Bases de données graphiques - Un petit tour connecté

Aperçu

Explorez les bases de données orientées graphe, leurs avantages dans la gestion des données connectées, et découvrez Neo4J et son langage de requête Cypher pour un modélisation et des requêtes de données efficaces en Python.

Programme

• Introduction aux bases de données orientées graphes
Aperçu des bases de données orientées graphes
Avantages de l'utilisation des bases de données orientées graphes
• Comprendre les données connectées
Définition des données connectées
Applications réelles des données connectées
• Concepts de base des bases de données orientées graphes
Nœuds, relations et propriétés
Base de données orientée graphe vs. base de données relationnelle
• Introduction à Neo4j
Architecture de Neo4j
Installation et configuration
• Introduction au langage de requête Cypher
Syntaxe de base et commandes
Création de nœuds et de relations
• Modélisation des données avec Neo4j
Conception de schémas de bases de données orientées graphes
Index et contraintes
• Interroger les graphes avec Cypher
Requêtes de base : MATCH, WHERE, RETURN
Requêtes avancées : Agrégations, correspondance de motifs
• Intégration avec Python
Connexion de Neo4j avec Python
Utilisation du pilote Python pour Neo4j
• Sujets avancés dans Neo4j et Cypher
Algorithmes de graphe dans Neo4j
Optimisation des performances
• Cas d'utilisation concrète
Études de cas : Réseaux sociaux, détection de fraude, et recommandations
Discussion sur les applications industrielles
• Projet de cours
Conception d'une petite base de données orientée graphe
Implémentation de requêtes et analyse avec Neo4j et Python
• Conclusion et ressources pour aller plus loin
Résumé des points d'apprentissage clés
Ressources pour un apprentissage et une exploration continue

Sujets

Conférences