Programa del Curso

Introducción a Data Analysis y Big Data

  • ¿Qué hace que Big Data sea "grande"?
    • Velocidad, Volumen, Variedad, Veracidad (VVVV)
  • Límites del procesamiento de datos tradicional
  • Procesamiento distribuido
  • Análisis estadístico
  • Tipos de Machine Learning análisis
  • Data Visualization

Big Data Funciones y responsabilidades

  • Administradores
  • Desarrolladores
  • Analistas de datos

Languages Utilizado para Data Analysis

  • Python
    • ¿Por qué Python para Data Analysis?
    • Manipulación, procesamiento, limpieza y procesamiento de datos

Aproximaciones a Data Analysis

  • Análisis estadístico
    • Análisis de series temporales
    • Forecasting con modelos de correlación y regresión
    • Inferencial Statistics (estimando)
    • Descriptivo Statistics en Big Data conjuntos (por ejemplo, calculando la media)
  • Machine Learning
    • Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje no supervisado
    • Clasificación y agrupación
    • Estimación del costo de métodos específicos
    • Filtrado

Big Data Infraestructura

  • Almacenamiento de datos
    • Bases de datos relacionales (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Entendiendo los matices
      • Bases de datos jerárquicas
      • Bases de datos orientadas a objetos
      • Bases de datos orientadas a documentos
      • Bases de datos orientadas a grafos
      • Otro

El futuro de Big Data

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Una comprensión general de las matemáticas
  • Una comprensión general de la programación
  • Comprensión general de las bases de datos

Audiencia

  • Desarrolladores / programadores
  • Consultores de TI
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (5)

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