コース概要
第 1 週目 Big Data のコンセプト
- VVVV (ベロシティ、ボリューム、多様性、真実性) の定義
- 従来のデータ処理能力の限界
- 分散処理
- 統計分析
- Machine Learning 分析の種類
- Data Visualization
- 分散処理 (マップリデュースなど)
- 使用言語の紹介
- R言語短期集中コース
- Python 短期集中コース
第 2 週と第 3 週のパフォーマンス Data Analysis
- 統計分析
- Big Data セットの記述的 Statistics (平均値の計算など)
- 推論 Statistics (推定)
- Forecasting 相関モデルと回帰モデルを使用
- 時系列分析
- Machine Learningの基礎
- 教師あり学習と教師なし学習
- 分類とクラスタリング
- 特定の手法のコストを見積もる
- フィルター
第 4 週 自然言語処理
- テキストの処理
- 文章の意味を理解する
- 自動テキスト生成
- 感情/トピック分析
- Computer ビジョン
第 5 週と第 6 週 ツールのコンセプト
- データ ストレージ ソリューション (SQL、NoSQL、階層型、オブジェクト指向、ドキュメント指向)
- MySQL、Cassandra、MongoDB、Elasticsearch、HDFS など)
- 問題に対する適切な解決策を選択する
- 分散処理
- スパーク
- Machine Learning Spark (MLLib) を使用
- スパーク SQL
- Scala能力
- パブリック クラウド (AWS、Google など)
- プライベート クラウド (OpenStack、クラウド ファウンドリ)
- 自動スケーラビリティ
第 7 週目 Soft Skills
- アドバイザリーと Leadership スキル
- 影響を与える: データ主導のストーリーテリング
- 視聴者を理解する
- 効果的なデータのプレゼンテーション - メッセージを伝える
- 有効性に影響を与え、リーダーシップを変える
- 困難な状況への対処
テスト
- プログラム終了後の卒業試験
要求
参加者は、少なくとも高校レベルの数学の素養があること。
プログラミング・スキルは必須ではないが、どんなプログラミング・スキルでも役に立つ。
参加者は、この研修プログラムに参加する前に、評価と面接を受ける。
お客様の声 (4)
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
コース - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
コース - Data Science for Big Data Analytics
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.
Winnie Chan - Statistics Canada
コース - Jupyter for Data Science Teams
Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.