Ce cours Data Science Edureka est conçu pour fournir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir un data scientist performant. Le cours couvre une gamme de techniques Hadoop, R et machine learning couvrant l'ensemble de l'étude de la science des données.
Qui devrait suivre ce cours?
Ce cours est conçu pour tous ceux qui veulent apprendre des techniques d'apprentissage automatique et souhaitent appliquer ces techniques en Big Data. Le cours est la fusion de deux puissants outils open source: Langue ‘R’ et cadre logiciel Hadoop.
Aprenderá a explorar datos cuantitativamente usando herramientas como SqoopSqoop est un outil open source conçu pour faciliter le transfert de données entre les bases de données relationnelles et l'écosystème Hadoop. Permet l'importation de données à partir de systèmes tels que MySQL, PostgreSQL et Oracle vers HDFS, ainsi que l'exportation de données depuis Hadoop vers ces bases de données. Sqoop optimise le processus grâce à la parallélisation des opérations, ce qui en fait une solution efficace pour le... Oui BuseFlume est un logiciel open source conçu pour la collecte et le transport de données. Il utilise une approche basée sur les flux, ce qui permet de transférer des données de diverses sources vers des systèmes de stockage tels que Hadoop. Son architecture modulaire et évolutive facilite l'intégration avec de multiples sources de données, ce qui en fait un outil précieux pour le traitement et l'analyse de grands volumes d'informations en temps réel...., escribir trabajos Hadoop CarteRéduireMapReduce est un modèle de programmation conçu pour traiter et générer efficacement de grands ensembles de données. Propulsé par Google, Cette approche décompose le travail en tâches plus petites, qui sont répartis entre plusieurs nœuds d’un cluster. Chaque nœud traite sa partie, puis les résultats sont combinés. Cette méthode vous permet de faire évoluer les applications et de gérer d’énormes volumes d’informations, fondamental dans le monde du Big Data...., effectuer une analyse de texte et utiliser le traitement du langage, aprender técnicas de aprendizaje automático usando Mahout y aprovechar al máximo y visualizar los resultados usando el lenguaje de programación ‘R’ et Apache Mahout .
Conditions préalables:
Certaines des conditions préalables à l'apprentissage de la science des données sont la familiarité avec Hadoop, apprentissage automatique et connaissance de R (Il est recommandé de ne pas être obligatoire car ces concepts seront également couverts tout au long du cours). En même temps, avoir des connaissances statistiques sera un atout supplémentaire.
Durée:
Classes en ligne: 30 Heures
Heures de laboratoire: 40 Heures
Projet: 20 Heures
Façon: En ligne
Mi-temps, temps complet:
Temps partiel
Prochains lots:
