Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere la Data Analysis și Big Data
- Ce face ca Big Data să fie "mare"?
- Viteză, volum, varietate, veridicitate (VVVV)
- Limitele prelucrării tradiționale a datelor
- Prelucrarea distribuită
- Analiza statistică
- Tipuri de analiză Machine Learning
- Data Visualization
Big Data Roluri și responsabilități
- Administratori
- Dezvoltatori
- Analiști de date
Languages Utilizat pentru Data Analysis
- R Language
- De ce R pentru Data Analysis?
- Manipularea, calcularea și afișarea grafică a datelor
- Python
- De ce Python pentru Data Analysis?
- Manipularea, prelucrarea, curățarea și procesarea datelor
Abordări pentru Data Analysis
- Analiza statistică
- Analiza seriilor cronologice
- Forecasting cu modele de corelație și regresie
- Inferențială Statistics (estimare)
- Descriptivă Statistics în seturi Big Data (de exemplu, calcularea mediei)
- Machine Learning
- Învățare supravegheată vs. nesupravegheată
- Clasificare și grupare
- Estimarea costului metodelor specifice
- Filtrare
- Prelucrarea limbajului natural
- Prelucrarea textului
- Înțelegerea semnificației textului
- Generarea automată a textului
- Analiza sentimentelor / analiza subiectelor
- Computer Vision
- Achiziționarea, prelucrarea, analiza și înțelegerea imaginilor
- Reconstrucția, interpretarea și înțelegerea scenelor 3D
- Utilizarea datelor din imagini pentru luarea deciziilor
Big Data Infrastructură
- Stocarea datelor
- Baze de date relaționale (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- Baze de date non-relaționale (NoSQL)
- Cassandra
- MongoDB
- Neo4js
- Înțelegerea nuanțelor
- Baze de date ierarhice
- Baze de date orientate pe obiect
- Baze de date orientate pe documente
- Baze de date orientate 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 all-in-one in-memory pentru procesarea datelor la scară largă
- Streaming structurat
- Spark SQL
- Machine Learning biblioteci: MLlib
- Procesare grafică cu GraphX
- Hadoop
- Scalabilitate
- Nor public
- AWS, Google, Aliyun, etc.
- Nor privat
- OpenStack, Cloud Foundry, etc.
- Auto-scalabilitate
- Nor public
Alegerea soluției potrivite pentru problemă
Viitorul Big Data
Rezumat și etapele următoare
Cerințe
- O înțelegere generală a matematicii
- O înțelegere generală a programării
- O înțelegere generală a bazelor de date
Audiență
- 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
Interactive topics and the style used by the lecture to simplified the topics for the students
Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
the trainer and his ability to lecture
ibrahim hamakarim - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Curs - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Overall the Content was good.
