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Analyse des données-exploitation minière et analyse des Big Data-Révisé
Apprenez à analyser de grandes données à l'aide de techniques d'exploitation et de mise en cluster, dans ce cours d'analyse de données en ligne gratuit.
Description
Dans ce cours d'analyse de données en ligne, Data Analytics-Mining and Analysis of Big Data, vous serez introduit au concept de big data et à un certain nombre de techniques qui sont utilisées pour analyser et interpréter les grandes données.
Le cours démarre avec l'introduction de données importantes et répertorie les quatre &rbl; ’ s de big data. Vous en apprendrez davantage sur l'exploration de règles associatives et sur le moment où l'association peut être appliquée et sur les modèles qui se produisent dans l'exploration.
Dans le second module, vous allez apprendre l'analyse de la mise en cluster. Vous examinerez la différence entre la classification et la classification et les différents types de classification. Vous en apprendrez également sur la mise en cluster de moyennes K et les K-meloïdes.
Dans le dernier module, vous allez apprendre sur l'apprentissage en ligne et actif, vous familiariser avec l'expérimentation et la différence entre un contexte en ligne et hors ligne de création de données. Vous serez introduit dans le problème de bandit n-arm et comment trouver des solutions pour le problème de bandit multi-bras.
Ce cours en ligne gratuit sera d'un grand intérêt pour les professionnels impliqués dans l'analyse des données et de la science des données et pour tout apprenant qui souhaite en apprendre davantage sur l'analyse des grandes données à l'aide des techniques d'exploitation et de mise en cluster.
Start Course NowModules
Introduction à l'exploration de règles associatives
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Introduction à la règle d'association Résultats de l'apprentissage
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Extraction de règles d'association
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Association de règles d'association (suite)
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Introduction à l'exploration de règles associatives-Récapitulatif de la leçon
Introduction à la Big Data
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Introduction à l'apprentissage des Big Data
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Big Data, Une petite introduction
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Big Data, Une petite introduction (suite)
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Introduction aux Big Data Résumé de la leçon
Introduction à l'analyse de la classification
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Introduction à l'analyse de la classification Résultats d'apprentissage
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Analyse de la classification
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Analyse de la classification (suite)
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Introduction à l'analyse de la classification Sommaire de la leçon
Expérimentation et apprentissage actif
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Expérimentation et apprentissage actif: résultats d'apprentissage
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Introduction à l'expérimentation et à l'apprentissage actif
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Introduction à l'expérimentation et à l'apprentissage actif (suite)
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Introduction à l'apprentissage en ligne-Renforcement de l'apprentissage
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Introduction à l'apprentissage en ligne-Renforcement de l'apprentissage (suite)
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Expérimentation et apprentissage actif: résumé de la leçon
Évaluation du cours
Learning Outcomes
Après avoir terminé ce cours, vous pourrez:
- Définition de l'exploration de règles d'association
- Expliquer les règles et modèles fréquents d'exploration
- Liste lorsque des règles d'association peuvent être appliquées
- Définition de l'algorithme a priori
- Liste des quatre &rbl; ’ s de big data
- Expliquer pourquoi les données des médias sociaux peuvent être difficiles à éliminer
- Différencié entre la classification et la classification
- Expliquer pourquoi la mise en cluster est utilisée
- Liste des différents types de mise en cluster
- Définition de la mise en cluster des moyennes
- Expliquer les -meloïdes
- Définir les problèmes stochastiques à choix multiples
- Expliquer le problème de bandit n-arm
- Décrire certaines solutions pour le problème de bandit multibras
Certification
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