Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Data Analysis и Big Data
- Какво прави Big Data „голям“?
- Скорост, обем, разнообразие, достоверност (VVVV)
- Ограничения на традиционната обработка на данни
- Разпределена обработка
- Статистически анализ
- Видове Machine Learning анализи
- Data Visualization
Big Data Роли и отговорности
- Администратори
- Разработчици
- Анализатори на данни
Languages Използва се за Data Analysis
- R Language
- Защо R за Data Analysis?
- Манипулиране на данни, изчисление и графично показване
- Python
- Защо Python за Data Analysis?
- Манипулиране, обработка, почистване и обработка на данни
Подходи до Data Analysis
- Статистически анализ
- Анализ на времеви редове
- Forecasting с корелационни и регресионни модели
- Извод Statistics (оценка)
- Описателни Statistics в Big Data комплекта (напр. изчисляване на средната стойност)
- Machine Learning
- Контролирано срещу неконтролирано обучение
- Класификация и групиране
- Оценяване на разходите за конкретни методи
- Филтриране
- Обработка на естествен език
- Обработка на текст
- Разбиране на смисъла на текста
- Автоматично генериране на текст
- Анализ на настроението / анализ на темата
- Computer Vision
- Придобиване, обработка, анализиране и разбиране на изображения
- Реконструиране, интерпретиране и разбиране на 3D сцени
- Използване на данни за изображения за вземане на решения
Big Data Инфраструктура
- Съхранение на данни
- Релационни бази данни (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- Нерелационни бази данни (NoSQL)
- Cassandra
- MongoDB
- Neo4js
- Разбиране на нюансите
- Йерархични бази данни
- Обектно-ориентирани бази данни
- Бази данни, ориентирани към документи
- Граф-ориентирани бази данни
- други
- Релационни бази данни (SQL)
- Разпределена обработка
- Hadoop
- HDFS като разпределена файлова система
- MapReduce за разпределена обработка
- искра
- Всичко-в-едно клъстерна изчислителна рамка в паметта за широкомащабна обработка на данни
- Структуриран стрийминг
- искра SQL
- Machine Learning библиотеки: MLlib
- Обработка на графика с GraphX
- Hadoop
- Scalaспособност
- Обществен облак
- AWS, Google, Aliyun и др.
- Частен облак
- OpenStack, Cloud Foundry и др.
- Автоматично мащабиране
- Обществен облак
Избор на правилното решение на проблема
Бъдещето на Big Data
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Общо разбиране на математиката
- Общо разбиране на програмирането
- Общо разбиране за бази данни
Публика
- Разработчици / програмисти
- IT консултанти
35 Часа
Oтзиви от потребители (7)
Как работят големите данни, програми за данни, по-добро познание за това как сегашният ни свят работи с помощта на данни
Ozayr Hussain - Vodacom
Курс - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Машинен превод
Практическата страна на обучението.
Patrick - Vodacom PTy Ltd
Курс - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Машинен превод
Interactive topics and the style used by the lecture to simplified the topics for the students
Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
Курс - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
the trainer and his ability to lecture
ibrahim hamakarim - Sulaymaniyah Asayish Agency
Курс - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Курс - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Курс - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Overall the Content was good.
