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Análisis de datos-Minería y análisis de Big Data-Revisado

Aprenda a analizar big data utilizando técnicas de minería y agrupación en clúster, en este curso gratuito de analítica de big data en línea.

Publisher: NPTEL
Este curso gratuito online de Big Data Analytics de Alison te enseñará a extraer y analizar big data. Este proceso de estudio y evaluación de datos es ampliamente utilizado en las industrias comerciales e incluso en el sector gubernamental. Con la ayuda de este curso, también aprenderá a crear modelos de datos en clúster que a su vez pueden ayudarle a tomar decisiones más informadas. ¡Haz que esto sea parte de tu práctica comercial ahora!
Análisis de datos-Minería y análisis de Big Data-Revisado
  • Duración

    1.5-3 Horas
  • Students

    18,551
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

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Description

En este curso de análisis de datos en línea, Data Analytics-Mining and Analysis of Big Data se le introducirá en el concepto de Big Data y en una serie de técnicas que se utilizan para analizar e interpretar Big Data.

El curso se inicia con la introducción de datos grandes y lista los cuatro V ’ s de big data. Aprenderá sobre la minería de reglas asociativas y sobre cuándo se puede aplicar la asociación y los patrones que surgen en la minería.

En el segundo módulo, aprenderá sobre el análisis de clústeres. Examinará la diferencia entre la agrupación y la clasificación y los distintos tipos de agrupación en clúster. También aprenderá sobre la agrupación en clúster K y los K-meloides.

En el último módulo, aprenderá sobre el aprendizaje en línea y activo, aprenderá sobre la experimentación y la diferencia entre un contexto en línea y fuera de línea de la creación de datos. Se le introducirá el problema de bandido de n-arm y cómo encontrar soluciones para el problema de bandolera de varios brazos.

Este curso gratuito en línea será de gran interés para los profesionales involucrados en la ciencia de datos y el análisis de datos y cualquier estudiante que desee aprender más sobre el análisis de big data utilizando técnicas de minería y agrupación en clúster.

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