Modelado de datos gráficos en Python: una guía práctica para seleccionar, analizar y modelar datos con gráficos

Aprenda a transformar, almacenar, evolucionar, refactorizar, modelar y crear proyecciones de gráficos utilizando el lenguaje de programación Python. La compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico en PDF gratuito. Características principales: Transforme modelos de datos relacionales en modelos de datos de gráficos mientras aprende aplicaciones clave. the way Descubra desafíos comunes en el modelado y análisis de gráficos y aprenda cómo superarlos Practique casos de uso del mundo real de detección comunitaria, gráfico de conocimiento y red de recomendación Descripción del libro: Los gráficos se han vuelto cada vez más integrales para impulsar los productos y servicios que utilizamos en nuestra vida diaria, impulsando las redes sociales, recomendaciones de compras en línea e incluso detección de fraude. Con este libro, verá cómo un buen modelo de datos gráficos puede ayudar a mejorar la eficiencia y desbloquear conocimientos ocultos a través de análisis de redes complejos. Graph Data Modeling en Python lo guiará a través del diseño, implementación y aprovechamiento de una variedad de modelos de datos gráficos utilizando las populares bibliotecas de código abierto de Python NetworkX e igraph. Siguiendo casos de uso prácticos y ejemplos, descubrirá cómo diseñar modelos de gráficos óptimos capaces de admitir una amplia gama de consultas y funciones. Además, realizará una transición sin problemas de las bases de datos relacionales tradicionales y los datos tabulares al mundo dinámico de las estructuras de datos gráficos que permiten análisis potentes basados ​​en rutas. Además de aprender a administrar una base de datos de gráficos persistentes utilizando Neo4j, también aprenderá a adaptar su modelo de red a los requisitos de datos en evolución. Al final de este libro, podrá transformar datos tabulares en potentes modelos de datos gráficos. En esencia, desarrollará sus conocimientos desde principiante hasta practicante de nivel avanzado en poco tiempo. Lo que aprenderá: Diseñar modelos de datos de gráficos y mejores prácticas de diseño de esquemas maestros Trabajar con los marcos NetworkX e igraph en Python Almacenar, consultar, ingerir y refactorizar datos de gráficos Almacenar sus gráficos en la memoria con Neo4j Construir y trabajar con proyecciones y colocarlas en practique refactorizar esquemas y aprenda tácticas para administrar un modelo de datos de gráficos evolucionado. Para quién es este libro: si es un analista de datos o desarrollador de bases de datos interesado en aprender bases de datos de gráficos y cómo seleccionar y extraer datos de ellas, este es el libro para usted. También es beneficioso para los científicos de datos y los desarrolladores de Python que buscan comenzar con el modelado de datos gráficos. Aunque se asume conocimiento de Python, no se requiere experiencia previa en teoría y técnicas de modelado de datos gráficos.

• | Autor: Gary Hutson, Matt Jackson
• | Editorial: Packt Publishing
• | Fecha de publicación: 30 de junio de 2023
• | Número de páginas: 236 páginas
• | Idioma: inglés
• | Encuadernación: Tapa blanda
• | ISBN-10: 1804618039
• | ISBN-13: 9781804618035