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课程大纲
Data Analysis 和 Big Data 简介
- 是什么让 Big Data “大”?
- 速度、体积、多样性、准确性 (VVVV)
- 传统数据处理的限制
- 分散式处理
- 统计分析
- Machine Learning 分析的类型
- Data Visualization
Big Data 角色和职责
- 管理员
- 开发人员
- 数据分析师
Languages 用于 Data Analysis
- R Language
- 为什么 R 代表 Data Analysis?
- 数据操作、计算和图形显示
- Python
- 为什么 Python 而不是 Data Analysis?
- 操作、处理、清理和处理数据
接近 Data Analysis
- 统计分析
- 时间序列分析
- Forecasting 使用相关性和回归模型
- 推论 Statistics (估计)
- Big Data 集合中的描述 Statistics (例如,计算平均值)
- Machine Learning
- 监督学习与无监督学习
- 分类和聚类
- 估算特定方法的成本
- 滤波
- 自然语言处理
- 处理文字
- 理解文本的含义
- 自动文字生成
- 情感分析 / 主题分析
- Computer Vision
- 获取、处理、分析和理解图像
- 重建、解释和理解 3D 场景
- 使用图像数据做出决策
Big Data 基础设施
- 数据存储
- 关系资料库 (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- 非关系资料库 (NoSQL)
- Cassandra
- MongoDB
- Neo4js
- 了解细微差别
- 分层资料库
- 面向物件的资料库
- 面向文件的资料库
- 面向图形的资料库
- 其他
- 关系资料库 (SQL)
- 分散式处理
- Hadoop
- HDFS 作为分散式文件系统
- 用于分散式处理的 MapReduce
- 火花
- 用于大规模数据处理的一体化记忆体集群计算框架
- 结构化流式处理
- 火花 SQL
- Machine Learning 库:MLlib
- 使用 GraphX 进行图形处理
- Hadoop
- Scala能力
- 公有云
- AWS、Google、阿里云等。
- 私有云
- OpenStack、Cloud Foundry等。
- 自动可扩充性
- 公有云
为问题选择正确的解决方案
Big Data 的未来
总结和后续步骤
要求
- 对数学的一般理解
- 对程式设计的一般理解
- 对资料库的一般理解
观众
- 开发人员/程式师
- IT 顾问
35 小时
客户评论 (7)
大数据如何工作,数据程序,更深入地了解我们当前世界如何使用数据运作
Ozayr Hussain - Vodacom
课程 - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
机器翻译
培训的实践方面。
Patrick - Vodacom PTy Ltd
课程 - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
机器翻译
Interactive topics and the style used by the lecture to simplified the topics for the students
Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
课程 - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
the trainer and his ability to lecture
ibrahim hamakarim - Sulaymaniyah Asayish Agency
课程 - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
课程 - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
课程 - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Overall the Content was good.