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コース概要
概要
- データソース
- データを気にする
- 推薦システム
- ターゲットMarketing
データ型
- 構造化と非構造化
- 静的とストリーミング
- 態度、行動、人口統計データ
- データ主導型分析とユーザー主導型分析
- データの有効性
- データの量、速度、種類
モデル
- モデルの構築
- 統計モデル
- 機械学習
データの分類
- クラスタリング
- kGroups、k-means、最近傍法
- アリのコロニー、群がる鳥
予測モデル
- ディシジョンツリー
- サポートベクターマシン
- ナイーブベイズ分類
- ニューラルネットワーク
- マルコフモデル
- 回帰
- アンサンブルメソッド
ROI
- 利益/費用比
- ソフトウェアのコスト
- 開発コスト
- 潜在的な利点
モデルの構築
- データ準備 (MapReduce)
- データクレンジング
- 方法の選択
- 開発モデル
- テストモデル
- モデルの評価
- モデルの展開と統合
オープンソースと商用ソフトウェアの概要
- Rプロジェクトパッケージの選択
- Python ライブラリ
- Hadoopと象使い
- Big Data と Analytics に関連する選択された Apache プロジェクト
- 選択された商用ソリューション
- 既存のソフトウェアおよびデータソースとの統合
要求
0]、データウェアハウス、ビジネスインテリジェンス、OLAPなどの伝統的なデータ管理・分析手法を理解していること。基本的な統計と確率(平均、分散、確率、条件付き確率など)の理解
21 時間
お客様の声 (2)
内容は非常に興味深かったので、大学最後の年に役立つと思いました。
Krishan - NBrown Group
コース - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.