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

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

Declaração de Clientes (5)

Próximas Formações Provisórias

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