Big Data: Podatkovno rudarjenje in analiza ogromnih podatkovnih množic

Usposabljanje predstavi osnove podatkovnega rudarjenja in reševanje realnih problemiv z uporabo Hadoop-a.

Vsebina:

  • Kaj je  podatkovno rudarjenje
    • Statistično modeliranje, strojno učenje, programerski pristopi k modeliranju, povzemanje
  • Statistične omejitve podatkovnega rudarjenja
    • Princip Bonferoni in ostale omejitve
  • MapReduce
    • Primer Google, arhitektura MapReduce sistema, distribuiran datotečni sistem, preprost primer MapReduce algoritma: štetje besed
  • Pomembnost besed v dokumentih
    • Frequenca besede, mera za pomembnost
  • Uporaba Hadoop-a
  • Implementacija primera štetja besed
  • Nadgradnja algoritma za štetje besed z algoritmom za iskanje pomembnih besed na primeru Wikipedije

Ciljna skupina:

Načrtovalci storitev, varnostni analitiki, R&D specialisti, strokovnjaki za tehnično podporo in svetovalci.

Cilji:

  • poznati osnove podatkovnega rudarjenja, njegove omejitve in težave
  • uporaba sistema MapReduce
  • reševanje realnih problemiv z uporabo Hadoop-a
  • Poudarek je na praktičnem delu, kjer udeleženci uporabljajo osnovne algoritme podatkovnega rudarjenja na realnih primerih. Podrobneje so predstavljene metode shranjevanja podatkov in algoritmi podatkovnega rudarjenja.

 

Težavnost:
Tip dogodka:PredavanjeVajeDemonstracije
Status:Prijave niso možne
Trajanje:1 dan
Predavatelji:Matej Kren
Kraj: Fakulteta za elektrotehniko
Tržaška 25
1000 Ljubljana
Cena:470+ddv
Povpraševanje
Prijavi se kot
Posameznik
Pravna oseba
Študent
Status prijav: Prijave niso možne

E-novice


Strinjam se s pogoji uporabe podatkov.