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コース概要
1 日目 - 基礎 Big Data
- ビッグデータの理解 基本的な用語と概念 ビッグデータのビジネスとテクノロジーの推進力 ビッグデータに関連する従来のエンタープライズテクノロジー ビッグデータ環境におけるデータの特性 ビッグデータ環境におけるデータセットの種類 基本的な分析と分析 Machine Learning の種類 ビジネスインテリジェンスとビッグデータ データの視覚化とビッグデータデータ ビッグデータの導入と計画に関する考慮事項
2 日目 - 大きな Data Analysis とテクノロジーの概念
- ビッグデータ分析ライフサイクル (ビジネスケースの評価からデータ分析と視覚化まで) A/B テスト、相関回帰、ヒートマップ 時系列分析 ネットワーク分析 空間データ分析 分類、クラスタリング 外れ値検出 フィルタリング (協調フィルタリングとコンテンツベースのフィルタリングを含む) Natural言語処理感情分析、テキスト分析ファイル システムと分散ファイル システム、NoSQL 分散および並列データ処理、処理ワークロード、クラスタークラウド コンピューティングとビッグ データ基礎的なビッグ データ テクノロジ メカニズム
3 日目 - 基本的な Big Data Architecture
- 新しいビッグ データ メカニズム (以下を含む) セキュリティ エンジン クラスター マネージャー データ ガバナンス マネージャー 視覚化エンジン Productivity ポータル
データストレージ、
- 情報処理、
35 時間
お客様の声 (1)
I generally liked the fernando's knowledge.