Algoritmi grafici pentru știința datelor: Cu exemple în Neo4j

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru explicațiile sale eficiente privind algoritmii grafurilor și pentru echilibrul dintre teorie și aplicații practice, ceea ce o face valoroasă pentru cercetătorii din domeniul datelor și inginerii din domeniul învățării automate. Cartea este considerată oportună și relevantă, în special pentru cei care lucrează cu structuri complexe de date și analiză a grafurilor.

Algoritmi grafici bine explicați, util pentru înțelegerea structurilor complexe, aplicații practice, valoros pentru oamenii de știință de date și practicieni avansați, oportun pentru tendințele actuale în IA și reprezentarea grafurilor.

Nu au fost menționate dezavantaje specifice în recenzii.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Graph Algorithms for Data Science: With Examples in Neo4j

Conținutul cărții:

Graficele sunt modul natural de a înțelege datele conectate. Această carte explorează cei mai importanți algoritmi și tehnici pentru grafuri în știința datelor, cu exemple practice și sfaturi concrete privind implementarea și desfășurarea.

În Graph Algorithms for Data Science veți învăța:

Modelarea grafurilor cu proprietăți etichetate.

Construirea unui graf din date structurate, cum ar fi CSV sau SQL.

Tehnici NLP pentru a construi un graf din date nestructurate.

Sintaxa limbajului de interogare Cypher pentru a manipula datele și a extrage informații.

Algoritmi de analiză a rețelelor sociale, cum ar fi PageRank și detectarea comunităților.

Cum să traduceți structura grafului într-o intrare de model ML cu modele de încorporare a nodurilor.

Utilizarea caracteristicilor grafice în fluxurile de lucru de clasificare a nodurilor și de predicție a legăturilor.

Algoritmi grafici pentru știința datelor este un ghid practic pentru lucrul cu date bazate pe grafice în aplicații precum învățarea automată, detectarea fraudelor și analiza datelor de afaceri. Este plin de proiecte fascinante și distractive, care demonstrează intrările și ieșirile din grafice. Veți dobândi abilități practice prin analizarea Twitter, construirea de grafice cu tehnici NLP și multe altele. Nu aveți nevoie de nicio experiență în domeniul grafurilor pentru a începe să beneficiați de acest ghid perspicace. Acești algoritmi grafici puternici sunt explicați într-un text clar, fără jargon și ilustrații care îi fac ușor de aplicat în propriile proiecte.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Graficele dezvăluie relațiile din datele dumneavoastră. Urmărirea acestor conexiuni interconectate dezvăluie noi perspective și influențe și vă permite să analizați fiecare punct de date ca parte a unui întreg mai mare. Aceste date interconectate sunt perfecte pentru învățarea automată, precum și pentru analizarea rețelelor sociale, a comunităților și chiar a recomandărilor de produse.

Despre carte

Graph Algorithms for Data Science vă învață cum să construiți grafice din date structurate și nestructurate. Veți învăța cum poate fi utilizat limbajul flexibil de interogare Cypher pentru a manipula cu ușurință structurile grafice și a extrage informații uimitoare. Cartea explorează algoritmi grafici comuni și utili, precum PageRank și algoritmi de detectare a comunităților/clustere. Fiecare algoritm nou pe care îl învățați este pus instantaneu în acțiune pentru a finaliza un proiect de date practic, inclusiv modelarea unei rețele sociale! În cele din urmă, veți învăța cum să utilizați grafurile pentru a vă îmbunătăți învățarea automată, inclusiv utilizarea modelelor de încorporare a nodurilor și a rețelelor neuronale de grafuri.

Despre cititor

Pentru cercetătorii de date care cunosc elementele de bază ale învățării automate. Exemplele utilizează limbajul de interogare Cypher, care este explicat în carte.

Despre autor

Tomaz Bratanic este un cercetător al rețelelor la bază, lucrând la intersecția dintre grafuri și învățarea automată. El a aplicat aceste tehnici ale grafurilor la proiecte din diverse domenii, inclusiv detectarea fraudelor, biomedicină, analize orientate spre afaceri și recomandări.