From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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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.
Machine Translated
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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....)
Opinioni
Materie
- Open source
Programma
Quick Overview
- Data Sources
- Minding Data
- Recommender systems
- Target Marketing
- 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
- Building models
- Statistical Models
- Machine learning
- Clustering
- kGroups, k-means, the nearest neighbours
- Ant colonies, birds flocking
- Decision trees
- Support vector machine
- Naive Bayes classification
- Neural networks
- Markov Model
- Regression
- Ensemble methods
- Benefit/Cost ratio
- Cost of software
- Cost of development
- Potential benefits
- Data Preparation (MapReduce)
- Data cleansing
- Choosing methods
- Developing model
- Testing Model
- Model evaluation
- Model deployment and integration
- 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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