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Data Analytics - Mining e Analisi di Big Data - Revised

Data Science
Gratuito
Data Analytics il processo di studio e di valutazione dei dati, è ampiamente utilizzato negli affari, nelle industrie commerciali e anche nel governo, aiuta la decisione a prendere decisioni più informate. Si tratta di una parte crescente delle pratiche commerciali moderne, dai dati minerari, alla definizione dei big data, alla creazione di modelli di dati di clustering che studia questo corso per ottenere un avvio su Data Analytics e Big Data.
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  • Durata

    2-3 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Descrizione

Risultato

Certificazione

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Description

In questo corso di analisi dei dati online Data Analytics - Mining e Analisi dei Big Data sarà introdotto al concetto di big data e ad una serie di tecniche utilizzate per analizzare e interpretare i big data.

Il corso inizia con l'introduzione di dati importanti e elenca i quattro V di big data. Si imparerà sull'estrazione delle regole associative, e su quando può essere applicata l'associazione e i modelli che si presentano nell'estrazione.

Nel secondo modulo, si imparerà l'analisi di clustering. Esamineremo la differenza tra il clustering e la classificazione e i diversi tipi di clustering. Si imparerà anche su K - significa clustering e K-meloidi.

Nell'ultimo modulo, si imparerà l'apprendimento online e attivo, imparerà la sperimentazione e la differenza tra un contesto online e offline di creazione di dati. Tu sarai introdotto al problema di bandito di n - braccio e come trovare soluzioni per il problema di 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 qualsiasi discente che vuole saperne di più sull'analisi dei big data utilizzando tecniche di estrazione e di clustering.

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Learning Outcomes

Dopo aver completato questo corso sarà possibile:


  • Definisci minazione regola di associazione
  • Spiegare i modelli e le regole frequenti di estrazione
  • Elenco quando è possibile applicare le regole di associazione
  • Definisci l'algoritmo apriori
  • Elenca i quattro V di big data
  • Spiegare perché i dati dei social media possono essere difficili da disambiguare
  • Distingui tra clustering e classificazione
  • Explain perché il clustering è utilizzato
  • Elenca i diversi tipi di clustering
  • Definisci cluster K-Means
  • Explain k - meloidi
  • Definisci quali problemi di multi - scelta stocastici sono
  • Explain il problema di bandito n - braccio
  • Descrivi alcune soluzioni per il problema bandito multi - braccio

Certification

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