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Programa do Curso
Introdução a Data Analysis e Big Data
- O que faz com que Big Data seja "grande"?
- Velocidade, volume, variedade, veracidade (VVVV)
- Limites do processamento de dados tradicional
- Processamento distribuído
- Análise estatística
- Tipos de análise Machine Learning
- Data Visualization
Big Data Papéis e responsabilidades
- Administradores
- Programadores
- Analistas de dados
Languages Utilizado para Data Analysis
- Python
- Porquê Python para Data Analysis?
- Manipulação, processamento, limpeza e processamento de dados
Abordagens para Data Analysis
- Análise estatística
- Análise de séries temporais
- Forecasting com modelos de Correlação e Regressão
- Inferencial Statistics (estimativa)
- Descritiva Statistics em conjuntos Big Data (por exemplo, cálculo da média)
- Machine Learning
- Aprendizagem supervisionada vs não supervisionada
- Classificação e agrupamento
- Estimativa do custo de métodos específicos
- Filtragem
[Infraestrutura
- Armazenamento de dados
- Bases de dados relacionais (SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- Compreender as nuances
- Bases de dados hierárquicas
- Bases de dados orientadas para objectos
- Bases de dados orientadas para documentos
- Bases de dados orientadas para gráficos
- Outras bases de dados
- Bases de dados relacionais (SQL)
O futuro de Big Data
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos gerais de matemática
- Conhecimentos gerais de programação
- Conhecimentos gerais de bases de dados
Público-alvo
- Programadores
- Consultores de TI
21 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
Fazendo Exercício
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Curso - QGIS for Geographic Information System
Máquina Traduzida
Exemplos práticos nos permitiram ter uma experiência real de como o programa funciona. Boas explicações e integração de conceitos teóricos e como eles se relacionam com aplicações práticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Máquina Traduzida