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課程簡介
快速概覽
- 數據源
- 注意數據
- 推薦系統
- 目標 Marketing
數據類型
- 結構化與非結構化
- 靜態與流式
- 態度、行為和人口統計數據
- 數據驅動型分析與用戶驅動型分析
- 數據有效性
- 數據量、速度和種類
模型
- 建築模型
- 統計模型
- 機器學習
數據分類
- 聚類
- kGroups, k-means, 最近鄰
- 蟻群,鳥類成群結隊
預測模型
- 決策樹
- 支援向量機
- 樸素貝葉斯分類
- 神經網路
- 瑪律可夫模型
- 回歸
- 集成方法
王
- 效益/成本比
- 軟體成本
- 開發成本
- 潛在優勢
構建模型
- 資料準備 (MapReduce)
- 數據清理
- 選擇方法
- 開發模型
- 測試模型
- 模型評估
- 模型部署和集成
開源和商業軟體概述
- 選擇 R-project 包
- Python 庫
- Hadoop 和 Mahout
- 與大數據和分析相關的 Apache 專案
- 精選商業解決方案
- 與現有軟體和數據源集成
最低要求
瞭解傳統的數據管理和分析方法,如SQL、數據倉庫、商業智慧、OLAP等。瞭解基本統計和概率(均值、方差、概率、條件概率等......
21 時間:
客戶評論 (2)
內容,因為我覺得它非常有趣,並認為它會對我在大學的最後一年有所説明。
Krishan - NBrown Group
Course - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
機器翻譯
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.