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Introduzione ai BIG DATA

Corso

A Distanza

500 € IVA inc.

Consulente Emagister

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Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.

800 73 60 57

Numero verde, dal lunedì al venerdì, dalle 9 alle 19.

Il corso ideale sui BIG DATA!

  • Tipologia

    Corso

  • Livello

    Livello base

  • Metodologia

    A distanza

  • Ore di lezione

    12h

  • Durata

    3 Giorni

  • Inizio

    Scegli data

Il centro H-Data presenta sulla piattaforma Emagister.it il corso di Introduzione ai BIG DATA.

Questo corso fornisce una panoramica per comprendere il mondo dei Big Data, introducendo ai paradigmi, alle tecnologie e agli ambiti di applicazione delle diverse soluzioni trattate.

Informazioni importanti

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

A distanza

Inizio del corso

Scegli dataIscrizioni aperte

Profilo del corso

Obiettivi: 1) Conoscere le caratteristiche dei Big Data 2) Distinguere i principali modelli per l’analisi dei dati 3) Identificare le principali piattaforme tecnologiche per i BigData

Conoscenze di Statistica di base

Domande e risposte

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Materie

  • Big Data
  • Business analysis
  • Business intelligence
  • Data Mining
  • Decision making
  • Data Warehouse
  • Analisi dati
  • Alberi decionali
  • Rapid Miner
  • Clustering

Professori

Filippo Carone Fabiani

Filippo Carone Fabiani

PhD - CEO

Programma

1) Conoscere le caratteristiche dei Big Data• conoscere le 5V dei Big Data, requisiti e vantaggi,• comprendere gli ambiti applicativi dei Big Data: aree e problematiche di interesse
2) Analisi di casi di business per mostrare gli aspetti più rilevanti• tipologie di dati business che si possono trattare• quali dati business si possono ricavare
3) Identificare le principali piattaforme tecnologiche per i Big Data• riconoscere e confrontare i tool in termini di semplicità d’uso, volume di dati in grado di trattare, ecc.
4) Le principali tecniche di Data Analysis: problematiche di previsione e di classificazione.• conoscere i principali modelli di analisi: Regressione Lineare, Classificatori lineari, Alberi Decisionali, Clustering.• applicare e confrontare le tecniche apprese• analizzare e discutere i risultati 5) I principali applicativi per il Data Mining e Machine Learning• conoscere i principali applicativi di Data Mining. (RapidMiner, Weka, KNIME)• comprendere peculiarità, differenze e similitudini• confrontare i diversi ambienti di calcolo

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