Praktyczny przewodnik po danych graficznych: Zastosowanie myślenia graficznego i technologii graficznych do rozwiązywania złożonych problemów

Opinie czytelników

Książka jest bardzo chwalona za dobrze napisaną treść, praktyczność i jasne wyjaśnienia, dzięki czemu jest odpowiednia dla początkujących i zaznajomionych z grafowymi bazami danych. Została jednak skrytykowana za to, że jest zbyt specyficzna dla dostawców, powtarzalna i pozbawiona kolorowych diagramów.

⬤ Dobrze napisana i łatwa do zrozumienia
⬤ świetna dla początkujących
⬤ zawiera praktyczne przykłady i dobre połączenie teorii
⬤ pomocna w zrozumieniu zapytań grafowych
⬤ zawiera przykłady z życia wzięte i dogłębnie analizuje koncepcje baz danych grafów
⬤ polecana dla osób pracujących z bazami danych grafów.

⬤ Zbyt specyficzna dla dostawców, szczególnie w odniesieniu do DataStax i Gremlin
⬤ niektórzy uważają, że jest powtarzalna
⬤ włączenie niepotrzebnych odpowiedników SQL
⬤ diagramy wydrukowane w czerni i bieli mogą utrudniać zrozumienie
⬤ może wymagać średnio zaawansowanej wiedzy dla niektórych części
⬤ skargi na nadmierne specyficzne przykłady.

(na podstawie 18 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

The Practitioner's Guide to Graph Data: Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

Zawartość książki:

Dane graficzne wypełniają lukę między sposobem, w jaki ludzie i komputery postrzegają świat. Podczas gdy komputery opierają się na statycznych wierszach i kolumnach danych, ludzie nawigują i rozumują o życiu poprzez relacje. Ten praktyczny przewodnik pokazuje, w jaki sposób dane grafowe łączą te dwa podejścia. Pracując z koncepcjami z teorii grafów, schematów baz danych, systemów rozproszonych i analizy danych, dojdziesz do unikalnego skrzyżowania znanego jako myślenie grafowe.

Autorzy Denise Koessler Gosnell i Matthias Broecheler pokazują inżynierom danych, analitykom danych i analitykom danych, jak rozwiązywać złożone problemy za pomocą grafowych baz danych. Poznasz szablony do budowania za pomocą technologii grafowej, wraz z przykładami, które pokazują, jak zespoły myślą o danych grafowych w aplikacji.

⬤ Zbuduj przykładową architekturę aplikacji z wykorzystaniem technologii relacyjnych i grafowych.

⬤ Wykorzystanie technologii grafów do zbudowania aplikacji Customer 360, najpopularniejszego obecnie wzorca danych grafowych.

⬤ Zanurz się w danych hierarchicznych i rozwiąż problemy związane z nowym paradygmatem pracy z danymi grafowymi.

⬤ Znajdź ścieżki w danych grafowych i dowiedz się, dlaczego Twoje zaufanie do różnych ścieżek motywuje i informuje o Twoich preferencjach.

⬤ Wykorzystaj filtrowanie kolaboracyjne do zaprojektowania systemu rekomendacji inspirowanego Netflixem.