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Temario del curso
Introducción a Data Analysis y Big Data
- ¿Qué hace que Big Data sea "grande"?
- Velocidad, Volumen, Variedad, Veracidad (VVVV)
- Límites del procesamiento de datos tradicional
- Procesamiento distribuido
- Análisis estadístico
- Tipos de Machine Learning análisis
- Data Visualization
Big Data Funciones y responsabilidades
- Administradores
- Desarrolladores
- Analistas de datos
Languages Utilizado para Data Analysis
- Python
- ¿Por qué Python para Data Analysis?
- Manipulación, procesamiento, limpieza y procesamiento de datos
Aproximaciones a Data Analysis
- Análisis estadístico
- Análisis de series temporales
- Forecasting con modelos de correlación y regresión
- Inferencial Statistics (estimando)
- Descriptivo Statistics en Big Data conjuntos (por ejemplo, calculando la media)
- Machine Learning
- Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje no supervisado
- Clasificación y agrupación
- Estimación del costo de métodos específicos
- Filtrado
Big Data Infraestructura
- Almacenamiento de datos
- Bases de datos relacionales (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- Entendiendo los matices
- Bases de datos jerárquicas
- Bases de datos orientadas a objetos
- Bases de datos orientadas a documentos
- Bases de datos orientadas a grafos
- Otro
- Bases de datos relacionales (SQL)
El futuro de Big Data
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Una comprensión general de las matemáticas
- Una comprensión general de la programación
- Comprensión general de las bases de datos
Audiencia
- Desarrolladores / programadores
- Consultores de TI
21 Horas
Testimonios (2)
Haciendo Ejercicio
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática