Avis des lecteurs
Résumé:Le livre fournit une solide introduction aux bases de données graphiques, en particulier Neo4j et Spark, avec des applications pratiques et des aperçus utiles sur les algorithmes. Cependant, il souffre d'une mauvaise qualité d'impression et manque d'explications détaillées des algorithmes, ce qui peut frustrer les lecteurs à la recherche de connaissances approfondies.
Avantages:⬤ Explications détaillées et concises
⬤ bon pour les débutants et ceux qui cherchent à améliorer leurs connaissances dans les bases de données de graphes
⬤ utile pour comprendre les applications réelles des algorithmes de graphes
⬤ ressources et références utiles fournies
⬤ style d'écriture clair.
⬤ Manque d'explications détaillées sur les algorithmes
⬤ mauvaise qualité d'impression conduisant à des figures illisibles
⬤ certains chapitres sont moins clairs et s'adressent davantage à des utilisateurs expérimentés
⬤ recours à des raccourcisseurs d'URL au lieu de références bibliographiques appropriées
⬤ certains lecteurs ont trouvé frustrant que le livre n'approfondisse pas les applications plus complexes.
(basé sur 14 avis de lecteurs)
Titre original :
Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j
Contenu du livre :
Découvrez comment les algorithmes de graphes peuvent vous aider à exploiter les relations au sein de vos données pour développer des solutions intelligentes et améliorer vos modèles d'apprentissage automatique. Grâce à ce guide pratique, les développeurs et les scientifiques des données découvriront comment les analyses de graphes apportent de la valeur, qu'elles soient utilisées pour construire des modèles de réseaux dynamiques ou pour prévoir des comportements dans le monde réel.
Mark Needham et Amy Hodler de Neo4j expliquent comment les algorithmes de graphes décrivent des structures complexes et révèlent des modèles difficiles à trouver, qu'il s'agisse de trouver des vulnérabilités et des goulets d'étranglement, de détecter des communautés ou d'améliorer les prédictions de l'apprentissage automatique. Vous suivrez des exemples pratiques qui vous montreront comment utiliser les algorithmes de graphes dans Apache Spark et Neo4j, deux des choix les plus courants pour l'analyse de graphes.
⬤ Apprenez comment les analyses de graphes révèlent davantage d'éléments prédictifs dans les données d'aujourd'hui.
⬤ Comprendre le fonctionnement et l'application des algorithmes de graphes les plus populaires.
⬤ Utilisez des exemples de code et des conseils tirés de plus de 20 exemples d'algorithmes de graphes.
⬤ Apprenez quels algorithmes utiliser pour différents types de questions.
⬤ Explorer des exemples avec du code de travail et des échantillons de données pour Spark et Neo4j.
⬤ Créer un workflow ML pour la prédiction de liens en combinant Neo4j et Spark.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781492047681 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 300 |
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