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課程簡介

數據分析與大數據介紹

  • 什麼讓大數據變為"大"?
    • 速度、體積、多樣性、真確度 (VVVV)
  • 傳統數據處理的局限
  • 分佈式處理
  • 統計分析
  • 機器學習分析的類型
  • 數據可視化

大數據角色與職責

  • 管理員
  • 開發人員
  • 數據分析師

用於數據分析的語言

  • Python
    • 為什麼選擇Python進行數據分析?
    • 操作、處理、清理和解析數據

數據分析方法

  • 統計分析
    • 時間序列分析
    • 透過相關性和回歸模型進行預測
    • 推論統計(估計)
    • 大數據集中的描述性統計(例如計算平均值)
  • 機器學習
    • 監督式學習與非監督式學習
    • 分類和聚類
    • 估算特定方法的成本
    • 過濾

大數據基礎設施

  • 數據存儲
    • 關聯式數據庫 (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • 理解細微差異
      • 層級式數據庫
      • 物件導向數據庫
      • 文檔導向數據庫
      • 圖形導向數據庫
      • 其他

大數據的未來

總結與下一步行動

最低要求

  • 基本的數學理解
  • 基本的程式設計理解
  • 基本的數據庫理解

目標對象

  • 開發人員 / 程序員
  • IT顧問
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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