파이썬과 Neo4j로 엮어내는 데이터의 마법, 지식 그래프 100% 활용법

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01-02차시 Neo4j 소개 그래프 데이터베이스 이해

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01-03차시 산업 응용 사례 Neo4j 유명 사용 사례

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01-04차시 Neo4j가 다양한 데이터베이스 유형 중 어디에 위치하는지

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01-05차시 속성 그래프 모델

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01-06차시 실습: 속성 그래프 모델

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01-07차시 실습: Neo4j 설치 및 설정

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01-08차시 실습: Neo4j 브라우저 탐색 및 초기 데이터 설정

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01-09차시 Neo4j 설정 옵션

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02-02차시 실습 암호 쿼리 언어의 기초

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02-03차시 사이퍼 쿼리 언어의 일반 구문(선택 사항)

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02-04차시 사이퍼 쿼리 언어를 이용한 필터링 기법

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02-05차시 실습 집계 쿼리 언어 – 개수 COUNT, 평균 AVG, 최소 MIN, 최대 MAX

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02-06차시 실습 Cypher 쿼리 언어에서 CRUD 작업

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02-07차시 실습: 병합, 및, 반환

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02-08차시 실습 노드 간의 최단 경로 찾기

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02-09차시 Neo4j에서의 중요한 포인트 정렬

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02-10차시 실습: Neo4j 데스크탑에서 다중 프로젝트 및 DBMS 생성

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03-01차시 그래프 데이터 과학 라이브러리 입문

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03-02차시 실습: Neo4j 샌드박스와 GDS 라이브러리 시작

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03-03차시 실습: 그래프 데이터 과학 라이브러리 사용법

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03-04차시 실험 중심성 알고리즘

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03-05차시 실습: 커뮤니티 탐지 알고리즘

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03-06차시 실습: 노드 유사도 알고리즘

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03-07차시 실습: 경로 탐색 알고리즘

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04-01차시 실습: 범죄 조사 Neo4j 이용하기

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04-02차시 실제 문제 해결을 위한 Neo4j 응용에 대한 추가 정보

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05-01차시 그래프QL 개요

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05-02차시 실습: 그래프QL 파트 1 – Neo4j가 제공하는 그래프QL 툴박스 설정

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05-03차시 실습: 그래프QL 파트 2 – 그래프QL 스키마 정의

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05-04차시 실습: 그래프QL 파트 3 – 그래프QL 쿼리 작성

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05-05차시 실습: 그래프QL 파트 4 – 그래프QL에서의 변경(Mutation)

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06-01차시 실습 APOC와 GDS 플러그인 설치 방법

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06-02차시 실험 데이터 CSV 파일에서 불러오기

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06-03차시 실습: JSON 파일에서 데이터 불러오기

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06-04차시 선택적 실습 웹사이트에서 복잡한 사이퍼를 사용하여 JSON 데이터 가져오기

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06-05차시 보너스 강의 윈도우에서 Neo4j 서버 에디션 설치 및 설정

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06-06차시 보너스 강의 Bloom을 이용한 시각화

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06-07차시 Neo4j를 사용하지 말아야 할 때 그 한계 이해

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07-01차시 Neo4j에서의 메모리 할당 권장 사항

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07-02차시 실습 PROFILE과 INDEX를 활용한 성능 튜닝

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07-03차시 최적화된 쿼리 작성의 모범 사례

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08-01차시 실습: 설정 - 파이썬 아나콘다

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08-02차시 실습: 파이썬 프로그램을 통해 Neo4j에서 노드와 관계를 생성

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09-01차시 (선택적) 초보자를 위한 생성적 AI(Generative AI) 간단 소개 강의

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09-02차시 생성적 AI를 위한 대규모 언어 모델(LLMs) 소개

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09-03차시 비정형 데이터로부터 지식 그래프 구축

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09-04차시 실습: 비구조화 데이터로 KG 구축 – 파트 1 OpenAI API 키

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09-05차시 실험 비정형 데이터로부터 KG 구축 – 파트 2 Neo4j 설정

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09-06차시 실험 Video 비정형 데이터로부터 지식 그래프 구축 – 파트 3 파이썬을 위한 콜랩 설정

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09-07차시 실습: 파이썬 코드로 비정형 데이터로부터 KG 생성 – 파트 4

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09-08차시 실습: 파이썬 코드로 비구조화 데이터로부터 KG 구축 – 파트 5

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09-09차시 실습: 파이썬 코드로 비구조화 데이터로 KG 구축 – 파트 6

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09-10차시 실습: 비정형 데이터로부터 KG 구축 – 차시 요약

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09-11차시 정보 검색 증강 생성 기법(RAG) 소개

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09-12차시 그래프RAG - 지식 그래프를 이용한 RAG