Đề cương khóa học

Giới thiệu về Data Analysis và Big Data

  • Tại sao Big Data "Lớn"?
    • Tốc độ, Khối lượng, Đa dạng, Độ tin cậy (VVVV)
  • Giới hạn của Xử lý Dữ liệu Truyền thống
  • Xử lý Phân tán
  • Phân tích Thống kê
  • Các Loại Phân tích Machine Learning
  • Data Visualization

Vai trò và Trách nhiệm của Big Data

  • Quản trị viên
  • Nhà phát triển
  • Nhà phân tích Dữ liệu

Languages Được Sử dụng cho Data Analysis

  • Python
    • Tại sao Python cho Data Analysis?
    • Thao tác, xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu

Các Phương pháp Tiếp cận Data Analysis

  • Phân tích Thống kê
    • Phân tích Chuỗi Thời gian
    • Forecasting với các Mô hình Tương quan và Hồi quy
    • Suy luận Statistics (ước tính)
    • Mô tả Statistics trong các tập Big Data (ví dụ: tính giá trị trung bình)
  • Machine Learning
    • Học có giám sát so với học không giám sát
    • Phân loại và gom nhóm
    • Ước tính chi phí của các phương pháp cụ thể
    • Lọc

Cơ sở Hạ tầng Big Data

  • Lưu trữ Dữ liệu
    • Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Hiểu các sắc thái
      • Cơ sở dữ liệu phân cấp
      • Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng
      • Cơ sở dữ liệu hướng tài liệu
      • Cơ sở dữ liệu hướng đồ thị
      • Khác

Tương lai của Big Data

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Requirements

  • Kiến thức toán học cơ bản
  • Kiến thức lập trình cơ bản
  • Kiến thức về cơ sở dữ liệu cơ bản

Đối tượng

  • Nhà phát triển / lập trình viên
  • Tư vấn viên IT
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories