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

Resumen

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.

Programa de estudio

• 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

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Asignaturas

Charlas de Conferencia