Neo4j-Schulungen

In der Neo4j Schulung lernst Du, Graph-Datenbanken als Grundlage für datenorientierte KI-Anwendungen einzusetzen. Du arbeitest mit Property-Graph-Modellen aus Knoten, Beziehungen, Labels und Properties und entwickelst Datenmodelle für Knowledge Graphs. Dabei berücksichtigst Du unter anderem eindeutige IDs, Zeitdimensionen, Provenienz und Regeln für Beziehungen. So lassen sich Zusammenhänge, Abhängigkeiten und Datenquellen strukturiert abbilden. Ein Schwerpunkt liegt auf der praktischen Arbeit mit Neo4j: Du planst Import- und Update-Prozesse mit CSV-Dateien, APIs und ETL-Patterns, sicherst Datenqualität durch Validierung und nutzt Indexe sowie Constraints. Mit Cypher erstellst Du Lese- und Schreibabfragen, arbeitest mit MERGE-Strategien, Pfadabfragen, Pattern Matching und Aggregationen. EXPLAIN und PROFILE helfen Dir dabei, Abfragen zu analysieren und deren Ausführung gezielt zu optimieren. Darüber hinaus behandelst Du Graph Data Science für Machine Learning und KI, etwa PageRank, Community Detection, Similarity, Embeddings und Merkmale aus Nachbarschaften. Für GraphRAG kombinierst Du Knowledge Graphs, Graph Traversal und Vektorsuche, um Kontext für LLMs aufzubauen. Die Schulung richtet sich an Data Engineers, Analytics Engineers, KI- und Machine-Learning-Engineers, Softwareentwickler sowie Data Architects, die Neo4j für RAG, Empfehlungen, Entitätsbeziehungen oder Betrugserkennung einsetzen möchten.