used in this Graph Analytics with Neo4j10分鐘
Importing Data Into Neo4j - Supplementary Resources10分鐘
FAQ10分鐘
Basic Queries in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10分鐘
Path Analytics in Neo4j With Cypher - Supplementary Resources10分鐘
Connectivity Analytics in Neo4j with Cypher - Supplementary Resources10分鐘
Assignment: Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher10分鐘
Download All Neo4j Supplementary Resources (PDFs)10分鐘
2 個練習
Quiz: Graph Analytics With Neo4j18分鐘
Assessment Questions on 'Practicing Graph Analytics in Neo4j With Cypher'18分鐘

關於 大数据 專項課程

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
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