Curso de Big Data: Modelagem Matemática

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Curso de Big Data: Modelagem Matemática

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Por que participar do curso?

Alguma vez você já se perguntou como a matemática pode ser usada para resolver problemas de dados grandes? Este curso irá mostrar-lhe como. A matemática está em todos os lugares, e com o aumento de dados grandes torna-se uma ferramenta útil ao extrair informações e analisar grandes conjuntos de dados.

Saiba como a matemática subjacente a análise de dados grande

Começaremos por explicar como as matemáticas sustentam muitas das ferramentas que são usadas para gerenciar e analisar grandes dados. Vamos mostrar-lhe como muito diferentes problemas aplicados podem ter objetivos matemáticas comuns e, portanto, podem ser abordados usando ferramentas matemáticas semelhantes. Nós, então, avançar para introduzir três tais ferramentas, com base num quadro de álgebra linear. Estas ferramentas e os problemas que eles abordam são:

  • valores e vectores próprios para o ranking
  • Laplacian gráfico para clustering
  • decomposição em valores singulares para compressão de dados.

Desenvolva suas habilidades de análise com estudos de casos prototípicos

Neste curso, nós escolhemos uma série de problemas protótipos em análise de dados para demonstrar os principais conceitos. Estes algoritmos podem ser alargado para facilitar o seu uso em grandes problemas de dados. Nosso hands-on abordagem irá permitir-lhe desenvolver suas habilidades analíticas utilizando conjuntos de dados independentes, aprofundar sua compreensão dos métodos matemáticos de base, e explorar como esses métodos podem ser aplicados a dados grandes em sua área.

Continue a aprender com o programa Big Data Analytics

Este curso é um dos quatro no programa Big Data Analytics em FutureLearn do Centro ARC de Excelência para matemáticos e estatísticos Fronteiras da Universidade de Tecnologia de Queensland (QUT). O programa permite que você compreenda a forma como grandes dados são coletados e gerenciados, antes de explorar inferências estatísticas, aprendizado de máquinas, modelagem matemática e visualização de dados. Quando você completar todos os quatro cursos e comprar um Certificado de Conclusão para cada um, você vai ganhar um prêmio FutureLearn como prova de conclusão do programa de estudo.

Agradecimentos

QUT gostaria de agradecer os seguintes contribuintes de conteúdo:

  • Kevin Burrage
  • Giuseppe De Martino
  • Steve Psaltis
  • Ian Turner

Que temas você vai cobrir?

  • Introdução aos principais conceitos matemáticos em grandes análise de dados: valores e vetores próprios, Análise de Componentes Principais (PCA), o gráfico Laplaciano e decomposição em valores singulares (SVD)
  • Aplicação de valores e vectores próprios para investigar problemas protótipos de dados grande classificação
  • Aplicação do gráfico Laplacian para investigar problemas protótipos de agrupamento big data
  • Aplicação de PCA e SVD para investigar problemas protótipos de compressão de dados grande

O que você vai conseguir?

  • Identificar grandes áreas de aplicação de dados
  • Explorar estruturas de dados grandes
  • Modelar e analisar dados aplicando técnicas selecionadas
  • Demonstrar uma abordagem integrada para big data
  • Desenvolver uma consciência de como participar efetivamente em uma equipe trabalhando com especialistas de dados grandes

Quem é o curso?

Este curso é projetado para quem quer adicionar métodos matemáticos para análise de dados para o seu conjunto de habilidades. Para tirar o máximo proveito deste curso, recomendamos que você estudou álgebra linear em um nível universitário / faculdade. Nós incentivamos você a atualizar seu conhecimento de vetores e álgebra matricial antes de se envolver com o material do curso. Vamos supor MATLAB básica (ou outro) habilidades de programação para alguns dos exercícios práticos. MathWorks irá fornecer-lhe livre acesso ao MATLAB Online para a duração do curso para que possa completar os exercícios de programação. Visite o site do MATLAB on-line para garantir que seu sistema atende aos requisitos mínimos.

Diversos

  • Curso on-line GRATUITO
  • Duração: 2 semanas
  • 2 horas pw
  • Certificados disponíveis
Essa escola oferece programas em:
  • Inglês
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Última atualização November 29, 2017
Duração e Preço
Este curso é Online
Start Date
Data inicial
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Duration
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2 semanas
Meio Período
Período integral
Price
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Grátis
curso online gratuito
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Dates
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