Зміст
- Вступ до великих даних - UC San Diego
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Спеціалізація великих даних - UC San Diego
- Спеціалізація Business Analytics - Університет Пенсільванії
- Системи моделювання та управління великими даними - UC San Diego
- Дослідження та отримання даних для прийняття бізнес-рішень - Університет Іллінойсу
- Візуалізація даних за допомогою спеціалізації Tableau - UC Davis
Джерело: Sunan Panyo / Dreamstime.com
Винос:
Багато з цих унікальних курсів дають студентам широку базу в обробці великих даних.
Великі дані - це порядок дня, але оскільки сучасні носії інформації дозволяли нам збирати набагато більшу кількість інформації, ми намагалися розібратися, як ефективно використовувати всі ці дані, щоб прийти до розуміння та Як знайти сигнал у шумі.
Ці шість курсів можуть допомогти працьовим науковцям ознайомитись із передовими методами та методами управління великими даними.
- Вступ до великих даних - UC San Diego
- Спеціалізація великих даних - UC San Diego
- Спеціалізація Business Analytics - Університет Пенсільванії
- Системи моделювання та управління великими даними - UC San Diego
- Дослідження та отримання даних для прийняття бізнес-рішень - Університет Іллінойсу
- Візуалізація даних за допомогою спеціалізації Tableau - UC Davis
Вступ до великих даних - UC San Diego
Цей курс проходить студентів через великий пейзаж даних та представляє ключову термінологію. Це допомагає показати прогрес у світі великих даних, наприклад, за допомогою використання Apache Hadoop та кластеризації, де великі дані стають більш керованими, а управління даними стає більш досконалим.
Основні USP:
- Ознайомлення з трьома ключовими джерелами великих даних - людьми, організаціями та датчиками
- Зосередьтеся на “V” великих даних - об’єм, швидкість, різноманітність, правдивість, валентність та значення, а також важливість кожної з них у великих моделях даних
- Великі моделі процесів обробки даних для аналізу
- Визначення основних проблем великих проблем та їх вирішення
- Пояснення великих моделей даних та їх масштабування
- Повна робота з Apache Hadoop для наукових даних, а також таких компонентів, як Пряжа, HDFS та MapReduce
Тривалість: 16 годин (пропонується: три тижні навчання)
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Спеціалізація великих даних - UC San Diego
У цьому курсі студенти дізнаються про прийняття рішень з великими даними та про те, як великі дані маніпулюють, щоб прийти до розуміння.
Курс веде до аналізу підприємств для великих даних та практичного використання таких великих інструментів даних, як Hadoop та інші.
Студенти навчаться співпрацювати з іншими щодо проектів з наукових даних, проявлятимуть ініціативу як самозапускники процесів прийняття великих даних та матимуть справу з великими та складними наборами даних. (Докладніше про великі дані дивіться у розділі Силосні дані даних: що вони є і як з ними працювати.)
Основні USP:
- Вступ до Hadoop, MapReduce, Spark, Pig and Hive
- Надані кодові модулі для прогнозного моделювання
- Заключний проект із застосування навичок
Тривалість: п'ять місяців (по сім годин на тиждень)
Спеціалізація Business Analytics - Університет Пенсільванії
Цей курс обіцяє побудову базової грамотності для великих даних та аналітики. Студенти розглядають, як працюють науковці даних у реальному світі, з акцентом на прогностичну аналітику та конкретні для галузі застосування великих даних. Викладачі курсів та планувальники допомагають студентам виробити "настрій з великими даними" та працювати над підвищенням кваліфікації та компетентності з інструментами великих даних.
Ознайомтеся з тим, як працюють великі проекти даних у галузі людських ресурсів, фінансів та операцій, а також інших ключових областях, з акцентом на роботу прогнозної аналітики.
Основні USP:
- Прозорість у реальних наукових проектах даних
- Орієнтуйтеся на підтримку рішень підприємств
- Інструменти та ресурси, специфічні для галузі
- Заключний проект для тестування навичок
Тривалість: три місяці (сім годин на тиждень)
Системи моделювання та управління великими даними - UC San Diego
Цей курс обговорює деякі периферійні питання з наукою про великі дані, а також основні завдання, пов’язані з великими даними, наприклад, збір та зберігання даних та організація даних.
Курс також охоплює різні типи наборів даних та інструментів управління та ресурсів для кожного, показуючи, наскільки велике управління даними отримує користь від аналітичних інструментів та практик.
Підручники допомагають показати, як працює робота з науковими даними та конкретні маніпуляції з великими даними за допомогою різних інструментів. Курс також переглядає деякі «галузеві доріжки», що описують розповсюдження великих систем даних, щоб студенти могли привнести думкове лідерство в історію еволюції великої роботи з даними, розуміючи ключові інструменти, постачальників та гравців, а також те, як різні пропозиції змагатися.
Основні USP:
- Застосовуються прийоми для формування навичок
- Обговорення таких інструментів, як AsterixDB, HP Vertica, Impala, Neo4j, Redis та SparkSQL
- Диференціація між різними системами управління даними
- Робочі дизайнерські роботи в ігровій індустрії
Тривалість: 16 годин (шість тижнів навчання по 2-3 години на тиждень)
Дослідження та отримання даних для прийняття бізнес-рішень - Університет Іллінойсу
Частина уваги цього курсу буде приділена статистичним моделям та великим підсумкам даних, а також вибірці та іншому аналізу великих даних. Методології використання великих даних у різних форматах та платформах допомагають переглядати статистичну роботу в різних умовах.
Розробляючи унікальний інструктаж, курс не тільки спрямовуватиме студентів на розуміння того, що "(інструменти, ресурси, шаблони, методи), а й" як "(як генеруються результати та чому це важливо.) продуманий погляд на великі дані в цілому з чітко вираженим кількісним підходом, який може підготувати студента до роботи в більш технічній галузі обробки великих даних та їх аналізу.
Основні USP:
- Форматування використання великих наборів даних
- Розуміння вибірки та те, як вибірка підтримує прийняття рішень
- Оцінка різних параметрів для великих даних
- Основний акцент на статистичному аналізі
Тривалість: 22 години (чотири тижні навчання від 4 до 6 годин на тиждень)
Візуалізація даних за допомогою спеціалізації Tableau - UC Davis
Орієнтуючись на один із найпопулярніших ключових інструментів для аналізу бізнесу, платформу Tableau, цей курс переходить до візуалізації даних та інших елементів широкого використання даних для початківців. Оглядаючи ресурси та бібліотеки, студенти оцінюють випадки використання в реальному світі, щоб зрозуміти, як генерувати звіти та використовувати візуальні інформаційні панелі для роботи з великими даними.
Візуалізаційний аспект цього курсу є дещо унікальним і дуже затребуваний, оскільки експерти галузі виявляють, наскільки візуальна модель корисна для аналізу великих даних. (Докладніше про візуалізацію даних див. У розділі Віза радості даних: дані, яких ти не шукав.)
Основні USP:
- Зосередьтеся на платформі Tableau
- Компонент візуалізації даних
- Журналістські приклади для оцінки
- Заключний проект для перевірки вмінь
Тривалість: 4 місяці (6 годин на тиждень)