Schița de curs

Introducere în Analiza Datelor și Big Data

  • Ce face ca Big Data să fie „Big”?
    • Viteză, Volum, Varietate, Veracitate (VVVV)
  • Limitele Prelucrării Tradiționale a Datelor
  • Prelucrarea Distribuită
  • Analiza Statistică
  • Tipuri de Analiză a Învățării Automate
  • Vizualizarea Datelor

Roluri și Responsabilități în Big Data

  • Administratori
  • Dezvoltatori
  • Analiști de Date

Limbaje Utilizate pentru Analiza Datelor

  • Python
    • De ce Python pentru Analiza Datelor?
    • Manipularea, procesarea, curățarea și analiza datelor

Abordări ale Analizei Datelor

  • Analiza Statistică
    • Analiza Seriilor de Timp
    • Prognoză cu modele de Corelație și Regresie
    • Statistică Inferențială (estimare)
    • Statistică Descriptivă în seturi de date Big Data (de ex. calculul mediei)
  • Învățarea Automată
    • Învățare supervizată vs nesupervizată
    • Clasificare și clustering
    • Estimarea costului metodelor specifice
    • Filtrarea

Infrastructura Big Data

  • Stocarea Datelor
    • Baze de date relaționale (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Înțelegerea nuanțelor
      • Baze de date ierarhice
      • Baze de date orientate pe obiecte
      • Baze de date orientate pe documente
      • Baze de date orientate pe grafice
      • Altele

Viitorul Big Data

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • O înțelegere generală a matematicii
  • O înțelegere generală a programării
  • O înțelegere generală a bazelor de date

Publicul țintă

  • Dezvoltatori / programatori
  • Consultanți IT
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (4)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite