Course Outline

Data Analysis 및 Big Data 소개

  • Big Data을 "큰" 것으로 만드는 것은 무엇입니까?
    • 속도, 볼륨, 다양성, 진실성(VVVV)
  • 기존 데이터 처리의 한계
  • 분산 처리
  • 통계 분석
  • Machine Learning 분석 유형
  • Data Visualization

Big Data 역할 및 책임

  • 관리자
  • 개발자
  • 데이터 분석가

Languages 에 사용됨 Data Analysis

  • Python
    • 왜 Data Analysis 대신 Python인가요?
    • 데이터 조작, 처리, 정리 및 분석

Data Analysis에 대한 접근 방식

  • 통계 분석
    • 시계열 분석
    • Forecasting 상관관계 및 회귀 모델 포함
    • 추론Statistics (추정)
    • Big Data 세트의 설명적 Statistics (예: 평균 계산)
  • Machine Learning
    • 지도 학습과 비지도 학습
    • 분류 및 클러스터링
    • 특정 방법의 비용 추정
    • 필터링

Big Data 인프라

  • 데이터 저장
    • 관계형 데이터베이스(SQL)
      • MySQL
      • 포스트그레스
      • Oracle
    • 뉘앙스를 이해하다
      • 계층형 데이터베이스
      • 객체 지향 데이터베이스
      • 문서 지향 데이터베이스
      • 그래프 지향 데이터베이스
      • 다른

Big Data의 미래

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 수학에 대한 일반적인 이해
  • 프로그래밍에 대한 일반적인 이해
  • 데이터베이스에 대한 일반적인 이해

청중

  • 개발자 / 프로그래머
  • IT 컨설턴트
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

회원 평가 (5)

Upcoming Courses

Related Categories