Cursos de De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

d2dbdpa

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

Comprensión de la gestión de datos tradicionales y métodos de análisis como SQL, data warehouses, business intelligence, OLAP, etc ... Comprensión de las estadísticas básicas y la probabilidad (media, varianza, probabilidad, probabilidad condicional, etc 

Descripción General

Audiencia

Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.

Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.

Modo de entrega

Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.

Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes

Contenido y software utilizados

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.

Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.

Programa del Curso

Vista rápida

  • Fuentes de datos
  • Datos de encuadernación
  • Sistemas de recomendación
  • Objetivo de mercado

Tipos de datos

  • Estructurado vs no estructurado
  • Estático vs transmitido
  • Datos actitudinales, de comportamiento y demográficos
  • Análisis basado en datos y en el usuario
  • Validez de los datos
  • Volumen, velocidad y variedad de datos

Modelos

  • La construcción de modelos
  • Modelos Estadísticos
  • Aprendizaje automático

Clasificación de datos

  • Clustering
  • KGrupos, k-medios, vecinos más cercanos
  • Colonias de hormigas, aves flocadas

Modelos predictivos

  • Árboles de decisión
  • Máquinas de vectores soporte
  • Clasificación Naive Bayes
  • Redes neuronales
  • Modelo de Markov
  • Regresión
  • Métodos de Ensemble

ROI

  • Relación beneficio / costo
  • Costo del software
  • Costo de desarrollo
  • Beneficios potenciales

La construcción de modelos

  • Preparación de datos (MapReduce)
  • Limpieza de datos
  • Selección de métodos
  • Modelo en desarrollo
  • Modelo de prueba
  • Evaluación del modelo
  • Implementación e integración de modelos

Visión general del software de código abierto y comercial

  • Selección del paquete R-project
  • Bibliotecas de Python
  • Hadoop y Mahout
  • Proyectos seleccionados de Apache relacionados con Big Data y Analytics
  • Solución comercial seleccionada
  • Integración con software y fuentes de datos existentes

Precios Etiquetas:

Prima

 

Testimonios

★★★★★
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