From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Inizio

    Scegli data

Pubblico
Se cerchi di dare un senso ai dati a cui hai accesso o vuoi analizzare i dati non strutturati disponibili in rete (come Twitter, Linked in, ecc ...) questo corso fa al caso tuo.
Si rivolge principalmente a decisori e persone che hanno bisogno di scegliere quali dati vale la pena raccogliere e cosa vale la pena analizzare.
Non è rivolto alle persone che configurano la soluzione, anche se queste persone beneficeranno del quadro generale.
Modalità di consegna
Durante il corso i delegati saranno presentati con esempi operativi di tecnologie per lo più open source.
Le lezioni brevi saranno seguite da presentazioni e semplici esercizi da parte dei partecipanti
Contenuto e software utilizzati
Tutto il software utilizzato viene aggiornato ogni volta che viene eseguito il corso, quindi controlliamo le versioni più recenti possibili.
Copre il processo dall'ottenimento, formattazione, elaborazione e analisi dei dati, per spiegare come automatizzare il processo decisionale con l'apprendimento automatico.
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Profilo del corso

Understanding of traditional data management and analysis methods like SQL, data warehouses, business intelligence, OLAP, etc... Understanding of basic statistics and probability (mean, variance, probability, conditional probability, etc....)

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Materie

  • Open source

Programma

Quick Overview

  • Data Sources
  • Minding Data
  • Recommender systems
  • Target Marketing
Datatypes
  • Structured vs unstructured
  • Static vs streamed
  • Attitudinal, behavioural and demographic data
  • Data-driven vs user-driven analytics
  • data validity
  • Volume, velocity and variety of data
Models
  • Building models
  • Statistical Models
  • Machine learning
Data Classification
  • Clustering
  • kGroups, k-means, the nearest neighbours
  • Ant colonies, birds flocking
Predictive Models
  • Decision trees
  • Support vector machine
  • Naive Bayes classification
  • Neural networks
  • Markov Model
  • Regression
  • Ensemble methods
ROI
  • Benefit/Cost ratio
  • Cost of software
  • Cost of development
  • Potential benefits
Building Models
  • Data Preparation (MapReduce)
  • Data cleansing
  • Choosing methods
  • Developing model
  • Testing Model
  • Model evaluation
  • Model deployment and integration
Overview of Open Source and commercial software
  • Selection of R-project package
  • Python libraries
  • Hadoop and Mahout
  • Selected Apache projects related to Big Data and Analytics
  • Selected commercial solution
  • Integration with existing software and data sources

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