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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.
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.
Inicio Curso AhoraModules
Introducción a la minería de reglas asociativas
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Introducción a los resultados de aprendizaje de minería de reglas asociativas
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Asociación de minería de reglas
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Asociación de minería de reglas (cont)
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Introducción al resumen de la lección de minería de reglas asociativas
Introducción a Big Data
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Introducción a Big Data Learning Outcomes
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Big Data, una pequeña introducción
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Big Data, Una pequeña introducción (continuación)
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Resumen de la introducción al Big Data
Introducción al análisis de clústeres
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Introducción a los resultados de aprendizaje de análisis de agrupación en clúster
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Análisis de clústeres
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Análisis de clústeres (continuación)
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Resumen de introducción a la lección de análisis de clústeres
Experimentación y aprendizaje activo
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Experimentación y aprendizaje activo: Resultados de aprendizaje
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Introducción a la experimentación y al aprendizaje activo
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Introducción a la experimentación y al aprendizaje activo (continuación)
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Introducción al aprendizaje en línea-Refuerzo del aprendizaje
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Introducción al aprendizaje en línea-Refuerzo del aprendizaje (continuación)
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Experimentación y aprendizaje activo: Resumen de la lección
Evaluación del curso
Learning Outcomes
Después de haber completado este curso, podrá:
- Definir minería de reglas de asociación
- Explicar patrones y reglas frecuentes de minería
- Lista cuando se pueden aplicar las reglas de asociación
- Definir el algoritmo de apriori
- Listar los cuatro V ’ s de big data
- Explique por qué los datos de redes sociales pueden ser difíciles de desambigüar
- Distinguir entre agrupación y clasificación
- Explicar por qué se utiliza la agrupación clúster
- Listar los distintos tipos de agrupación en clúster
- Definir agrupación de K-medias
- Explicar k-meloides
- Defina qué son los problemas de varias opciones de estocástico
- Explicar el problema de bandido de n-arm
- Describir algunas soluciones para el problema del bandido de varios brazos
Certification
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