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Inicio 5 June 2026 18:30

Fin 5 June 2026

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El pasado, presente y futuro de los gráficos y datos conectados.

Explora el poder de las bases de datos gráficas y los datos conectados, desde la ingeniería espacial hasta el periodismo de investigación, con perspectivas sobre aplicaciones futuras en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
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Resumen

Explore the power of graph databases and connected data, from space engineering to investigative journalism, with insights on future applications in AI and machine learning.

Programa

  • Introducción a los Grafos y Datos Conectados
  • Definición e importancia de los grafos
    Resumen de los conceptos de datos conectados
    Importancia en varios dominios
  • Historia de la Teoría de Grafos y Bases de Datos
  • Desarrollo histórico de la teoría de grafos
    Evolución de las bases de datos de grafos
    Hitos clave en la tecnología de grafos
  • Visión General de las Bases de Datos de Grafos
  • Comparación con bases de datos relacionales
    Tipos de bases de datos de grafos (por ejemplo, grafos de propiedades, RDF)
    Tecnologías populares de bases de datos de grafos (por ejemplo, Neo4j, Amazon Neptune)
  • Aplicaciones de los Grafos en Industrias Modernas
  • Grafos en ingeniería espacial
    Casos de uso en periodismo de investigación
    Grafos en servicios financieros y detección de fraudes
    Aplicaciones en salud y bioinformática
  • Gestión Avanzada de Datos de Grafos
  • Técnicas de modelado de datos de grafos
    Consultas en bases de datos de grafos (por ejemplo, Cypher, Gremlin, SPARQL)
    Estrategias de indexación y optimización
  • Aprendizaje Automático con Grafos
  • Introducción al aprendizaje automático basado en grafos
    Incrustaciones de grafos y extracción de características
    Redes Neuronales de Grafos (GNNs) y sus aplicaciones
  • Tendencias Futuras en Grafos y Datos Conectados
  • Innovaciones en tecnología de grafos
    El papel de los grafos en los avances de la IA
    Predicciones para aplicaciones e investigaciones futuras
  • Estudios de Casos
  • Exploración en profundidad de implementaciones reales de bases de datos de grafos
    Lecciones aprendidas y análisis de impacto
  • Consideraciones Éticas y de Privacidad
  • Manejo de datos sensibles en bases de datos de grafos
    Garantizando privacidad y cumplimiento
    Consideraciones éticas en la conectividad de datos y la IA
  • Resumen del Curso y Direcciones Futuras
  • Principales conclusiones del curso
    Preguntas emergentes de investigación
    Recursos para el aprendizaje continuo

Materias

Conference Talks