Розкриття потенціалу графів: Graph Data Analytics і Graph Data Science
Аналіз даних за допомогою графів стає все популярнішим. За останні 10 років ця технологія дуже розвинулася. Вже у 2023 році експерти визнали її однією з найперспективніших.
Цей інтерес обумовлений появою багатьох компаній, які пропонують спеціальні бази даних для графів. Вони показали, що такий підхід дуже корисний у різних сферах бізнесу: від управління постачанням до виявлення випадків шахрайства. Графи дозволяють легко зберігати і аналізувати дані, особливо коли між ними існують складні зв'язки.
На цьому вебінарі ми обговоримо:
- використання графових представлень і алгоритмів;
- основні відмінності між реляційними базами даних і графовими базами даних та чому це важливо;
- реальні історії успіху, які демонструють, як технології графових баз даних вирішували проблеми, з якими традиційні реляційні бази даних не справлялися;
- ефективність аналізу даних за допомогою графів у виявленні інсайтів;
- новітню галузь graph data science та її потенціал до трансформації індустрій.
Участь безкоштовна за попередньою реєстрацією.
спікер
ДЕНИС ГЕРАСИМУК
Senior Data Engineer
Senior Data Engineer у EPAM із 4-річним досвідом у розробці інфраструктури для аналітики даних, обробки даних та машинного навчання на платформі AWS. Денис створює масштабовані аналітичні рішення для обробки терабайтів даних із сотень джерел, інтегруючи передові технології, такі як Spark, Kafka, AWS Glue, а також аналітичні, графові та геопросторові бази даних. Його експертиза охоплює Python, AWS, NoSQL, Redshift, PyTorch, Graph Data Science, а також дизайн складних систем обробки даних і машинного навчання.