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Struttura del corso
Introduzione
- Il processo della Data Science
- Ruoli e responsabilità di un Data Scientist
Preparazione dell'ambiente di sviluppo
- Librerie, framework, linguaggi e strumenti
- Sviluppo locale
- Sviluppo collaborativo basato su web
Raccolta dei dati
-
Tipi diversi di dati
-
Strutturati
- Database locali
- Connettors database
- Formati comuni: xlxs, XML, Json, csv, ...
-
Non strutturati
- Clic, sensori, smartphone
- API
- Internet of Things (IoT)
- Documenti, immagini, video, suoni
-
Strutturati
- Studio di caso: Raccolta continua di grandi quantità di dati non strutturati
Archiviazione dei dati
- Database relazionali
- Database non relazionali
- Hadoop: Distributed File System (HDFS)
- Spark: Resilient Distributed Dataset (RDD)
- Archiviazione cloud
Preparazione dei dati
- Ingestione, selezione, pulizia e trasformazione
- Garanzia della qualità dei dati - correttezza, significatività e sicurezza
- Report di eccezioni
Linguaggi utilizzati per la preparazione, il processamento e l'analisi dei dati
-
Linguaggio R
- Introduzione a R
- Manipolazione dei dati, calcolo e visualizzazione grafica
-
Python
- Introduzione a Python
- Manipolazione, processamento, pulizia e analisi dei dati
Analisi dei dati
-
Analisi esplorativa
- Statistiche di base
- Visualizzazioni preliminari
- Comprensione dei dati
- Causalità
- Caratteristiche e trasformazioni
-
Machine Learning
- Supervised vs unsupervised
- Quando utilizzare un determinato modello
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Visualizzazione dei dati
- Best Practice
- Selezione del grafico più adatto ai dati
- Palette di colori
-
Passare al livello successivo
- Dashboard
- Visualizzazioni interattive
- Raccontare storie con i dati
Riassunto e conclusioni
Requisiti
- Comprensione generale dei concetti di database
- Conoscenze basilari di statistica
35 Ore
Recensioni (1)
Conoscenze del mondo reale da qualcuno dell'industria
Matthew Cerbas - Shield Consulting Solutions, Inc.
Corso - Grafana
Traduzione automatica