Graph Data Science with Neo4j

Scifo, Estelle

ISBN 10: 180461274X ISBN 13: 9781804612743

Verlag: Packt Publishing, 2023

Sprache: Englisch

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Beschreibung

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Bibliografische Details

Titel: Graph Data Science with Neo4j

Verlag: Packt Publishing

Erscheinungsdatum: 2023

Einband: Softcover

Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe:

Supercharge your data with the limitless potential of Neo4j 5, the premier graph database for cutting-edge machine learning

Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook

Key Features:

Extract meaningful information from graph data with Neo4j's latest version 5
Use Graph Algorithms into a regular Machine Learning pipeline in Python
Learn the core principles of the Graph Data Science Library to make predictions and create data science pipelines.

Book Description:

Neo4j, along with its Graph Data Science (GDS) library, is a complete solution to store, query, and analyze graph data. As graph databases are getting more popular among developers, data scientists are likely to face such databases in their career, making it an indispensable skill to work with graph algorithms for extracting context information and improving the overall model prediction performance.

Data scientists working with Python will be able to put their knowledge to work with this practical guide to Neo4j and the GDS library that offers step-by-step explanations of essential concepts and practical instructions for implementing data science techniques on graph data using the latest Neo4j version 5 and its associated libraries. You'll start by querying Neo4j with Cypher and learn how to characterize graph datasets. As you get the hang of running graph algorithms on graph data stored into Neo4j, you'll understand the new and advanced capabilities of the GDS library that enable you to make predictions and write data science pipelines. Using the newly released GDSL Python driver, you'll be able to integrate graph algorithms into your ML pipeline.

By the end of this book, you'll be able to take advantage of the relationships in your dataset to improve your current model and make other types of elaborate predictions.

What You Will Learn:

Use the Cypher query language to query graph databases such as Neo4j
Build graph datasets from your own data and public knowledge graphs
Make graph-specific predictions such as link prediction
Explore the latest version of Neo4j to build a graph data science pipeline
Run a scikit-learn prediction algorithm with graph data
Train a predictive embedding algorithm in GDS and manage the model store

Who this book is for:

If you're a data scientist or data professional with a foundation in the basics of Neo4j and are now ready to understand how to build advanced analytics solutions, you'll find this graph data science book useful. Familiarity with the major components of a data science project in Python and Neo4j is necessary to follow the concepts covered in this book.

�ber die Autorin bzw. den Autor:

Estelle Scifo possesses over 7 years experience as a data scientist, after receiving her PhD from the Laboratoire de lAcclrateur Linaire, Orsay (affiliated to CERN in Geneva). As a Neo4j certified professional, she uses graph databases on a daily basis and takes full advantage of its features to build efficient machine learning models out of this data. In addition, she is also a data science mentor to guide newcomers into the field. Her domain expertise and deep insight into the perspective of the beginners needs make her an excellent teacher.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

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Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

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