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Analítica de datos-Minería y análisis de Big Data-Revisada

Aprenda a analizar big data utilizando las técnicas de minería y clustering.

Data Science
Gratis
Analítica de datos, el proceso de estudio y evaluación de los datos, se utiliza ampliamente en los negocios, las industrias comerciales e incluso el gobierno, ayuda a tomar decisiones más informadas. Es una parte cada vez mayor de las prácticas empresariales modernas, desde los datos de minería, hasta la definición de big data, para crear modelos de datos que estudian este curso para obtener un inicio en la Analítica de Datos y los Datos de gran tamaño.
  • Duración

    2-3 Horas
  • Evaluación

    Yes
  • Certificación

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Descripción

Resultados

Certificación

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Description

En este curso de análisis de datos en línea Analítica de datos-Minería y análisis de Big Data se introducirá en el concepto de big data y en un número de técnicas que se utilizan para analizar e interpretar los datos importantes.

El curso comienza con la introducción de big data y enumera los cuatro V ’ de big data. Aprenderá sobre la minería de reglas asociativa 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 en clústeres y la clasificación y los diferentes tipos de agrupación en clúster. También aprenderá acerca de K-medias clustering y K-meloids.

En el último módulo, aprenderá sobre el aprendizaje online 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 presentará al problema de bandido n-arm y a cómo encontrar soluciones para el problema de bandidos de varios brazos.

Este curso gratuito en línea será de gran interés para los profesionales que participan en el análisis de datos y ciencia de datos y cualquier alumno que desee obtener más información sobre el análisis de big data utilizando técnicas de minería y de clústeres.

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Learning Outcomes

Habiendo completado este curso, podrá:


  • Definir minería de reglas de asociación
  • Explicar patrones y reglas frecuentes de minería
  • Lista cuando se pueden aplicar reglas de asociación
  • Definir el algoritmo apriori
  • Listar los cuatro V ’ de big data
  • Explicar por qué los datos de los medios de comunicación social pueden ser difíciles de desambiguar
  • Distinguir entre la agrupación en clúster y la clasificación
  • Explicar por qué se utiliza la agrupación en clúster
  • Listar los distintos tipos de clústeres
  • Definir la agrupación en clústeres de K-Means
  • Explorar k-meloids
  • Definir lo que son los problemas de varias opciones estocásticos
  • Explicar el problema del bandido n-arm
  • Describa algunas soluciones para el problema de bandidos de varios brazos

Certification

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