Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do analizy danych i Big Data

  • Co sprawia, że Big Data jest "Big"?
    • Prędkość, Objętość, Różnorodność, Wiarygodność (VVVV)
  • Ograniczenia tradycyjnego przetwarzania danych
  • Przetwarzanie rozproszone
  • Analiza statystyczna
  • Rodzaje analizy uczenia maszynowego
  • Wizualizacja danych

Role i obowiązki w Big Data

  • Administratorzy
  • Deweloperzy
  • Analitycy danych

Języki używane do analizy danych

  • Python
    • Dlaczego Python do analizy danych?
    • Manipulowanie, przetwarzanie, czyszczenie i analiza danych

Podejścia do analizy danych

  • Analiza statystyczna
    • Analiza szeregów czasowych
    • Prognozowanie z modelami korelacji i regresji
    • Statystyka inferencyjna (szacowanie)
    • Statystyka opisowa w zbiorach Big Data (np. obliczanie średniej)
  • Uczenie maszynowe
    • Uczenie nadzorowane vs nienadzorowane
    • Klasyfikacja i grupowanie
    • Szacowanie kosztów określonych metod
    • Filtrowanie

Infrastruktura Big Data

  • Przechowywanie danych
    • Bazy danych relacyjne (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Zrozumienie niuansów
      • Bazy danych hierarchiczne
      • Bazy danych obiektowe
      • Bazy danych dokumentowe
      • Bazy danych grafowe
      • Inne

Przyszłość Big Data

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Ogólne zrozumienie matematyki
  • Ogólne zrozumienie programowania
  • Ogólne zrozumienie baz danych

Grupa docelowa

  • Programiści / deweloperzy
  • Konsultanci IT
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie