Sadržaj kursa
Uvod u ekosteme velikih podataka
- Pregled tehnologija i arhitektura velikih podataka
- Obrada u lotovima u odnosu na obradu u realnom vremenu
- Strategije skladištenja podataka za skalabilnost
Napredna obrada podataka pomoću Apache Spark-a
- Optimizacija Spark poslova za performansu
- Napredne transformacije i akcije
- Rad sa strukturiranim strimom (streaming)
Mašinsko učenje u velikim razmerama
- Tehnike distribuiranog treniranja modela
- Podešavanje hiperparametara na velikim skupovima podataka
- Implementacija modela u okruženjima velikih podataka
Duboko učenje za velike podatke
- Integracija TensorFlow-a i PyTorch-a sa Spark-om
- Cevi za distribuirano treniranje dubokog učenja
- Primenljiva slučaja u analizi slika, teksta i vremenskih serija
Analitika u realnom vremenu i protok podataka
- Apache Kafka za unos strim podataka
- Okviri za obradu strima
- Monitoring i alarmiranje u sistemima realnog vremena
Upravljanje podacima, bezbednost i etika
- Zahtezi za privatnost i usklađenost podataka
- Kontrola pristupa i šifrovanje u sistemima velikih podataka
- Etička razmatranja u analitici velikih razmera
Integracija velikih podataka sa poslovnom inteligencijom
- Vizualizacija podataka i tablo za velike podatke
- Povezivanje cevi za velike podatke sa BI alatima
- Pokretanje poslovnih rezultata pomoću napredne analitike
Zaključak i sledeći koraci
Uslovi
- Čvrsto razumevanje koncepata analize podataka i statističkog modeliranja
- Ispostavljenost radu sa alatima za obradu podataka i programskim jezicima kao što su Python, R ili Scala
- Poznavanje okvira za distribuirano računarstvo kao što su Hadoop ili Spark
Publika
- Naučnici o podacima koji teže ovladavanju obradom podataka velikih razmera i prediktivnom analizom
- Senior analitičari koji traže načine za projektovanje i implementaciju naprednih analitičkih tokova
- Profesionalci iz istraživanja i razvoja (R&D) fokusirani na inovativna rešenja zasnovana na podacima
Iskustva korisnika (3)
Učenje korišćenja QGIS-a i alata koji mogu da se iskoriste i u drugim stručnim oblastima, poput katastarskih i geodetskih delatnosti.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Mašinski prevedeno
Kako koristiti otvorene podatke satelita za stvarne primene
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurs - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Mašinski prevedeno
Primeni primeri su nam omogućili da steknemo stvarni uvid u način na koji program funkcioniše. Odlična objašnjenja, kao i povezanost teorijskih koncepata sa praktičnom primenom.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Mašinski prevedeno