Data Science and Big Data Analytics

Esplora il Potere dei Dati: Analizza e Prevedi!

Requisiti:
  • Nevyžaduje praxi

A chi è destinato il corso

Porovnat s ostatními kurzy

Per chi è pensato questo corso?

Il corso "Data Science e Big Data Analytics" è ideato per coloro che sono desiderosi di immergersi nel mondo dei dati e sviluppare competenze pratiche in analisi dei dati, machine learning e tecnologie big data. Se sei un principiante che vuole iniziare una carriera nella data science o un professionista che aspira a migliorare le proprie capacità di gestione dei dati, questo corso offre le conoscenze di base e le competenze pratiche necessarie per affrontare efficacemente le sfide dei dati reali.

Questo corso è particolarmente vantaggioso per coloro che mirano a comprendere le enormi quantità di dati generati dalle loro aziende e a sfruttare questi dati per la presa di decisioni e la pianificazione strategica. Fornisce gli strumenti e le tecniche per analizzare i big data e offre spunti su come la data science possa generare valore aziendale.

Pubblico di destinazione:

  • Aspiranti data scientists e analisti

  • Professionisti IT che desiderano passare a ruoli legati ai dati

  • Business analyst e manager che necessitano di comprendere le tendenze dei dati

  • Sviluppatori di software interessati a creare applicazioni basate sui dati

  • Professionisti del marketing che vogliono sfruttare i dati dei clienti per insights strategici

  • Studenti di laurea magistrale in campi che richiedono competenze di analisi dei dati

Cosa imparerai

Ulteriori informazioni
  • Tecniche di data mining
  • Modellazione predittiva
  • Competenze nell'uso di strumenti per Big Data
  • Capacità di analisi statistica.

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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

Týden 1

Intro to Big Data Analytics and Data Analytics Lifecycle
  • Big Data Characteristics
  • Business Value from Big Data
  • Data Scientist
  • Intro to Data Analytics Lifecycle
  • Conclusion (Lifecycle Continuation)
  • Lab: Intro to the Lab Environment

Týden 2

Basic Data Analytics Methods Using R
  • Intro to R Programming Language
  • R Studio Demo
  • Lab: Intro to R Programming
  • Analyzing and Exploring Data
  • Lab: Basic Statistics, Visualization and Hypothesis Testing

Týden 3

Advanced Analytics Theory and Methods, Part 1
  • Intro to Advanced Analytics Theory and Methods
  • K-Means Clustering: Algorithm, Use Case, Diagnostics
  • Lab: K-Means Clustering
  • Association Rules: Algorithm, Use Cases, Diagnostics
  • Lab: Association Rules
  • Linear Regression: Algorithm, Use Cases, Diagnostics
  • Lab: Linear Regression

Týden 4

Advanced Analytics Theory and Methods, Part 2
  • Logistic Regression: Algorithm, Use Case, Diagnostics
  • Lab: Logistic Regression
  • Text Analytics - Methods and Metrics
  • Naïve Bayes: Algorithm, Use Cases and Diagnostics
  • Lab: Text Analytics and Naïve Bayes Classifier

Týden 5

Advanced Analytics Theory and Methods, Part 3
  • Decision Trees: Algorithm, Use Cases, Diagnostics
  • Lab: Decision Trees
  • Time-Series Analysis: Algorithm, Use Case, Diagnostics
  • Lab: Time Series Analysis

Týden 6

Advanced Analytics Technology and Tools, Part 1
  • Intro to Advanced Analytics Technology and Tools
  • MapReduce
  • Hadoop Ecosystem
  • Lab: Hadoop, HDFS, Pig, Hive, and Spark

Týden 7

Advanced Analytics Technology and Tools, Part 2
  • In-Database Analytics: SQL Essentials
  • Lab: In-Database Analytics
  • Advanced SQL and MADlib

Týden 8

Putting It All Together
  • In-Database Analytics: SQL Essentials
  • Lab: In-Database Analytics
  • Advanced SQL and MADlib
  • Durata del blocco
  • Ore di lezione
  • Rinfreschi No
  • Esame No

Tento 8týdenní online kurz poskytuje praktické školení na základní úrovni, které umožňuje okamžitou a efektivní účast na projektech zaměřených na velká data a další analytické projekty. Zahrnuje úvod do velkých dat a životního cyklu datové analýzy, aby bylo možné řešit obchodní výzvy, které velká data využívají.

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