Descripción
Potencia tus datos con el potencial ilimitado de Neo4j 5, la base de datos de grafos de referencia para el machine learning de vanguardia.
La compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico en PDF gratuito.
Características principales:
- Extrae información significativa de los datos de grafos con la última versión 5 de Neo4j.
- Utiliza algoritmos de grafos en un pipeline de Machine Learning regular en Python.
- Aprende los principios básicos de la Biblioteca de Ciencia de Datos de Grafos para hacer predicciones y crear pipelines de ciencia de datos.
Descripción del libro:
Neo4j, junto con su biblioteca Graph Data Science (GDS), es una solución completa para almacenar, consultar y analizar datos de grafos. A medida que las bases de datos de grafos se vuelven más populares entre los desarrolladores, es probable que los científicos de datos se enfrenten a dichas bases de datos en sus carreras, lo que hace que sea una habilidad indispensable trabajar con algoritmos de grafos para extraer información contextual y mejorar el rendimiento general de la predicción del modelo.
Los científicos de datos que trabajan con Python podrán poner en práctica sus conocimientos con esta guía práctica de Neo4j y la biblioteca GDS, que ofrece explicaciones paso a paso de conceptos esenciales e instrucciones prácticas para implementar técnicas de ciencia de datos en datos de grafos utilizando la última versión 5 de Neo4j y sus bibliotecas asociadas. Comenzarás consultando Neo4j con Cypher y aprenderás a caracterizar conjuntos de datos de grafos. A medida que te acostumbres a ejecutar algoritmos de grafos en datos de grafos almacenados en Neo4j, comprenderás las nuevas y avanzadas capacidades de la biblioteca GDS que te permiten hacer predicciones y escribir pipelines de ciencia de datos. Usando el controlador GDSL Python recientemente lanzado, podrás integrar algoritmos de grafos en tu pipeline de ML.
Al final de este libro, podrás aprovechar las relaciones en tu conjunto de datos para mejorar tu modelo actual y realizar otros tipos de predicciones elaboradas.
Lo que aprenderás:
- Usa el lenguaje de consulta Cypher para consultar bases de datos de grafos como Neo4j.
- Construye conjuntos de datos de grafos a partir de tus propios datos y grafos de conocimiento públicos.
- Haz predicciones específicas de grafos, como la predicción de enlaces.
- Explora la última versión de Neo4j para construir un pipeline de ciencia de datos de grafos.
- Ejecuta un algoritmo de predicción de scikit-learn con datos de grafos.
- Entrena un algoritmo de incrustación predictiva en GDS y gestiona el almacén de modelos.
Para quién es este libro:
Si eres un científico de datos o un profesional de los datos con una base en los conceptos básicos de Neo4j y ahora estás listo para comprender cómo construir soluciones de análisis avanzadas, este libro de ciencia de datos de grafos te será útil. Es necesario estar familiarizado con los principales componentes de un proyecto de ciencia de datos en Python y Neo4j para seguir los conceptos cubiertos en este libro.
Autor: Estelle Scifo
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 31/01/2023
Páginas: 288
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.10lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.60d
ISBN13: 9781804612743
ISBN10: 180461274X
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Matemáticas discretas
- Matemáticas | Métodos gráficos
Este título no es retornable