Kurzusleírás

Bevezetés az adatelemzésbe és a Big Data világába

  • Mi teszi a Big Data-t "naggyá"?
    • Sebesség, mennyiség, változatosság, hitelesség (VVVV)
  • A hagyományos adatfeldolgozás korlátai
  • Elosztott feldolgozás
  • Statisztikai elemzés
  • A gépi tanulás elemzési típusai
  • Adatvizualizáció

Big Data szerepkörök és felelősségek

  • Rendszergazdák
  • Fejlesztők
  • Adatelemzők

Adatelemzéshez használt nyelvek

  • Python
    • Miért Python az adatelemzéshez?
    • Adatok manipulálása, feldolgozása, tisztítása és elemzése

Adatelemzési megközelítések

  • Statisztikai elemzés
    • Idősorok elemzése
    • Előrejelzés korrelációs és regressziós modellekkel
    • Inferenciális statisztika (becslés)
    • Leíró statisztika Big Data halmazokban (pl. átlag számítás)
  • Gépi tanulás
    • Felügyelt és felügyelet nélküli tanulás
    • Osztályozás és klaszterezés
    • Specifikus módszerek költségének becslése
    • Szűrés

Big Data infrastruktúra

  • Adattárolás
    • Relációs adatbázisok (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • A finomságok megértése
      • Hierarchikus adatbázisok
      • Objektum-orientált adatbázisok
      • Dokumentum-orientált adatbázisok
      • Grafikon-orientált adatbázisok
      • Egyéb

A Big Data jövője

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Általános matematikai ismeretek
  • Általános programozási ismeretek
  • Általános adatbázis-ismeretek

Célközönség

  • Fejlesztők / programozók
  • IT tanácsadók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák