Advanced Methods in Data Science and Big Data Analytics

Potenzia la tua carriera con competenze avanzate nell'ambito dei dati.

Requisiti:
  • Nevyžaduje praxi

A chi è destinato il corso

Porovnat s ostatními kurzy

Per chi è pensato questo corso?

Questo corso è pensato per chi desidera approfondire la propria comprensione e migliorare le proprie competenze nei campi della data science e dell'analisi dei big data. Che tu sia un professionista dei dati che aspira a potenziare le proprie capacità analitiche o un ricercatore interessato a sfruttare grandi dataset per scoperte significative, questo corso offre gli strumenti avanzati e le tecniche necessarie per padroneggiare il settore.

Il programma di studi è particolarmente vantaggioso per coloro che possiedono già una conoscenza di base di statistica, programmazione e manipolazione dei dati e che ora intendono affrontare problemi di dati più complessi. Integrando la teoria con studi di caso pratici, il corso prepara i partecipanti a gestire efficacemente le sfide dei dati nel mondo reale in vari settori.

Pubblico di riferimento:

  • Data Scientists e Data Analysts alla ricerca di formazione avanzata

  • Professionisti IT interessati al campo dei Big Data

  • Ricercatori accademici e studenti di laurea in campi quantitativi

  • Professionisti dell'Intelligence aziendale che desiderano ampliare il proprio toolkit analitico

  • Ingegneri del software che intendono passare a ruoli nella Data Science

  • Manager tecnici che supervisionano progetti basati sui dati

Cosa imparerai

Ulteriori informazioni
  • Tecniche di apprendimento automatico
  • Elaborazione di big data
  • Analisi predittiva
  • Strumenti di visualizzazione dei dati

Date

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Data
Luogo
Durata
Lingua
Prezzo senza IVA

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Questo corso può essere organizzato su misura - sia come formazione individuale 1:1, sia per il tuo team.
Basta lasciarci un contatto e ti contatteremo con opzioni adattate alle tue esigenze.

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Cronologia

Agenda

Module 1: MapReduce and Hadoop
  • Lesson 1: The MapReduce Framework
  • Lesson 2: Apache Hadoop
  • Lesson 3: Hadoop Distributed File System
  • Lesson 4: YARN
Module 2: Hadoop Ecosystem and NoSQL
  • Lesson 1: Hadoop Ecosystem
  • Lesson 2: Pig
  • Lesson 3: Hive
  • Lesson 4: NoSQL – Not Only SQL
  • Lesson 5: HBase
  • Lesson 6: Spark
Module 3: Natural Language Processing
  • Lesson 1: Introduction to NLP
  • Lesson 2: Text Preprocessing
  • Lesson 3: TFIDF
  • Lesson 4: Beyond Bag of Words
  • Lesson 5: Language Modeling
  • Lesson 6: POS Tagging and HMM
  • Lesson 7: Sentiment Analysis and Topic Modeling
Module 4: Social Network Analysis
  • Lesson 1: Introduction to SNA and Graph Theory
  • Lesson 2: Most Important Nodes
  • Lesson 3: Communities and Small World
  • Lesson 4: Network Problems and SNA ToolsModule 5: Data Science Theory and Methods
  • Lesson 1: Simulation
  • Lesson 2: Random Forests
  • Lesson 3: Multinomial Logistic Regression
Module 6: Data Visualization
  • Lesson 1: Perception and Visualization
  • Lesson 2: Visualization of Multivariate Data Module In addition
  • Durata del blocco
  • Ore di lezione
  • Rinfreschi No
  • Esame No

Přednášky a demonstrace, možnosti výuky v učebně zahrnují praktická laboratorní cvičení navržená tak, aby účastníkům umožnila získat praktické zkušenosti. Online kurz na vyžádání poskytuje nahrávky laboratorních cvičení.

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