コース概要

データ分析とビッグデータの紹介

  • ビッグデータが「ビッグ」になる理由
    • 速度、容量、多様性、信頼性(4V)
  • 従来のデータ処理の限界
  • 分散処理
  • 統計分析
  • 機械学習の種類
  • データ可視化

ビッグデータの役割と責任

  • 管理者
  • 開発者
  • データアナリスト

データ分析に使用される言語

  • Python
    • なぜPythonがデータ分析に適しているのか?
    • データの操作、処理、クリーニング、解析

データ分析手法

  • 統計分析
    • 時系列分析
    • 相関と回帰モデルによる予測
    • 推定統計学(推定)
    • ビッグデータセットの記述統計(例:平均値の計算)
  • 機械学習
    • 監督学習と非監督学習
    • 分類とクラスタリング
    • 特定の手法のコスト推定
    • フィルタリング

ビッグデータのインフラストラクチャ

  • データストレージ
    • リレーショナルデータベース(SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • 各データベースの特徴
      • 階層型データベース
      • オブジェクト指向データベース
      • ドキュメント指向データベース
      • グラフ指向データベース
      • その他

ビッグデータの未来

まとめと次なるステップ

要求

  • 数学の一般的な理解
  • プログラミングの一般的な理解
  • データベースの一般的な理解

対象者

  • 開発者/プログラマ
  • ITコンサルタント
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (4)

今後のコース

関連カテゴリー