Graph-Powered Analytics and Machine Learning with TigerGraph: Driving Business Outcomes with Connected Data

Книга посвящена использованию графовых технологий для аналитики и машинного обучения на платформе TigerGraph. Она объясняет, как графовые структуры данных позволяют эффективно анализировать сложные взаимосвязи, превосходя традиционные реляционные базы данных при выполнении соединений.

Издание состоит из двух частей: «Connect» и «Analyze». В первой части рассматриваются основы графового моделирования, схемы, обход графов, а также практические примеры построения 360-градусных представлений клиентов, анализа стартап-инвестиций и выявления мошенничества. Вторая часть углубляется в аналитические методы, включая графовые алгоритмы и их интеграцию с машинным обучением.

Книга содержит множество практических руководств с использованием TigerGraph Cloud, GraphStudio и стартовых наборов (starter kits). Читатели научатся проектировать графовые схемы, загружать данные, писать запросы и применять графовую аналитику для решения бизнес-задач.

Издание ориентировано на аналитиков данных, инженеров по машинному обучению и специалистов по данным, желающих освоить графовый подход. Оно также будет полезно разработчикам, интересующимся применением графовых баз данных в реальных проектах.