Advanced Certificate in Graph Data Science: Connected Data
-- ViewingNowThe Advanced Certificate in Graph Data Science: Connected Data is a comprehensive course that addresses the growing industry demand for expertise in graph-based data analysis. This certificate program equips learners with essential skills to tackle complex data science challenges using graph-based methodologies, making them highly valuable in today's interconnected data-driven world.
6٬768+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Graph Data Modeling: Understand the process of modeling real-world scenarios using graph data models and learn about the different types of graph databases.
• Graph Query Languages: Learn the fundamentals of graph query languages such as Cypher, Gremlin, and SPARQL, and how to use them to extract insights from graph data.
• Graph Algorithms: Study the most common graph algorithms used in data science such as PageRank, Shortest Path, and Community Detection, and learn how to implement them using popular graph frameworks like NetworkX and Neo4j.
• Machine Learning on Graphs: Understand the unique challenges of applying machine learning algorithms on graph data, and learn how to build predictive models using graph-based features.
• Graph Analytics for Fraud Detection: Learn how to use graph analytics to detect fraud and other anomalous behavior in complex networks, and how to implement graph-based fraud detection systems in practice.
• Graph-Powered Recommendation Engines: Study the principles of recommendation systems and learn how to build a recommendation engine using graph-based techniques.
• Natural Language Processing on Graphs: Understand how graph-based techniques can be applied to natural language processing tasks such as entity recognition, sentiment analysis, and text classification.
• Scalable Graph Data Processing: Learn the principles of scalable graph data processing and how to use distributed graph processing frameworks like Apache Giraph and GraphX to process large-scale graph data.
• Graph Visualization and Exploration: Study the fundamentals of graph visualization and exploration, and learn how to use popular graph visualization tools like Gephi and Neo4j Bloom to gain insights from graph data.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية