課程簡介

第 1 周 Big Data 概念

  • VVVV(速度、體積、品種、準確性)定義
  • 傳統數據處理能力的局限性
  • 分散式處理
  • 統計分析
  • 機器學習分析類型
  • 數據可視化
  • 分散式處理(例如map-reduce)
  • 使用的語言簡介
  • R 語言速成班
  • Python 速成班

第 2 周和第 3 周表演 Data Analysis

  • 統計分析
  • 大數據集中的描述性Statistics(例如計算平均值)
  • 推論 Statistics (估計)
  • 使用相關性和回歸模型進行預測
  • 時間序列分析
  • 機器學習基礎
  • 監督學習與無監督學習
  • 分類和聚類
  • 估算特定方法的成本
  • 濾波器

第4周:自然語言處理

  • 處理文字
  • 理解經文的意思
  • 自動文字生成
  • 情緒/主題分析
  • Computer Vision

第 5 周和第 6 周:模具概念

  • 資料儲存解決方案(SQL、否SQL、分層、面向物件、面向文件)
  • MySQL、Cassandra、MongoDB、Elasticsearch、HDFS等...
  • 為問題選擇正確的解決方案
  • 分散式處理
  • 火花
  • 使用 Spark 進行機器學習 (MLLib)
  • 火花 SQL
  • 可擴展性
  • 公有雲(AWS、Google 等)
  • 私有雲(OpenStack、Cloud Foundry)
  • 自動可擴充性

第七周 Soft Skills

  • 諮詢和 Leadership 技能
  • 產生影響:數據驅動的故事講述
  • 瞭解您的受眾
  • 有效的數據呈現 - 傳達您的資訊
  • 影響有效性並改變領導力
  • 處理困難情況

考試

  • 課程結業考試

最低要求

參與者在數學方面有良好的基礎,至少在高中水準。

雖然不需要程式設計技能,但任何程式設計技能都會很有用。

在參加此培訓計劃之前,參與者將接受評估和面試。

 245 時間:

人數



每位參與者的報價

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