Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Data Analysis ve Big Data'e Giriş
- Make'ın Big Data "Büyük" Olmasının Nedeni Nedir?
- Hız, Hacim, Çeşitlilik, Doğruluk (VVVV)
- Geleneksel Veri İşlemenin Sınırları
- Dağıtık İşleme
- İstatistiksel Analiz
- Machine Learning Analiz Türleri
- Data Visualization
Big Data Rolleri ve Sorumlulukları
- Yöneticiler
- Geliştiriciler
- Veri Analistleri
Languages, Data Analysis İçin Kullanılır
- R Language
- Data Analysis İçin Neden R?
- Veri manipülasyonu, hesaplama ve grafiksel gösterim
- Python
- Data Analysis İçin Neden Python?
- Verileri manipüle etme, işleme, temizleme ve analiz etme
Data Analysis'e Yaklaşımlar
- İstatistiksel Analiz
- Zaman Serisi analizi
- Forecasting, Korelasyon ve Regresyon modelleri ile
- Çıkarımsal Statistics (tahmin etme)
- Tanımlayıcı Statistics, Big Data kümelerinde (örneğin ortalama hesaplama)
- Machine Learning
- Denetimli ve denetimsiz öğrenme
- Sınıflandırma ve kümeleme
- Belirli yöntemlerin maliyetini tahmin etme
- Filtreleme
- Doğal Dil İşleme
- Metni işleme
- Metnin anlamını anlama
- Otomatik metin oluşturma
- Duygu analizi / konu analizi
- Computer Vision
- Görüntüleri edinme, işleme, analiz etme ve anlama
- 3B sahneleri yeniden yapılandırma, yorumlama ve anlama
- Karar vermek için görüntü verilerini kullanma
Big Data Altyapısı
- Veri Depolama
- İlişkisel veritabanları (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- İlişkisel olmayan veritabanları (NoSQL)
- Cassandra
- MongoDB
- Neo4j'ler
- Nuansları Anlama
- Hiyerarşik veritabanları
- Nesne yönelimli veritabanları
- Belge yönelimli veritabanları
- Grafik yönelimli veritabanları
- Diğer
- İlişkisel veritabanları (SQL)
- Dağıtık İşleme
- Hadoop
- Dağıtık bir dosya sistemi olarak HDFS
- Dağıtık işleme için MapReduce
- Spark
- Büyük ölçekli veri işleme için hepsi bir arada bellek içi kümeleme çerçevesi
- Yapılandırılmış akış
- Spark SQL
- Machine Learning kitaplıkları: MLlib
- GraphX ile grafik işleme
- Hadoop
- Scala Ölçeklenebilirlik
- Herkese açık bulut
- AWS, Google, Aliyun vb.
- Özel bulut
- OpenStack, Cloud Foundry vb.
- Otomatik ölçeklenebilirlik
- Herkese açık bulut
Soruna Doğru Çözümü Seçmek
Big Data'ün Geleceği
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Matematik hakkında genel bir anlayış
- Programlama hakkında genel bir anlayış
- Veritabanları hakkında genel bir anlayış
Hedef Kitle
- Geliştiriciler / programcılar
- BT danışmanları
35 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (7)
How big data work, data programs, greater knowledge of how our current world works using data
Ozayr Hussain - Vodacom
Eğitim - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
The practical side of the training.
Patrick - Vodacom PTy Ltd
Eğitim - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Interactive topics and the style used by the lecture to simplified the topics for the students
Miran Saeed - Sulaymaniyah Asayish Agency
Eğitim - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
the trainer and his ability to lecture
ibrahim hamakarim - Sulaymaniyah Asayish Agency
Eğitim - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Eğitim - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Eğitim - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Overall the Content was good.
