Înțelegerea datelor mari: 6 cursuri online pentru a vă ajuta să înțelegeți cel mai bine datele dvs.

Conţinut

Introducere în Big Data - UC San Diego
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Specializare Big Data - UC San Diego
Specializare în analize de afaceri - Universitatea din Pennsylvania
Sisteme de Modelare și Management Big Data - UC San Diego
Explorarea și producerea datelor pentru luarea deciziilor în afaceri - Universitatea din Illinois
Vizualizarea datelor cu specializarea Tableau - UC Davis

Sursa: Sunan Panyo / Dreamstime.com

La pachet:

Multe dintre aceste cursuri unice oferă studenților o bază largă în tratarea datelor mari.

Datele mari sunt la ordinea zilei - dar de când mediile de stocare avansate ne-au permis să compilăm cantități mult mai mari de informații, am încercat să aflăm cum să utilizăm în mod eficient toate aceste date pentru a oferi informații și cum să găsești semnalul în zgomot.

Aceste șase cursuri pot ajuta oamenii de știință aspiranți să se familiarizeze cu metodele și tehnicile de ultimă oră în managementul datelor mari.

Introducere în Big Data - UC San Diego
Specializare Big Data - UC San Diego
Specializare în analize de afaceri - Universitatea din Pennsylvania
Sisteme de Modelare și Management Big Data - UC San Diego
Explorarea și producerea datelor pentru luarea deciziilor în afaceri - Universitatea din Illinois
Vizualizarea datelor cu specializarea Tableau - UC Davis

Introducere în Big Data - UC San Diego

Acest curs îi duce pe studenți prin peisajul de date mari și prezintă terminologia cheie. Aceasta ajută să demonstreze progrese în lumea datelor mari, de exemplu, prin utilizarea Apache Hadoop și clustering, unde datele mari au devenit mai ușor de gestionat și guvernarea datelor a devenit mai sofisticată.

USP-uri cheie:

Introducere în trei surse cheie de date mari - oameni, organizații și senzori
Concentrați-vă pe „V-urile” de date mari - volum, viteză, varietate, veridicitate, valență și valoare și importanța fiecăruia în modelele de date mari
Modele de proces de date mari pentru analiză
Identificarea principalelor probleme și soluții majore de date
Explicarea modelelor de date mari și modul în care acestea se extind
Lucrul continuu cu Apache Hadoop pentru știința datelor, precum și componente precum Fire, HDFS și MapReduce

Durata: 16 ore (sugerat: trei săptămâni de studiu)

Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața

Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.

Specializare Big Data - UC San Diego

În acest curs, studenții vor învăța despre luarea deciziilor cu date mari și despre modul în care datele mari sunt manipulate pentru a oferi perspective.

Cursul conduce la analiza întreprinderii pentru date mari și utilizarea practică a instrumentelor de date mari precum Hadoop și altele.

Studenții vor învăța să colaboreze cu alții la proiecte de știință a datelor, să ia inițiativa ca auto-starter în procesele de luare a deciziilor de date mari și să se ocupe de seturi de date mari și complexe. (Pentru mai multe despre datele mari, consultați Silozuri de date mari: ce sunt acestea și cum să le faceți față.)

USP-uri cheie:

Introducere în Hadoop, MapReduce, Scânteie, Porc și stup
Module de cod furnizate pentru modelarea predictivă
Proiect final pentru aplicarea abilităților

Durata: cinci luni (la șapte ore pe săptămână)

Specializare în analize de afaceri - Universitatea din Pennsylvania

Acest curs promite construirea de cunoștințe de bază privind capacitatea de date mari și analitice. Studenții analizează modul în care oamenii de știință de date lucrează în lumea reală, cu accent pe analiza predictivă și aplicarea specifică a industriei de date mari. Instructorii și planificatorii de curs îi ajută pe elevi să cultive o „mentalitate de date mari” și să lucreze spre o mai bună competență și competență cu instrumente de date mari.

Aruncați o privire la modul în care proiectele de date mari funcționează în resurse umane, finanțe și operațiuni, precum și în alte domenii cheie, cu accent pe lucrările de analiză predictivă.

USP-uri cheie:

Transparența în proiectele de știință a datelor din lumea reală
Concentrați-vă pe sprijinul decizional al întreprinderii
Instrumente și resurse specifice industriei
Proiect final pentru testarea abilităților

Durata: trei luni (șapte ore pe săptămână)

Sisteme de Modelare și Management Big Data - UC San Diego

Acest curs parcurge unele dintre problemele periferice cu știința datelor mari, precum și sarcini de bază legate de date mari, de exemplu, colectarea și stocarea datelor și organizarea datelor.

Cursul acoperă, de asemenea, diferite tipuri de seturi de date și instrumente de gestionare, precum și resurse pentru fiecare, în timp ce arată cât de mari beneficii de gestionare a datelor de instrumentele și practicile analitice

Tutoriale ajută să arate cum se realizează activitatea de știință a datelor și manipularea specifică a datelor mari cu diverse instrumente. Cursul parcurge, de asemenea, o parte din „traseul industriei”, care descrie proliferarea sistemelor de date mari, astfel încât studenții să poată conduce liderii gândirii în istoria evoluției muncii de date mari, înțelegerea instrumentelor cheie, a vânzătorilor și a jucătorilor și a modului în care diverse oferte concura.

USP-uri cheie:

Tehnici aplicate pentru dezvoltarea abilităților
Discuții despre instrumente precum AsterixDB, HP Vertica, Impala, Neo4j, Redis și SparkSQL
Diferențiere între diferite sisteme de gestionare a datelor
Proiectare practică în industria jocurilor

Durata: 16 ore (șase săptămâni de studiu la 2-3 ore pe săptămână)

Explorarea și producerea datelor pentru luarea deciziilor în afaceri - Universitatea din Illinois

O parte din accentul acestui curs se va concentra pe modele statistice și rezumate de date mari, precum și eșantionare și alte analize de date mari. Metodologiile de utilizare a datelor mari în diferite formate și platforme ajută la examinarea lucrărilor statistice în diverse setări.

În dezvoltarea unui traseu unic de instrucțiuni, cursul va ghida nu numai elevii către o înțelegere a „ce” (instrumente, resurse, tipare, metode), ci „cum” (cum sunt generate rezultatele și de ce contează asta). privirea atentă la datele mari, în general, cu o abordare distinct cantitativă, care poate pregăti un student pentru a lucra într-o zonă mai tehnică de manipulare și analiză a datelor mari.

USP-uri cheie:

Utilizarea formatată a seturilor de date mari
Informații despre eșantionare și modul în care eșantionarea susține procesul decizional
Evaluarea diverselor setări pentru date mari
Accentul cheie pe analiza statistică

Durata: 22 ore (patru săptămâni de studiu 4 până la 6 ore pe săptămână)

Vizualizarea datelor cu specializarea Tableau - UC Davis

Prin concentrarea pe unul dintre cele mai populare instrumente cheie pentru analiza afacerilor, platforma Tableau, acest curs trece peste vizualizarea datelor și alte elemente de utilizare a datelor mari pentru începători. Privind resursele și bibliotecile, studenții vor evalua cazurile de utilizare din lumea reală pentru a înțelege cum să genereze rapoarte și să utilizeze tablouri de bord vizuale pentru a lucra cu date mari.

Aspectul de vizualizare al acestui curs este oarecum unic și este foarte solicitat, deoarece experții din industrie dezvăluie măsura în care modelul vizual este util în analiza datelor mari. (Pentru mai multe despre vizualizarea datelor, consultați Bucuria datei viz: datele pe care nu le căutați.)

USP-uri cheie: