Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till Data Science for Big Data Analytics
- Data Science Översikt Big Data Översikt Datastrukturer Drivkrafter och komplexitet i Big Data Big Data-ekosystemet och ett nytt tillvägagångssätt för analys Nyckelteknologier i Big Data Data Mining process och problem Association Pattern Mining Data Clustering Outlier Detection Data Classification
Introduktion till Data Analytics livscykel
- Upptäckt Dataförberedelse Modellplanering Modellbyggnad Presentation/Communication av resultat Operationalisering Övning: Fallstudie
Från denna tidpunkt kommer det mesta av träningstiden (80%) att läggas på exempel och övningar i R och relaterad big data-teknologi.
Komma igång med R
- Installera R och Rstudio Funktioner för R-språkobjekt i R Data i R Datamanipulation Big data-problem Övningar
Komma igång med Hadoop
- Installera Hadoop Förstå Hadoop lägen HDFS MapReduce-arkitektur Hadoop relaterade projektöversikt Skriva program i Hadoop MapReduce Exercises
Integrering av R och Hadoop med RHadoop
- Komponenter i RHadoop Installera RHadoop och ansluta till Hadoop Arkitekturen för RHadoop Hadoop streaming med R Dataanalys problemlösning med RHadoop Övningar
Förbearbetning och förberedelse av data
- Dataförberedande steg Funktionsextraktion Datarensning Dataintegration och transformation Datareduktion – sampling, urval av funktionsdelmängder, dimensionsreduktion Diskretisering och binning Övningar och fallstudie
Exploratoriska dataanalysmetoder i R
- Beskrivande statistik Explorativ dataanalys Visualisering – preliminära steg Visualisering av en enda variabel Undersöka flera variabler Statistiska metoder för utvärdering Hypotestestning Övningar och fallstudie
Data Visualizations
- Grundläggande visualiseringar i R Paket för datavisualisering ggplot2, lattice, plotly, lattice Formatera plotter i R Avancerade grafer Övningar
Regression (uppskattning av framtida värden)
- Linjär regression Användningsfall Modellbeskrivning Diagnostik Problem med linjär regression Krympningsmetoder, åsregression, lassot Generaliseringar och olinjäritet Regression splines Lokal polynomregression Generaliserade additiva modeller Regression med RHadoop Övningar och fallstudie
Klassificering
- Klassificeringsrelaterade problem Bayesiansk uppfriskning Naiv Bayes Logistisk regression K-närmaste grannar Beslutsträdalgoritm Neurala nätverk Stöd vektormaskiner Diagnostik av klassificerare Jämförelse av klassificeringsmetoder Scalable klassificeringsalgoritmer Övningar och fallstudie
Bedöma modellprestanda och val
- Bias, Varians och modellkomplexitet Noggrannhet vs Tolkbarhet Utvärdera klassificerare Mått på modell/algoritmprestanda Håll-out metod för validering Korsvalidering Tuning av maskininlärningsalgoritmer med cartpaket Visualisering av modellprestanda med Profit ROC och Lift-kurvor
Ensemblemetoder
- Bagging Random Forests Boosting Gradient boosting övningar och fallstudie
Stöd vektormaskiner för klassificering och regression
- Maximal Margin-klassificerare Stöd vektorklassificerare Stöd vektormaskiner SVM:er för klassificeringsproblem SVM:er för regressionsproblem
Funktionsval för klustring Representativt baserade algoritmer: k-medel, k-medoider Hierarkiska algoritmer: agglomerativa och uppdelningsmetoder Probabilistiska basalgoritmer: EM Densitetsbaserade algoritmer: DBSCAN, DENCLUE Klustervalidering Avancerade klusterkoncept Klustring med RHadoop övningar
- Upptäck kopplingar med länkanalys
Länkanalyskoncept Metrik för att analysera nätverk Pagerank-algoritmen Hyperlink-induced Topic Search Länkförutsägelseövningar och fallstudie
- Association Pattern Mining
Frequent Pattern Mining Model Scalaförmågasproblem vid frekvent mönsterutvinning Brute Force-algoritmer Apriori-algoritmen FP-tillväxtmetoden Utvärdering av kandidatregler Tillämpningar av associationsregler Validering och testning av diagnostik Associationsregler med R- och Hadoop-övningar och fallstudie
- Konstruera rekommendationsmotorer
Förstå rekommendatorsystem Datautvinningstekniker som används i rekommendatorsystem Rekommendationssystem med recommenderlab-paket Utvärdera rekommendationssystemen Rekommendationer med RHadoop Övning: Bygg rekommendationsmotor
- Textanalys
Textanalyssteg Samla in råtext Påse med ord Term Frekvens – Omvänd dokumentfrekvens Bestämma känslor Övningar och fallstudie
35 timmar
Vittnesmål (2)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Kurs - Data Science for Big Data Analytics
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing
