Online Workshop Neo4j Graph Data Science in italiano

Online Workshop Neo4j Graph Data Science

Secondo Gartner l’adozione di graph processing e graph databases crescerà del 100% ogni anno fino al 2022 per accelerare continuamente la preparazione dei dati, abilitare servizi di advanced analytics, rendere più performanti i modelli predittivi e ottenere gli insight decisivi per la crescita del proprio business.

Graph Data Science è l’insieme di tecnologie di machine learning e analisi dei dati basata su strutture dati a grafo. E’ la “scienza dei dati connessa”, che sfrutta le relazioni e la topologia dei dati connessi per alimentare applicazioni di intelligenza artificiale e fare previsioni migliori e più accurate.

Neo4j Graph Data Science utilizza flussi di lavoro multidisciplinari: analisi statistica, graph algorithms, tecniche di machine learning e query espressive in Cypher per interrogare il grafo e trovare modelli locali.

In questa sessione vedremo come combinare Neo4j graph database e il linguaggio di query Cypher con lo stack di data science.

Vedremo come eseguire l'analisi dei dati in chiave esplorativa e trovare insight sui set di dati utilizzando il pacchetto di algoritmi di Neo4j, Neo4j Graph Data Science Library, attraverso esercitazioni pratiche.

La sessione è un'opportunità entusiasmante per Data Scientist e Data Analyst Business di scoprire le opportunità offerte dalla graph data science e nello specifico il pacchetto di Neo4j.

Per partecipare è richiesta la conoscenza di Neo4j Graph Database e del linguaggio Cypher.

Il webinar sarà tenuto da Alberto De Lazzari, Chief Data Scientist Di Larus, esperto di graph machine learning e reti neurali, con una lunga esperienza nello sviluppo di progetti di machine learning.

Larus, primo partner italiano di Neo4j e pionera nell’adozione di graph machine learning per lo sviluppo di business applications, collabora con alcune Università Italiane, tra cui quella dell’Aquila su progetti di ricerca innovativi volti a fare conoscere e diffondere l’utilizzo di queste tecnologie per lo sviluppo di applicazioni di AI in ambito finanziario, nella ricerca medica e farmacologica ed in ambito produttivo.

Per il webinar utilizzeremo Hangouts Meet.

Suggeriamo di prendere visione e accettare le privacy policy per l'utilizzo dello strumento.

Dopo la registrazione su Eventbrite al link https://bit.ly/2A3y2Q3, comunicheremo il link cui accedere per la partecipazione.