Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Analiza Datelor și Big Data
- Ce face Big Data „mare”?
- Viteză, Volum, Varietate, Veridicitate (VVVV)
- Limițele procesării tradiționale a datelor
- Procesare distribuită
- Analiză statistică
- Tipuri de analiză cu învățarea automată (machine learning)
- Visualizarea datelor
Roll-uri și Responsabilități în Big Data
- Administratori
- Dezvoltatori
- Analiztori de date
Limbaje folosite pentru analiza datelor
- Limbaj R
- De ce R pentru Analiza Datelor?
- Manipularea, calcularea și afișarea grafică a datelor
- Limbaj Python
- De ce Python pentru Analiza Datelor?
- Manipularea, procesarea, curățarea și analiza datelor
Apropierea la Analiza Datelor
- Analiză statistică
- Analiză de serii temporale
- Predicție cu modele de corelație și regresie
- Statistica inferențială (estimare)
- Statistica descriptivă în seturi de date Big Data (de exemplu, calcularea mediei)
- Invățarea automată
- Invățarea supravegheată vs. ne-supravegheată
- Clasificare și grupare
- Estimarea costului unor metode specifice
- Filtrare
- Procesarea limbajului natural
- Procesarea textelor
- Înțelegerea sensului textului
- Generarea automată de text
- Analiza sentimentului / analiza tematică
- Viziunea computerizată
- Acquisiția, procesarea, analiza și înțelegerea imaginilor
- Reconstrucția, interpretarea și înțelegerea scenelor 3D
- Folosirea datelor de imagine pentru a lua decizii
Infrastructura Big Data
- Stocarea datelor
- Baze de date relaționale (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- Baze de date non-relaționale (NoSQL)
- Cassandra
- MongoDB
- Neo4j
- Înțelegerea particularităților
- Baze de date ierarhice
- Baze de date orientate obiect
- Baze de date orientate document
- Baze de date orientate graf
- Altele
- Baze de date relaționale (SQL)
- Procesare distribuită
- Hadoop
- HDFS ca sistem de fișiere distribuit
- MapReduce pentru procesarea distribuită
- Spark
- Framework complet de calcul în memorie pe clusteri pentru procesarea la scară largă a datelor
- Streaming structurat
- Spark SQL
- Biblioteci de invățare automată: MLlib
- Procesare grafică cu GraphX
- Hadoop
- Scalabilitate
- Nuvă cloud public
- AWS, Google, Aliyun, etc.
- Nuvă cloud privat
- OpenStack, Cloud Foundry, etc.
- Scalabilitate automată
- Nuvă cloud public
Alegerea Soluției Corecte pentru Problema
Viziunea Viitorului Big Data
Synopsis și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere generală a matematicii
- O înțelegere generală a programării
- O înțelegere generală a bazelor de date
Public Țintă
- Dezvoltatori / programatori
- Consultanți IT
35 ore
Mărturii (7)
Cum funcționează big data, programe de date, o mai bună cunoaștere a modului în care funcționează lumea noastră actuală cu ajutorul datelor
Ozayr Hussain - Vodacom
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
Partea practică a formării.
Patrick - Vodacom PTy Ltd
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
Subiecte interactive și stilul folosit de prelețuire pentru a simplifica subiectele pentru studenți
Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
trainer-ul și abilitatea sa de a preda curses
ibrahim hamakarim - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
Exerciții practice
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
Programarea în R
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
Overall the Content was good.
Sameer Rohadia
Curs - A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
