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 ca Big Data să fie „Big”?
- Viteză, Volum, Varietate, Veracitate (VVVV)
- Limitele Procesării Tradiționale a Datelor
- Procesare Distribuită
- Analiză Statistică
- Tipuri de Analiză în Învățarea Automată
- Vizualizarea Datelor
Roluri și Responsabilități în Big Data
- Administratori
- Dezvoltatori
- Analiști de Date
Limbaje Utilizate pentru Analiza Datelor
- Limbajul R
- De ce R pentru Analiza Datelor?
- Manipularea, calculul și afișarea grafică a datelor
- Python
- De ce Python pentru Analiza Datelor?
- Manipularea, procesarea, curățarea și prelucrarea datelor
Abordări ale Analizei Datelor
- Analiză Statistică
- Analiza Seriilor de Timp
- Prognoză folosind modele de Corelație și Regresie
- Statistică Inferențială (estimare)
- Statistică Descriptivă în seturi de date mari (de ex. calculul mediei)
- Învățare Automată
- Învățare supervizată vs nesupervizată
- Clasificare și grupare
- Estimarea costului metodelor specifice
- Filtrare
- Procesarea Limbajului Natural
- Procesarea textului
- Înțelegerea sensului textului
- Generarea automată de text
- Analiza sentimentelor / analiza temelor
- Viziune Computerizată
- Acquisizarea, procesarea, analiza și înțelegerea imaginilor
- Reconstrucția, interpretarea și înțelegerea scenelor 3D
- Utilizarea datelor de imagine pentru a lua decizii
Infrastructura Big Data
- Stocarea Datelor
- Baze de date relaționale (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- Baze de date nerelaționale (NoSQL)
- Cassandra
- MongoDB
- Neo4js
- 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
- Baze de date relaționale (SQL)
- Procesare Distribuită
- Hadoop
- HDFS ca sistem de fișiere distribuit
- MapReduce pentru procesare distribuită
- Spark
- Cadru de calcul în cluster în memorie pentru procesarea datelor la scară largă
- Streaming structurat
- Spark SQL
- Biblioteci de Învățare Automată: MLlib
- Procesarea grafică cu GraphX
- Hadoop
- Scalabilitate
- Cloud public
- AWS, Google, Aliyun, etc.
- Cloud privat
- OpenStack, Cloud Foundry, etc.
- Auto-scalabilitate
- Cloud public
Alegerea Soluției Potrivite pentru Problemă
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
35 Ore
Mărturii (7)
Cum funcționează datele mari, programe de date, o cunoaștere mai vastă a modului în care funcționează lumea noastră actuală folosind date
Ozayr Hussain - Vodacom
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
Partea practică a instruirii.
Patrick - Vodacom PTy Ltd
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
Teme interactive și stilul folosit de conferențiar pentru a simplifica temele pentru studenți
Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Tradus de catre o masina
instrucțorul și abilitatea sa de a susține prelegeri
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
Programare 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
