In un mondo dove i dati crescono in modo esponenziale e le relazioni tra le informazioni diventano sempre più complesse, i database tradizionali non bastano più.
Il corso è progettato per chi desidera approfondire GQL (Graph Query Language) e comprendere come utilizzarlo in modo efficace all’interno dei moderni database a grafo. Durante le lezioni analizzeremo i principali casi d’uso del database a grafo, mostrando come questo modello superi i limiti dei database tradizionali quando occorre gestire relazioni complesse tra dati.
Perché formarsi su Graph Database e GQL?
- Vantaggio competitivo immediato: tecnologia destinata a diventare standard di mercato
- Fino al 40% di tempo risparmiato nell’analisi di dati complessi
- Potenzia l’intelligenza artificiale: GQL e knowledge graph per l’AI generativa
- Scopri pattern nascosti nei dati, invisibili agli approcci tradizionali
- Accelera le decisioni strategiche con analytics avanzati
Il percorso formativo chiarirà le differenze tra database grafico e database a grafo, illustrando quando e perché adottare un approccio basato su nodi e relazioni. Attraverso esercitazioni pratiche imparerai a scrivere query con Graph Query Language, comprendendo la logica alla base dell’interrogazione dei grafi e dei pattern più utilizzati nel settore. Il corso rappresenta inoltre un’ottima base per chi sta cercando un corso di progettazione DB orientato alle tecnologie più avanzate, fornendo strumenti concreti per modellare domini complessi e sviluppare soluzioni scalabili e performanti.
Cosa imparerai nel nostro corso GQL database:
- Fondamenti di graph database e del linguaggio GQL
- Scrivere query complesse, analizzare relazioni e pattern
- Applicare algoritmi come PageRank, Similarity, Louvain
- Costruire modelli reali di transazioni e frodi
- Approccio a Graph AI e LLM integrati
Destinatari e Requisiti
Il corso è pensato per chi desidera lavorare con un database grafico, in particolare utilizzando GQL (Graph Query Language), lo standard emergente per interrogare i graph database in modo semplice ed efficace.
- Destinatari: sviluppatori, data engineer, architetti dei dati, analisti
- Prerequisiti: conoscenze di base su database e linguaggi di query
- Metodo: teoria + esercitazioni su casi reali, con database dedicato