Büyük Verilerin Analizi ve Görselleştirilmesinde Usta - Büyük Veri

Tüm Büyük Veri sürecine odaklanan tek yüksek lisans derecesi: veri analizi, işleme ve görselleştirme

• Süre: 18 ay
• Çevrimiçi sınavlar
• Kredi: 88
• Metodoloji:% 100 çevrimiçi eğitim
• Canlı çevrimiçi sınıflar
• Kişisel öğretmen

Şirketler ve resmi kurumlar, büyük bilginin giderek daha fazla mevcut olduğu yeni zamanlara giderek daha fazla adapte oluyor. Veriler işlenir ve analiz edilir, böylece çok sayıda alanda çok faydalıdır ve organizasyon için rekabet avantajı sağlar.

Bu yüksek lisans derecesi sizi iş için en yüksek talep gören mesleklerden biri olan BÜYÜK VERİ alanında uzman olarak eğitecektir. Veri madenciliğini herhangi bir şirketin karar verme sürecine dönüştürmenize, analiz etmenize, yorumlamanıza ve dahil etmenize ve proje izleme sistemlerini uygulamanıza olanak tanır.

LinkedIn istatistiklerine göre, 2012'den beri veri bilimi işlerinde altı kat artış var. Ayda 100.000 pesodan fazla maaş veriyorlar ”.

Bu lisansüstü kurs, mevcut pazar talebine uyum sağlamak için Görsel Analiz ve Büyük Veriyi birleştirir. Veri analizinin depolanması ve görselleştirilmesi için Makine Öğrenmesine ek olarak, en son yapay zeka araçlarının ve tekniklerinin kullanımı konusunda sizi eğitecek. Tanımlanmış ortamlardaki davranışları açıklayan kalıplar ve eğilimler bulabilecek, böylece şirketinize değerli katkılar sağlayabileceksiniz. Şunlarla çalışacaksınız:

• Bilginin yakalanması ve depolanması için veri madenciliği teknikleri: MongoDB ile veri yönetimi ve işleme.
• Yapay Zekanın geliştirilmesi için veri bilimindeki en son teknikler: yeni bilgi yaratabilen sistemlerin kümelenmesi ve tasarımı.
• Büyük veri işleme mühendisliği (Makine Öğrenimi): Hadoop araçları, veri analizi ve R.
• Görselleştirme Araçları: Google Grafikler, görselleştirmeler için JQuery eklentileri ve D3.js.

hedefleri

Bu Usta size şunları öğretecek:

• Verilerin analizi, görselleştirilmesi ve yorumlanmasına uygulanan en son istatistiksel tekniklerde uzmanlaşmak.
• Veritabanlarının tasarımı ve kullanımı ile ilgili hesaplama becerileri.
• Veri işleme için ileri mühendislik teknikleri.
• Gizlilik ve veri korumayla ilgili yasal konular.
• Yapay zeka araçlarını kullanmak ve bunları bilgilerin görselleştirilmesini optimize etmek için analiz teknikleriyle ilişkilendirmek.
• Veri sağlayarak karar vermeyi destekleyebilecek bir analiz sistemi tasarlamak.
• Bir şirketin herhangi bir gerçek durumunda noSQL depolama tekniklerini, analizini ve / veya veri görselleştirmesini uygulayabilme.
• Bir veri seti için en yaygın tanımlayıcıları belirleyin ve bunların uygulamalarını bilinen bir veri setinde değerlendirin.
• Aktarılacak bilgilere göre uygulanabilir görüntüleme sistemlerini değerlendirmek.
• Doğru karar vermek için istatistiksel verilerden sonuçlar üretmek, analiz etmek ve çıkarmak.
• Araştırma bulgularının raporlarını kaliteli, akıl yürütme tutarlılığı ve anlaşılmasını ve yayılmasını kolaylaştıran bir üslupla doğru şekilde hazırlamak.
• Mevcut kitaplıkları ve araçları kullanarak kendi grafiklerinizi ve görselleştirmelerinizi oluşturmak için.