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Programa do Curso
Introdução à Análise de Dados e Big Data
- O Que Torna o Big Data "Grande"?
- Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade (VVVV)
- Limites do Processamento de Dados Tradicional
- Processamento Distribuído
- Análise Estatística
- Tipos de Análise de Aprendizado de Máquina
- Visualização de Dados
Papéis e Responsabilidades no Big Data
- Administradores
- Desenvolvedores
- Analistas de Dados
Linguagens Usadas para Análise de Dados
- Linguagem R
- Por Que o R para Análise de Dados?
- Manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica
- Python
- Por Que Python para Análise de Dados?
- Manipulação, processamento, limpeza e análise de dados
Aproximações à Análise de Dados
- Análise Estatística
- Análise de Séries Temporais
- Previsão com Modelos de Correlação e Regressão
- Estatística Inferencial (estimativa)
- Estatística Descritiva em Conjuntos de Dados Grandes (por exemplo, cálculo da média)
- Aprendizado de Máquina
- Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado
- Classificação e agrupamento
- Estimativa do custo de métodos específicos
- Filtragem
- Processamento de Linguagem Natural
- Processamento de texto
- Compreensão do significado do texto
- Geração automática de texto
- Análise de sentimento / análise de tópicos
- Visionamento Computacional
- Aquisição, processamento, análise e entendimento de imagens
- Reconstrução, interpretação e compreensão de cenas 3D
- Uso de dados de imagem para tomar decisões
Infraestrutura do Big Data
- Armazenamento de Dados
- Bancos de dados relacionais (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- Bancos de dados não relacionais (NoSQL)
- Cassandra
- MongoDB
- Neo4js
- Entendendo as nuances
- Bancos de dados hierárquicos
- Bancos de dados orientados a objetos
- Bancos de dados orientados a documentos
- Bancos de dados orientados a grafos
- Outros
- Bancos de dados relacionais (SQL)
- Processamento Distribuído
- Hadoop
- HDFS como um sistema de arquivos distribuído
- MapReduce para processamento distribuído
- Spark
- Framework de computação em cluster de memória integrado para processamento de dados em larga escala
- Streaming estruturado
- Spark SQL
- Bibliotecas de Aprendizado de Máquina: MLlib
- Processamento de grafos com GraphX
- Hadoop
- Escalabilidade
- Nuvem pública
- AWS, Google, Aliyun, etc.
- Nuvem privada
- OpenStack, Cloud Foundry, etc.
- Escalabilidade automática
- Nuvem pública
Escolhendo a Solução Certa para o Problema
O Futuro do Big Data
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Um entendimento geral de matemática
- Um entendimento geral de programação
- Um entendimento geral de bancos de dados
Público-alvo
- Desenvolvedores / programadores
- Consultores de TI
35 Horas
Declaração de Clientes (7)
Como funcionam os grandes volumes de dados, programas de dados, maior conhecimento do funcionamento do nosso mundo atual através dos dados
Ozayr Hussain - Vodacom
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Máquina Traduzida
A vertente prática da formação.
Patrick - Vodacom PTy Ltd
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Máquina Traduzida
Tópicos interativos e o estilo usado pela aula para simplificar os tópicos para os alunos
Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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o instrutor e sua habilidade de ministrar aulas
ibrahim hamakarim - Sulaymaniyah Asayish Agency
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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Exercícios práticos
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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Programação em R
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Curso - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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Overall the Content was good.
Sameer Rohadia
Curso - A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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