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.
Course Outline
Εισαγωγή στο Data Science for Big Data Analytics
- Data Science Επισκόπηση Big Data Επισκόπηση Δομές Δεδομένων Προγράμματα οδήγησης και πολυπλοκότητα του οικοσυστήματος Big Data Big Data και μια νέα προσέγγιση στην ανάλυση Βασικές τεχνολογίες στη διαδικασία και προβλήματα εξόρυξης δεδομένων Big Data Εξόρυξη μοτίβων συσχέτισης Ομαδοποίηση δεδομένων ανίχνευσης ακραίων τιμών Ταξινόμηση δεδομένων
Εισαγωγή στον κύκλο ζωής του Data Analytics
- Ανακάλυψη Προετοιμασία δεδομένων Σχεδιασμός μοντέλου Δόμηση μοντέλου Παρουσίαση/Communication αποτελεσμάτων Άσκηση Λειτουργίας: Μελέτη περίπτωσης
Από αυτό το σημείο το μεγαλύτερο μέρος του χρόνου εκπαίδευσης (80%) θα αφιερωθεί σε παραδείγματα και ασκήσεις στο R και τη σχετική τεχνολογία μεγάλων δεδομένων.
Ξεκινώντας με το R
- Εγκατάσταση R και Rstudio Χαρακτηριστικά της γλώσσας R Αντικείμενα στο R Δεδομένα σε R Διαχείριση δεδομένων Ζητήματα μεγάλων δεδομένων Ασκήσεις
Ξεκινώντας με το Hadoop
- Εγκατάσταση Hadoop Κατανόηση των λειτουργιών Hadoop Αρχιτεκτονική HDFS MapReduce Hadoop επισκόπηση σχετικών έργων Σύνταξη προγραμμάτων σε Hadoop ασκήσεις MapReduce
Ενσωμάτωση των R και Hadoop με RHadoop
- Στοιχεία του RHadoop Εγκατάσταση του RHadoop και σύνδεση με Hadoop Η αρχιτεκτονική του RHadoop Hadoop ροής με R Επίλυση προβλημάτων ανάλυσης δεδομένων με ασκήσεις RHadoop
Προεπεξεργασία και προετοιμασία δεδομένων
- Βήματα προετοιμασίας δεδομένων Εξαγωγή χαρακτηριστικών Καθαρισμός δεδομένων Ενσωμάτωση και μετασχηματισμός δεδομένων Μείωση δεδομένων – δειγματοληψία, επιλογή υποσυνόλου χαρακτηριστικών, μείωση διαστάσεων Διακριτικοποίηση και δέσμευση Ασκήσεις και μελέτη περίπτωσης
Διερευνητικές μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων στο R
- Περιγραφική στατιστική Διερευνητική ανάλυση δεδομένων Οπτικοποίηση – προκαταρκτικά βήματα Οπτικοποίηση μεμονωμένης μεταβλητής Εξέταση πολλαπλών μεταβλητών Στατιστικές μέθοδοι αξιολόγησης Έλεγχος υποθέσεων Ασκήσεις και μελέτη περίπτωσης
Data Visualizations
- Βασικές απεικονίσεις στο R Πακέτα για οπτικοποίηση δεδομένων ggplot2, lattice, plotly, lattice Μορφοποίηση γραφημάτων σε R Προηγμένα γραφήματα Ασκήσεις
Παλινδρόμηση (Εκτίμηση μελλοντικών τιμών)
- Γραμμική παλινδρόμηση Περιπτώσεις χρήσης Περιγραφή μοντέλου Διαγνωστικά προβλήματα με γραμμική παλινδρόμηση Μέθοδοι συρρίκνωσης, παλινδρόμηση κορυφογραμμής, το λάσο Γενικεύσεις και μη γραμμικότητα Σφυρίδες παλινδρόμησης Τοπική πολυωνυμική παλινδρόμηση Γενικευμένα προσθετικά μοντέλα Παλινδρόμηση με RHadoop Ασκήσεις και μελέτη περίπτωσης
Ταξινόμηση
- Τα προβλήματα που σχετίζονται με την ταξινόμηση Μπεϋζιανή ανανέωση Naïve Bayes Λογιστική παλινδρόμηση Κ-πλησιέστεροι γείτονες Αλγόριθμος δέντρων αποφάσεων Νευρωνικά δίκτυα Υποστήριξη διανυσματικών μηχανών Διαγνωστικά ταξινομητών Σύγκριση μεθόδων ταξινόμησης Scalable αλγόριθμοι ταξινόμησης Ασκήσεις και μελέτη περίπτωσης
Αξιολόγηση απόδοσης και επιλογής μοντέλου
- Μεροληψία, διακύμανση και πολυπλοκότητα μοντέλου Ακρίβεια έναντι ερμηνείας Αξιολόγηση ταξινομητών Μετρήσεις απόδοσης μοντέλου/αλγορίθμου Μέθοδος επικύρωσης αναμονής Διασταυρούμενη επικύρωση Συντονισμός αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με πακέτο caret Οπτικοποίηση απόδοσης μοντέλου με καμπύλες Profit ROC και Lift
Μέθοδοι συνόλου
- Bagging Random Forests Boosting Gradient Boosting Exercises and Case case
Υποστήριξη διανυσματικών μηχανών για ταξινόμηση και παλινδρόμηση
- Ταξινομητές μέγιστου περιθωρίου Υποστήριξη ταξινομητών διανυσμάτων Υποστήριξη διανυσματικών μηχανών SVM για προβλήματα ταξινόμησης SVM για προβλήματα παλινδρόμησης
Επιλογή χαρακτηριστικών για αλγόριθμους που βασίζονται σε ομαδοποίηση: k-means, k-medoids Ιεραρχικοί αλγόριθμοι: αθροιστικές και διαιρετικές μέθοδοι Αλγόριθμοι αλγόριθμων αλγορίθμων βάσης πιθανοτήτων: αλγόριθμοι βασισμένοι στην πυκνότητα EM: DBSCAN, DENCLUE Επικύρωση συμπλέγματος Προηγμένη μελέτη συμπλέγματος Cluster με Έννοιες εξαίρεσης Cluster και CHadoop
- Ανακάλυψη συνδέσεων με την Ανάλυση συνδέσμων
Έννοιες ανάλυσης συνδέσμων Μετρικές για την ανάλυση δικτύων Ο αλγόριθμος κατάταξης σελίδας Θέμα που προκαλείται από υπερ-σύνδεση Search Ασκήσεις πρόβλεψης συνδέσμων και μελέτη περίπτωσης
- Εξόρυξη προτύπων ένωσης
Συχνά μοντέλα εξόρυξης προτύπων Scala ζητήματα ικανότητας στη συχνή εξόρυξη προτύπων Αλγόριθμοι ωμής δύναμης Αλγόριθμος Apriori Η προσέγγιση ανάπτυξης FP Αξιολόγηση κανόνων υποψηφίου Εφαρμογές κανόνων συσχέτισης Κανόνες επικύρωσης και δοκιμών Διαγνωστικοί κανόνες σύνδεσης με ασκήσεις R και Hadoop και μελέτη περίπτωσης
- Κατασκευή κινητήρων συστάσεων
Κατανόηση συστημάτων συστάσεων Τεχνικές εξόρυξης δεδομένων που χρησιμοποιούνται σε συστήματα συστάσεων Συστήματα συστάσεων με πακέτο συστάσεων Αξιολόγηση των συστημάτων συστάσεων Συστάσεις με RHadoop Άσκηση: Κατασκευή μηχανής συστάσεων
- Ανάλυση κειμένου
Βήματα ανάλυσης κειμένου Συλλογή ακατέργαστου κειμένου Τσάντα λέξεων Όρος Συχνότητα –Αντίστροφο έγγραφο Συχνότητα Προσδιορισμός Συναισθημάτων Ασκήσεις και μελέτη περίπτωσης
35 Hours
Testimonials (2)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Course - Data Science for Big Data Analytics
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.
