オンライン(Zoom)

今回は初めての試みで、ハンズオンとセッションの2部構成で祭日の午後の時間に開催させていただきます。
ハンズオンは少なめにしましたがある程度は調整できると思います。その場合はキャンセル待ちで。

参加者の皆様へ（当日の注意）

ZoomのURLは開催前にメッセージで送付します

LTや発表をご希望の方はご連絡ください。

会場のご案内

Zoomで開催します。参加者には開催日近くにURLを連絡します。

ハンズオン 13:30-14:50

Neo4j入門(Lang: Japanese)

• 事前準備
  Neo4j Desktop をダウンロードして起動を確認してください
  https://neo4j.com/download/?ref=try-neo4j-lp

• 内容
  Neo4jをやってみたいと思う人が多いのにも関わらず、入門の機会が少なくブログやサイトを見て頑張るしかありません。今までRDBとかを使ってきた人は技術は全く問題ありませんのでグラフの特性や考え、それにSQLとCypherの違いをわかるだけで新たなソリューションの世界が広がります。そこでまずは入門です。Neo4j Desktopも新しくなっていますので、バージョン3.5あたりで学ばれた方も4.1と新機能で操作してみましょう。
  1: グラフデーターベースが何かがわかる
  2: Cypherを書けるようになる
  3: RDBとNeo4jの違いと使い分けがわかる

• 発表者
  Neo4j Certified Developer, Neo4j Speaker, Neo4j Ninja
  案浦浩二 (Koji Annoura)
  

セッション 15:00-16:30

Connection Analysis for Fake News(Lang: English)

• 内容
  虚偽報道(Fake News)は世の中に溢れています。意図的に発信されたものや伝言ゲームのように途中で変化したものなどが溢れている中で正しくない報道を見つけるためにNeo4jをどのように使うのでしょうか?

• 発表者
  Pre-Sales & Field Engineer Lead, APAC
  Dr.Fanghua (Joshua) Yu
  Neo4j

Neo4j Graph Data Science Libraryで政治家のTwitterアカウントを分析する(Lang: Japanese)

• 内容
  政治家のTwitterアカウントに対して、Neo4j Graph Data Science Library（GDS）で分析してみます。 具体例を通じてGDSの基本的な枠組や考え方、そして基本的なグラフアルゴリズムの使い方、及びGDSを使うメリットなどについて紹介します。 身の回りでも増え続けている繋がりデータ、GDSを使えば手軽に一歩踏み込んだ分析ができます。
  

• 発表者の記事
  データ編
  https://qiita.com/s_zh/items/3b183e258bcd6506e8cb
  PageRank編
  https://qiita.com/s_zh/items/1b193758965a491e79bc
  コニュニティ編
  https://qiita.com/s_zh/items/75b129f8279e290fe705
  

• 発表者
  Machine Learning Engineer, PhD on Particle Physics
  張　森（Sen Zhang）

TBD
* 内容