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Course Outline
Data Science for Big Data Analytics 소개
- Data Science 개요 빅 데이터 개요 데이터 구조 빅 데이터의 동인 및 복잡성 빅 데이터 생태계 및 분석에 대한 새로운 접근 방식 빅 데이터 데이터 마이닝 프로세스 및 문제의 핵심 기술 연관 패턴 마이닝 데이터 클러스터링 이상치 탐지 데이터 분류
데이터 분석 수명주기 소개
- 발견 데이터 준비 모델 계획 모델 구축 결과 발표/Communication 운영화 연습: 사례 연구
이 시점부터 대부분의 훈련 시간(80%)은 R 및 관련 빅 데이터 기술의 예제와 연습에 사용됩니다.
R 시작하기
- R 및 Rstudio 설치 R 언어의 기능 R의 개체 R의 데이터 데이터 조작 빅 데이터 문제 연습
Hadoop 시작하기
- 설치 Hadoop Hadoop 모드 이해 HDFS MapReduce 아키텍처 Hadoop 관련 프로젝트 개요 Hadoop MapReduce에서 프로그램 작성 연습
R과 Hadoop를 RHadoop와 통합
- RHadoop의 구성 요소 RHadoop 설치 및 Hadoop와 연결 R을 사용한 RHadoop Hadoop 스트리밍 아키텍처 RHadoop를 사용한 데이터 분석 문제 해결 연습
데이터 전처리 및 준비
- 데이터 준비 단계 특징 추출 데이터 정리 데이터 통합 및 변환 데이터 축소 - 샘플링, 특징 하위 집합 선택, 차원 축소 이산화 및 비닝 연습 및 사례 연구
R의 탐색적 데이터 분석 방법
- 기술 통계 탐색적 데이터 분석 시각화 - 예비 단계 단일 변수 시각화 다중 변수 조사 통계적 평가 방법 가설 테스트 연습 및 사례 연구
Data Visualization
- R의 기본 시각화 데이터 시각화를 위한 패키지 ggplot2, lattice,ploly, lattice R의 플롯 서식 지정 고급 그래프 연습
회귀(미래 가치 추정)
- 선형 회귀 사용 사례 모델 설명 진단 선형 회귀 문제 축소 방법, 능선 회귀, 올가미 일반화 및 비선형 회귀 스플라인 국소 다항식 회귀 일반화된 덧셈 모델 R을 사용한 회귀 연습 및 사례 연구
분류
- 분류 관련 문제 베이지안 리프레셔 Naive Bayes 로지스틱 회귀 K-최근접 이웃 의사결정 트리 알고리즘 신경망 지원 벡터 머신 분류기 진단 분류 방법 비교 Scala 분류 알고리즘 연습 및 사례 연구
모델 성능 평가 및 선택
- 편향, 분산 및 모델 복잡성 정확도 대 해석성 분류기 평가 모델/알고리즘 성능 측정 홀드아웃 검증 방법 교차 검증 캐럿 패키지를 사용하여 기계 학습 알고리즘 조정 이익 ROC 및 리프트 곡선을 사용하여 모델 성능 시각화
앙상블 방법
- 배깅 Random Forest 부스팅 그라디언트 부스팅 연습 및 사례 연구
분류 및 회귀를 위한 서포트 벡터 머신
- 최대 마진 분류자 지원 벡터 분류자 지원 벡터 머신 분류 문제용 SVM 회귀 문제용 SVM
클러스터링을 위한 기능 선택 대표적인 기반 알고리즘: k-평균, k-medoids 계층적 알고리즘: 응집 및 분할 방법 확률적 기본 알고리즘: EM 밀도 기반 알고리즘: DBSCAN, DENCLUE 클러스터 검증 고급 클러스터링 개념 RHadoop을 사용한 클러스터링 연습 및 사례 연구
- 링크 분석으로 연결 검색
링크 분석 개념 네트워크 분석을 위한 메트릭 Pagerank 알고리즘 하이퍼링크 유도 주제 Search 링크 예측 연습 및 사례 연구
- 연관 패턴 마이닝
빈번한 패턴 마이닝 모델 Scala빈번한 패턴 마이닝의 가능성 문제 무차별 대입 알고리즘 Apriori 알고리즘 FP 성장 접근 방식 후보 규칙 평가 연관 규칙 적용 검증 및 테스트 진단 R 및 Hadoop과 연관 규칙 연습 및 사례 연구
- 추천 엔진 구축
추천 시스템 이해 추천 시스템에 사용되는 데이터 마이닝 기술recommenderlab 패키지를 사용하는 추천 시스템 추천 시스템 평가 RHadoop를 사용한 추천 연습: 추천 엔진 구축
- 텍스트 분석
텍스트 분석 단계 원시 텍스트 수집 단어 빈도 – 역 문서 빈도 감정 결정 연습 및 사례 연구
35 Hours
회원 평가 (2)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Course - Data Science for Big Data Analytics
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing
