Visão Geral

Este Curso OrientDB for Data Scientists é voltado para cientistas de dados que desejam utilizar o OrientDB para gerenciar e analisar dados complexos. O OrientDB é um banco de dados multimodelo que combina as funcionalidades de grafos, documentos, chave-valor e objetos, tornando-o ideal para projetos de ciência de dados que exigem flexibilidade e escalabilidade. Os alunos aprenderão a modelar dados, realizar consultas avançadas, integrar machine learning, e aplicar técnicas de visualização, tudo utilizando o OrientDB.

Objetivo

Após realizar este Curso OrientDB for Data Scientists, você será capaz de:

• Modelar e gerenciar dados complexos usando as funcionalidades multimodelo do OrientDB.
• Realizar análises baseadas em grafos e consultas avançadas no OrientDB.
• Integrar pipelines de machine learning e big data com o OrientDB.
• Visualizar dados complexos em formato de grafo e documento para gerar insights.

Publico Alvo

• Cientistas de dados que desejam explorar o potencial de um banco de dados multimodelo para análise de dados.
• Engenheiros de dados e desenvolvedores interessados em usar o OrientDB em fluxos de trabalho de ciência de dados.
• Profissionais que trabalham com grandes volumes de dados e precisam de uma solução de banco de dados escalável e flexível.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de ciência de dados e ferramentas de análise de dados.
• Noções básicas de modelagem de dados e bancos de dados NoSQL.
• Experiência prévia em linguagens de programação como Python ou R é recomendada, mas não obrigatória.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to OrientDB for Data Science

1. Overview of OrientDB as a multimodel database for data science applications.
2. Key features for data scientists: graph, document, key-value, and object models.
3. Advantages of using OrientDB in data science workflows.

Data Modeling with OrientDB

1. Designing data models in OrientDB for structured and unstructured data.
2. Multimodel database design principles for data science.
3. Best practices for modeling data using graphs and documents.

Data Ingestion and Integration

1. Importing and integrating data from various sources into OrientDB.
2. Using ETL (Extract, Transform, Load) processes with OrientDB.
3. Connecting OrientDB with data pipelines and big data platforms.

Graph Analytics with OrientDB

1. Introduction to graph theory and its applications in data science.
2. Performing graph-based analysis and querying with OrientDB.
3. Use cases: social network analysis, recommendation systems, fraud detection.

Advanced Querying in OrientDB

1. Querying large datasets using SQL and OrientDB’s native query language.
2. Executing complex queries on graph and document data.
3. Optimizing queries for performance in data science applications.

Machine Learning with OrientDB

1. Integrating OrientDB with machine learning frameworks and libraries.
2. Using graph-based features in machine learning models.
3. Practical examples of machine learning workflows with OrientDB.

Data Visualization and Reporting

1. Visualizing graph and document data from OrientDB.
2. Tools and libraries for data visualization.
3. Generating insights and reports from OrientDB data.

Performance Tuning and Optimization

1. Best practices for optimizing OrientDB for data science tasks.
2. Indexing and caching strategies for large datasets.
3. Monitoring and scaling OrientDB for big data workloads.

Case Studies and Practical Applications

1. Real-world use cases of OrientDB in data science.
2. Building a complete data science project using OrientDB.
3. Analyzing the performance and scalability of OrientDB in data-driven environments.