Programa do Curso
Semana 1 Big Data conceitos
- Definição de VVVV (Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade)
- Limites à capacidade tradicional de processamento de dados
- Processo de distribuição
- Análise Estatística
- Machine Learning Tipos de análise
- Data Visualization
- Processamento Distribuído (por exemplo, redução de mapa)
- Introdução às linguagens usadas
- Curso intensivo de linguagem R
- Python curso intensivo
Semanas 2 e 3 de apresentação Data Analysis
- Análise Estatística
- Descritivo Statistics em Big Data conjuntos (por exemplo, cálculo da média)
- Inferencial Statistics (estimativa)
- Forecasting com modelos de Correlação e Regressão
- Análise de série temporal
- Noções básicas de Machine Learning
- Aprendizagem supervisionada versus não supervisionada
- Classificação e agrupamento
- Estimando o custo de métodos específicos
- Filtro
Semana 4 Processamento de Linguagem Natural
- Processando texto
- Compreender o significado do texto
- Geração automática de texto
- Análise de sentimento/tópico
- Computer Visão
Semana 5 e 6 Conceito de ferramentas
- Solução de armazenamento de dados (SQL, NoSQL, hierárquica, orientada a objetos, orientada a documentos)
- MySQL, Cassandra, MongoDB, Elasticsearch, HDFS, etc...)
- Escolhendo a solução certa para o problema
- Processo de distribuição
- Fagulha
- Machine Learning com Spark (MLLib)
- Faísca SQL
- Scalacapacidade
- Nuvem pública (AWS, Google, etc...)
- Nuvem privada (OpenStack, fundição de nuvem)
- Autoescalabilidade
Semana 7 Soft Skills
- Consultoria e Leadership Habilidades
- Causando impacto: contar histórias baseadas em dados
- Entendendo seu público
- Apresentação de dados eficaz – transmitindo sua mensagem
- Influenciar a eficácia e mudar a liderança
- Lidando com situações difíceis
Exame
- Exame de graduação de fim de programa
Requisitos
Os participantes devem ter boas noções de matemática, pelo menos ao nível do ensino secundário.
Embora não sejam necessárias competências de programação, quaisquer competências de programação serão úteis.
Os participantes serão avaliados e entrevistados antes de participarem neste programa de formação.
Declaração de Clientes (4)
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
Curso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Curso - Data Science for Big Data Analytics
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.
Winnie Chan - Statistics Canada
Curso - Jupyter for Data Science Teams
Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.