The Practitioner's Guide to Graph Data: Aplicación del pensamiento gráfico y las tecnologías gráficas a la resolución de problemas complejos

Opiniones de los lectores

El libro ha sido muy elogiado por su contenido bien escrito, su carácter práctico y sus explicaciones claras, que lo hacen adecuado tanto para principiantes como para quienes están familiarizados con las bases de datos gráficas. Sin embargo, ha recibido críticas por ser demasiado específico de un proveedor, repetitivo y carecer de diagramas en color.

⬤ Bien escrito y fácil de seguir
⬤ ideal para principiantes
⬤ proporciona ejemplos prácticos y una buena mezcla de teoría
⬤ útil para entender la consulta de grafos
⬤ contiene ejemplos de la vida real y profundiza en conceptos de bases de datos de grafos
⬤ recomendado para quienes trabajan con bases de datos de grafos.

⬤ Demasiado específico para un proveedor, en particular en lo que respecta a DataStax y Gremlin
⬤ algunos lo encuentran repetitivo
⬤ inclusión de equivalentes SQL innecesarios
⬤ los diagramas impresos en blanco y negro pueden dificultar la comprensión
⬤ puede requerir conocimientos intermedios para algunas partes
⬤ quejas sobre ejemplos específicos excesivos.

(basado en 18 opiniones de lectores)

Título original:

The Practitioner's Guide to Graph Data: Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

Contenido del libro:

Los datos gráficos acortan las distancias entre la forma en que los humanos y los ordenadores ven el mundo. Mientras que los ordenadores se basan en filas y columnas estáticas de datos, las personas navegamos y razonamos sobre la vida a través de relaciones. Esta guía práctica muestra cómo los datos de grafos unen estos dos enfoques. Al trabajar con conceptos de la teoría de grafos, esquemas de bases de datos, sistemas distribuidos y análisis de datos, llegará a una intersección única conocida como pensamiento gráfico.

Los autores Denise Koessler Gosnell y Matthias Broecheler muestran a ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos cómo resolver problemas complejos con bases de datos de grafos. Explorará plantillas para construir con tecnología de grafos, junto con ejemplos que demuestran cómo los equipos piensan en los datos de grafos dentro de una aplicación.

⬤ Construir una arquitectura de aplicación de ejemplo con tecnologías relacionales y de grafos.

⬤ Utilizar la tecnología de grafos para crear una aplicación Cliente 360, el patrón de datos de grafos más popular en la actualidad.

⬤ Sumergirse en los datos jerárquicos y resolver un nuevo paradigma que surge al trabajar con datos de grafos.

⬤ Encuentre caminos en datos de grafos y aprenda por qué su confianza en diferentes caminos motiva e informa sus preferencias.

⬤ Utilizar el filtrado colaborativo para diseñar un sistema de recomendación inspirado en Netflix.