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Struttura del corso
Breve descrizione
- Fonti di dati
- Attenzione ai dati
- Sistemi di raccomandazione
- Obiettivo Marketing
Tipi
- Strutturato vs non strutturato
- Statico vs in streaming
- Dati attitudinali, comportamentali e demografici
- Analisi basata sui dati e analisi basata sull'utente
- Validità dei dati
- Volume, velocità e varietà di dati
Modelli
- Modelli di costruzione
- Modelli statistici
- Apprendimento automatico
Classificazione dei dati
- Clustering
- kGruppi, k-mezzi, i vicini più prossimi
- Colonie di formiche, uccelli che si affollano
Modelli predittivi
- Alberi decisionali
- Macchina vettoriale di supporto
- Classificazione di Naive Bayes
- Reti neurali
- Modello di Markov
- Regressione
- Metodi di ensemble
RE
- Rapporto costi/benefici
- Costo del software
- Costo di sviluppo
- Potenziali vantaggi
Modelli di costruzione
- Preparazione dei dati (MapReduce)
- Pulizia dei dati
- Scelta dei metodi
- Modello in via di sviluppo
- Modello di test
- Valutazione del modello
- Distribuzione e integrazione dei modelli
Panoramica del software Open Source e commerciale
- Selezione del pacchetto R-project
- Python Biblioteche
- Hadoop e Mahout
- Progetti Apache selezionati relativi a Big Data e Analytics
- Soluzione commerciale selezionata
- Integrazione con software e fonti di dati esistenti
Requisiti
Comprensione dei metodi tradizionali di gestione e analisi dei dati come SQL, data warehouse, business intelligence, OLAP, ecc... Comprensione della statistica di base e della probabilità (media, varianza, probabilità, probabilità condizionata, ecc...)
21 ore
Recensioni (2)
Il contenuto, in quanto l'ho trovato molto interessante e penso che mi aiuterebbe nel mio ultimo anno di università.
Krishan - NBrown Group
Corso - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Traduzione automatica
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.