На этом курсе вы изучите теоретический минимум и практический инструментарий для обработки графов, включая алгоритмическую составляющую. Особый акцент делается на бизнес-кейсы. Например, сформировать список интересов потребителя с целью точной сегментации целевой аудитории, определить круг знакомых пропавшего человека, выявить подозрительные схемы финансовых транзакций, реализовать антифрод-систему, найти мошеннические схемы в страховании, провести расследование в рамках административного или уголовного дела. Также к типовым задачам на графах относятся оптимизация транспортных маршрутов, построение рекомендательных систем, выявление путей распространения инфекции и борьба с эпидемиями.
В качестве прикладного инструментария используется Spark GraphX и Pregel API, а также графовые NoSQL-СУБД Node4j и Cassandra, Gephi как средство визуализации графов и сетей.
Соотношение теории к практике 40/60
Предварительная подготовка
- Опыт работы SQL/Excel
- Начальный опыт программирования (Python/R/Scala)