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Course Outline
1주차 Big Data 개념
- VVVV(속도, 볼륨, 다양성, 진실성) 정의
- 기존 데이터 처리 용량의 한계
- 분산 처리
- 통계 분석
- Machine Learning 분석 유형
- Data Visualization
- 분산 처리(예: 맵 축소)
- 사용되는 언어 소개
- R 언어 집중 강좌
- Python 집중 코스
2주차 & 3주차 공연 Data Analysis
- 통계 분석
- Big Data 세트의 설명 Statistics(예: 평균 계산)
- 추론적 Statistics (추정)
- Forecasting 상관관계 및 회귀 모델 사용
- 시계열 분석
- Machine Learning의 기본
- 지도 학습과 비지도 학습
- 분류 및 클러스터링
- 특정 방법의 비용 추정
- 필터
4주차 자연어 처리
- 텍스트 처리 중
- 본문의 의미 이해
- 자동 텍스트 생성
- 감성/주제 분석
- Computer 비전
5주 및 6주차 도구 개념
- 데이터 저장 솔루션 (SQL, NoSQL, 계층적, 객체 지향, 문서 지향)
- MySQL, Cassandra, MongoDB, Elasticsearch, HDFS 등...)
- 문제에 대한 올바른 해결책 선택
- 분산 처리
- 불꽃
- Machine Learning Spark(MLLib) 사용
- 스파크 SQL
- Scala능력
- 퍼블릭 클라우드(AWS, Google 등...)
- 프라이빗 클라우드(OpenStack, 클라우드 파운드리)
- 자동 확장성
7주차 Soft Skills
- 자문 및 Leadership 기술
- 영향력 행사: 데이터 기반 스토리텔링
- 청중 이해하기
- 효과적인 데이터 프레젠테이션 - 메시지 전달
- 효율성에 영향을 미치고 리더십을 변화시킵니다.
- 어려운 상황 처리
시험
- 프로그램 종료 졸업 시험
Requirements
참가자는 최소한 고등학교 수준의 수학에 대한 기초 지식을 갖추고 있어야 합니다.
프로그래밍 기술이 필요하지는 않지만 어떤 프로그래밍 기술이라도 유용할 것입니다.
참가자들은 이 교육 프로그램에 참여하기 전에 평가와 인터뷰를 받게 됩니다.
245 Hours
회원 평가 (4)
Understanding big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
Course - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Subject presentation knowledge timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Course - Introduction to Data Science and AI (using Python)
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.
Winnie Chan - Statistics Canada
Course - Jupyter for Data Science Teams
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.
