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Course Outline
빠른 개요
- 데이터 소스
- 마인드 데이터
- 추천 시스템
- 타겟 Marketing
데이터 유형
- 구조화 대 비구조화
- 정적 vs 스트리밍
- 태도, 행동 및 인구통계학적 데이터
- 데이터 중심 분석과 사용자 중심 분석
- 데이터 유효성
- 데이터의 양, 속도 및 다양성
모델
- 건물 모델
- 통계 모델
- 기계 학습
데이터 분류
- 클러스터링
- kGroups, k-평균, 가장 가까운 이웃
- 개미 군집, 새 떼
예측 모델
- 의사결정 트리
- 지원 벡터 머신
- 나이브 베이즈 분류
- 신경망
- 마르코프 모델
- 회귀
- 앙상블 방법
ROI
- 이익/비용 비율
- 소프트웨어 비용
- 개발 비용
- 잠재적인 이점
모델 구축
- 데이터 준비(맵리듀스)
- 데이터 정리
- 방법 선택
- 모델 개발 중
- 테스트 모델
- 모델 평가
- 모델 배포 및 통합
오픈 소스 및 상용 소프트웨어 개요
- R-project 패키지 선정
- Python 도서관
- Hadoop 그리고 머하웃
- Big Data 및 Analytics와 관련된 선택된 Apache 프로젝트
- 선택된 상용 솔루션
- 기존 소프트웨어 및 데이터 소스와의 통합
Requirements
SQL, 데이터 웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스, OLAP 등과 같은 전통적인 데이터 관리 및 분석 방법의 이해. 기초 통계 및 확률의 이해(평균, 분산, 확률, 조건부 확률 등....)
21 Hours
회원 평가 (2)
내용은 매우 흥미롭고 대학 마지막 학년에 도움이 될 것이라고 생각했습니다.
Krishan - NBrown Group
Course - 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.