Kurzusleírás

A Data Analysis és Big Data bemutatása

  • Mitől Big Data "nagy"?
    • Sebesség, térfogat, változatosság, igazságosság (VVVV)
  • A hagyományos adatfeldolgozás korlátai
  • Elosztott feldolgozás
  • Statisztikai elemzés
  • Az Machine Learning elemzés típusai
  • Data Visualization

Big Data Szerepek és felelősségek

  • Rendszergazdák
  • Fejlesztők
  • Adatelemzők

Languages Használt: Data Analysis

  • Python
    • Miért Python a Data Analysis-nak?
    • Adatok kezelése, feldolgozása, tisztítása és roppantása

Megközelítések Data Analysis

  • Statisztikai elemzés
    • Idősor elemzés
    • Forecasting korrelációs és regressziós modellekkel
    • Következtető Statistics (becslés)
    • Leíró Statistics Big Data halmazokban (pl. az átlag kiszámítása)
  • Machine Learning
    • Felügyelt vs felügyelet nélküli tanulás
    • Osztályozás és klaszterezés
    • Konkrét módszerek költségének becslése
    • Szűrő

Big Data Infrastruktúra

  • Adattárolás
    • Relációs adatbázisok (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Az árnyalatok megértése
      • Hierarchikus adatbázisok
      • Objektumorientált adatbázisok
      • Dokumentumorientált adatbázisok
      • Gráf-orientált adatbázisok
      • Más

A jövő Big Data

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A matematika általános megértése
  • A programozás általános ismerete
  • Az adatbázisok általános ismerete

Közönség

  • Fejlesztők / programozók
  • IT tanácsadók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák