Learn BIG DATA Complete Guide (OFFLNE)

Le volume des données que l'on a affaire a explosé à des niveaux inimaginables dans la dernière décennie, et en même temps, le prix du stockage de données a systématiquement réduit. Les entreprises privées et les institutions de recherche téraoctets de capture de données sur les interactions de leurs utilisateurs, les entreprises, les médias sociaux, et des capteurs également des appareils tels que les téléphones mobiles et les automobiles. Le défi de cette époque est de donner un sens de cette mer de données.

C'est là de grandes analyses de données entre en image. Big Data Analytics implique largement la collecte de données provenant de différentes sources, munge d'une manière qu'il devient disponible pour être consommée par les analystes et enfin de fournir des produits de données utiles à l'activité de l'organisation. Le processus de conversion de grandes quantités de données brutes non structurées, extraites de différentes sources à un produit de données utiles pour les organisations constitue le cœur de Big Data Analytics. Dans ce tutoriel, nous allons discuter des concepts les plus fondamentaux et les méthodes de Big Data Analytics.

Nous couvrons des sujets comme
• Cycle de vie des données
• Méthodologie
• Livrables de base
• Les intervenants clés
• Analyste de données
• Scientifique de données

    Projet Big Data Analytics
• Définition du problème
• Collecte de données
• Les données de nettoyage
• Visualisation de données
• Exploration des données
• Résumer

    Big Data Analytics Méthodes
• Introduction à R
• Graphiques et graphiques
• Outils de données
• Méthodes statistiques

    Méthodes avancées
• Apprentissage machine aux fins d'analyse des données
• Naive Bayes Classifier
• K-means
• Règles d'association
• Arbres de décision
• Régression logistique
• Des séries chronologiques
• Text Analytics
• Apprentissage en ligne