Formação Científica De Certificação De Dados

Edureka

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Formação Científica De Certificação De Dados

Edureka

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Sobre o curso

Este curso de Ciência de dados irá cobrir todo o ciclo de vida dos dados que vão desde aquisição de dados e armazenamento de dados utilizando conceitos R-Hadoop, Aplicar modelagem através da programação R usando algoritmos de aprendizado de máquina e ilustrar visualização de dados impecável, aproveitando as capacidades 'R'.

Objetivos do Curso

Após a conclusão do curso de Ciência de dados, você deve ser capaz de:

  1. Ter uma visão sobre os "papéis" jogado por um cientista de dados
  2. Analisar Big Data usando R, Hadoop e Machine Learning
  3. Compreender o ciclo de Análise de Dados de Vida
  4. Trabalhar com diferentes formatos de dados como XML, CSV e SAS, SPSS, etc.
  5. Saiba ferramentas e técnicas para transformação de dados
  6. Compreender as técnicas de mineração de dados e sua implementação
  7. Analisar os dados usando algoritmos de aprendizado de máquina em R
  8. Trabalhar com Hadoop Mappers e Redutores para analisar dados
  9. Implementar vários algoritmos de aprendizado de máquina em Apache Mahout
  10. Obter insights sobre técnicas de visualização de dados e otimização
  11. Explorar o recurso de processamento paralelo em R

Quem deve ir para este curso?

O curso é destinado a todos aqueles que querem aprender técnicas de aprendizado de máquina com aplicação em linguagem R, e deseja aplicar essas técnicas em Big Data. Os seguintes profissionais pode ir para este curso:

  1. Desenvolvedores que aspiram a ser um "cientista de dados '
  2. Gestores de análise que estão liderando uma equipe de analistas
  3. SAS / SPSS Profissionais que olham para ganhar a compreensão em Big Data Analytics
  4. Os analistas de negócios que querem entender Machine Learning Techniques (ML)
  5. Arquitetos de informação que querem ganhar experiência em análise preditiva
  6. profissionais 'R' que querem cativar e analisar grandes volumes de dados
  7. Profissionais do Hadoop que querem aprender técnicas de R e ML
  8. Os analistas que querem entender metodologias de ciência de dados

Pré-requisitos

Não há pré-requisito específico para o curso no entanto exposição ao núcleo Java e aptidão matemática será benéfico. Edureka irá fornecer-lhe cursos de auto passeado complementares que cobrem fundamentos de Hadoop, R e Mahout para retocar os fundamentos necessários para o curso.

Por Aprender Ciência de dados?

formação Ciência dados certifica-lo com "na demanda" Big Data Technologies para ajudá-lo agarrar o topo pagando cargo Ciência de dados com capacidades de Big Data e experiência em programação R, Machine Learning e estrutura Hadoop.

Os seguintes blogs vai ajudar você a entender o significado da formação Ciência dados:

www.edureka.co/blog/advantages-of-data-science-training/

www.edureka.co/blog/enroll-for-a-data-science-course/

Que estudos de caso será uma parte do curso?

Para o final do curso, você estará trabalhando em um projeto ao vivo. Aqui estão os poucos estudos de caso da indústria-sábio, por exemplo Finanças, Comércio, Media, Aviação, Esportes etc. que você pode tomar-se como o seu trabalho de projecto:

Projeto # 1: Voo Delay Prediction

indústria: aviação

Descrição : O objetivo deste projeto é prever o tempo de chegada de um vôo dado os parâmetros como: "UniqueCarrier", "DepDelay", "AirTime", "Distância", "ArrDelay", etc. Se esses atributos afetam o atraso de chegada e, se sim, em que medida? Construir um modelo e prever o atraso da chegada. Calcule o (Aeroporto Fonte - Destino Aeroporto) significa tempo, tempo real e durante o vôo programado com a ajuda de MapReduce em R e visualizar os resultados utilizando R.

Projeto # 2: Previsão Stock Market

indústria: finança

Descrição : Este problema é de cerca de fazer previsões sobre o conjunto de dados data.The mercado de ações contém as cotações diárias do índice de ações SP500 de 1970/01/02 para 2009-09-15 (10.000 sessões diárias). Para cada informação do dia é dada na abertura, alta, baixa e preços próximos, e também para o volume e preço ajustado perto.

Projeto # 3: Twitter Analytics

indústria: Mídia social

Descrição : Este problema é de cerca de análise de mídia social. Esta pode ser definida como medir, analisar e interpretar as interações e associações entre as pessoas, temas e idéias. O conjunto de dados a ser analisado é capturado pelo Live Twitter Streaming. Este problema é principalmente sobre como usar a análise do twitter para encontrar dados significativos através da realização de análise de sentimento dos tweets obtidos e visualizar as conclusões.

Projeto # 4: recomendação Sistema

indústria: comércio eletrônico

Descrição : O problema da criação de recomendações dado um grande conjunto de dados a partir de classificações diretamente induzidos é uma área amplamente potencial que foi recentemente reforçado por jogadores como Amazon, Netflix, Google, para citar alguns. Neste projecto, é-lhe dada uma coleção de dados do mundo real dos usuários diferentes que envolvem os produtos que eles gostam, o rating atribuído ao produto, etc. e você tem que criar e apresentar recomendações para os usuários.

Projeto # 5: Análise de Dados NFL

indústria: Esportes

Descrição : O conjunto de dados é um conjunto de tweets por fãs de um jogo de NFL. Este projecto consiste em analisar os tweets postados por fãs de futebol de todo o mundo sobre o torneio meias-finais da NFL e descobrir idéias como: top 10 temas mais populares que estão sendo discutidos, mais falado equipe etc.

Características do curso

Classes Online: 30 horas

Haverá 10 aulas on-line interativos conduzidos por instrutores durante o curso. Cada turma será de aproximadamente 3 horas e vai acontecer na hora programada do lote que você escolher. Você tem a flexibilidade para reprogramar a sua classe em um lote diferente se você perder qualquer classe. gravações de classe serão carregados nas LMS após a classe. O acesso às gravações de classe é vida.

Atribuições: 40 horas

Cada classe será seguido por trabalhos práticos que podem ser concluídos antes da próxima aula. Essas atribuições irá ajudá-lo a compreender os conceitos ensinados em Ciência de Dados melhor. Nossa equipe de suporte especializado 24x7 está disponível para ajudá-lo através de e-mail, fone ou suporte ao vivo para quaisquer problemas que você pode enfrentar durante o Horário de laboratório.

Projeto: 20 Hrs

Para o final do curso, você estará trabalhando em um projeto onde são esperados para implementar as técnicas aprendidas durante o curso para visualizar e analisar dados.

Acesso Lifetime

Você obtém acesso vitalício ao Learning Management System (LMS). As gravações de Classe e apresentações podem ser consultadas on-line a partir dos LMS. Os guias de instalação, códigos de amostra e documentos do projeto estão disponíveis em formato para download no LMS. Além disso, o seu login nunca será expirado.

24 x 7 Suporte

Temos 24x7 equipe de suporte on-line disponível para ajudá-lo com quaisquer dúvidas técnicas que você possa ter durante o curso. Todas as consultas são rastreados como bilhetes e você terá uma resposta garantida de um engenheiro de suporte. Se necessário, a equipe de suporte também pode lhe fornecer suporte ao vivo, acessando sua máquina remotamente. Isso garante que todas as suas dúvidas e problemas enfrentados durante a laboratórios e trabalhos de projecto são esclarecidas em volta do relógio.

Seja certificado

Para o final do curso, você vai trabalhar em um projeto. Edureka certifica-lo no curso de Ciência de dados com base no projeto revisado por nosso painel de especialistas. Qualquer um certificado por edureka será capaz de demonstrar a experiência prática em Ciência de Dados.

Essa escola oferece programas em:
  • Inglês
Duração e Preço
Este curso é Online
Start Date
Data inicial
Inscrições abertas
Duration
Duração
15 dias
Meio Período
Período integral
Locations
India - India Online
Data inicial : Inscrições abertas
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Dates
Inscrições abertas
India - India Online
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