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Data Analytics - Mining e analisi dei Big Data - Rivisto
Scopri come analizzare i big data utilizzando tecniche di mining e clustering, in questo corso gratuito online di big data analytics.
Description
In questo corso di analisi dei dati online Data Analytics - Mining and Analysis of Big Data verrà introdotto al concetto di big data e a diverse tecniche che vengono utilizzate per analizzare e interpretare i big data.
Il corso inizia con l'introduzione di big data e elenca i quattro V di big data. Si imparerà sull'estrazione di regole associative, e su quando si può applicare l'associazione e i modelli che nascono nell'attività mineraria.
Nel secondo modulo, si imparerà l'analisi di clustering. Esaminerai la differenza tra clustering e classificazione e i diversi tipi di clustering. Imparerai anche K - significa clustering e K-meloidi.
Nell'ultimo modulo si imparerà sull'apprendimento online e attivo, imparare sulla sperimentazione e la differenza tra un contesto online e offline di creazione dei dati. Sarai introdotto al problema bandito di n - arm e come trovare soluzioni per il problema del bandito multi - braccio.
Questo corso gratuito online sarà di grande interesse per i professionisti coinvolti nella scienza dei dati e nell'analisi dei dati e di qualsiasi discente che voglia saperne di più analizzare i big data utilizzando tecniche di mining e clustering.
Start Course NowModules
Introduzione alla Mining di Regola Associativa
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Introduzione alla Regola Associativa Mining Learning Esiti
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Associazione Regola Mining
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Associazione Regola Mining (cont'd)
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Introduzione alla Regola Associativa Mining Lezione Sommario
Introduzione ai Big Data
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Introduzione ai Big Data Learning Outcomes
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Big Data, Una piccola introduzione
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Big Data, Una piccola introduzione (cont'd)
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Introduzione a Big Data Lezione Summary
Introduzione a Clustering Analysis
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Introduzione a Clustering Analysis Learning Outcomes
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Analisi di clustering
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Analisi di clustering (cont'd)
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Introduzione a Clustering Analysis Lesson Summary
Sperimentazione e apprendimento attivo
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Sperimentazione e Apprendimento Attivo: Learning Outcomes
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Introduzione a Experimentazione e Active Learning
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Introduzione a Experimentazione e Active Learning (cont'd)
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An Introduzione a Apprendimento Online - Reinforcement Learning
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An Introduction to Online Learning - Reinforcement Learning (cont'd)
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Sperimentazione e Apprendimento Attivo: Lezione Sommario
Valutazione del corso
Learning Outcomes
Avendo completato questo corso sarà possibile:
- Definire l'estrazione di regole di associazione
- Spiegare i modelli e le regole di mining frequenti
- Elenco quando le regole di associazione possono essere applicate
- Definire l'algoritmo apriori
- Elenco i quattro V di big data
- Spiegare perché i dati dei social media possono essere difficili da disambiguare
- Distinguere tra clustering e classificazione
- Spiegare perché viene utilizzato il clustering
- Elenco dei diversi tipi di clustering
- Definire K-Means clustering
- Spieghi k - meloidi
- Definire quali sono i problemi di multi - scelta stocastica
- Spiegare il problema bandito di n - arm
- Descrivere alcune soluzioni per il problema del bandito multi - braccio
Certification
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