Course Outline
Week 1 Big Data concepten
- VVVV-definitie (snelheid, volume, variëteit, waarheidsgetrouwheid).
- Grenzen aan de traditionele gegevensverwerkingscapaciteit
- Gedistribueerde verwerking
- Statistische analyse
- Machine Learning Analysetypen
- Data Visualization
- Gedistribueerde verwerking (bijv. kaartverkleining)
- Inleiding tot gebruikte talen
- Spoedcursus R-taal
- Python spoedcursus
Weken 2 en 3 Optreden Data Analysis
- Statistische analyse
- Beschrijvend Statistics in sets van Big Data (bijv. gemiddelde berekenen)
- Inferentieel Statistics (schatting)
- Forecasting met correlatie- en regressiemodellen
- Tijdreeksanalyse
- Basisprincipes van Machine Learning
- Begeleid versus onbewaakt leren
- Classificatie en clustering
- Het schatten van de kosten van specifieke methoden
- Filter
Week 4 Natuurlijke taalverwerking
- Tekst verwerken
- Betekenis van de tekst begrijpen
- Automatische tekstgeneratie
- Sentiment-/onderwerpanalyse
- Computer Visie
Week 5&6 Gereedschapsconcept
- Oplossing voor gegevensopslag (SQL, NoSQL, hiërarchisch, objectgeoriënteerd, documentgeoriënteerd)
- MySQL, Cassandra, MongoDB, Elasticsearch, HDFS, enz...)
- Het kiezen van de juiste oplossing voor het probleem
- Gedistribueerde verwerking
- Vonk
- Machine Learning met Spark (MLLib)
- Vonk SQL
- Scalavermogen
- Publieke cloud (AWS, Google, enz...)
- Private cloud (OpenStack, cloudgieterij)
- Automatische schaalbaarheid
Week 7 Soft Skills
- Advies & Leadership Vaardigheden
- Impact maken: datagedreven verhalen vertellen
- Je publiek begrijpen
- Effectieve datapresentatie – breng uw boodschap over
- Effectiviteit beïnvloeden en leiderschap veranderen
- Omgaan met moeilijke situaties
Examen
- Einde van het programma afstudeerexamen
Requirements
Deelnemers moeten een goede basis hebben in wiskunde, op zijn minst middelbare schoolniveau.
Hoewel programmeervaardigheden niet vereist zijn, zijn alle programmeervaardigheden nuttig.
Voorafgaand aan deelname aan deze training worden deelnemers beoordeeld en geïnterviewd.
Getuigenissen (4)
voorbeelden en oefeningen
Kamil
Cursus - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
Cursus - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Cursus - Data Science for Big Data Analytics
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.