Curso De Big Data: Modelización Matemática

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Curso De Big Data: Modelización Matemática

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¿Por qué participar en el curso?

¿Alguna vez se preguntó cómo las matemáticas pueden ser utilizados para resolver problemas grandes de datos? Este curso le mostrará cómo. Las matemáticas están en todas partes, y con el aumento de los grandes datos se convierte en una herramienta útil cuando se extrae información y se analizan grandes conjuntos de datos.

Aprende cómo las matemáticas base de un análisis de datos grandes

Comenzaremos explicando cómo las matemáticas apuntalan muchas de las herramientas que se utilizan para administrar y analizar Big Data. Le mostraremos cómo muy diferentes problemas aplicados pueden tener objetivos matemáticos comunes, y por lo tanto se puede acceder mediante herramientas matemáticas similares. A continuación, se procederá a introducir tres de estas herramientas, basado en un marco de álgebra lineal. Estas herramientas y los problemas que atiende son:

  • valores y vectores propios para la clasificación
  • Laplaciano gráfica para el agrupamiento
  • descomposición en valores singulares para la compresión de datos.

Desarrollar sus habilidades de análisis con estudios de casos prototípicos

En este curso, hemos optado por una serie de problemas prototípicos en el análisis de datos para demostrar los conceptos principales. Estos algoritmos se pueden ampliar para facilitar su uso en problemas grandes de datos. Nuestros enfoque práctico le permitirá desarrollar sus habilidades analíticas utilizando conjuntos de datos independientes, profundizar su comprensión de los métodos matemáticos subyacentes, y explorar cómo estos métodos se pueden aplicar a los datos grandes en su área.

Seguir aprendiendo con el programa de análisis del Big Datos

Este curso es uno de cuatro en el programa Big Data Analytics en FutureLearn del Centro ARC de Excelencia para matemáticos y estadísticos fronteras de la Universidad de Tecnología de Queensland (QUT). El programa le permite comprender cómo se recopilan y administran los datos grandes, antes de explorar la inferencia estadística, el aprendizaje automático, el modelado matemático y la visualización de datos. Cuando complete los cuatro cursos y comprar un certificado de logro para cada uno, usted ganará un premio FutureLearn como prueba de completar el programa de estudio.

Expresiones de gratitud

QUT quiere agradecer a los siguientes colaboradores de contenido:

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

¿Qué temas le cubrirá?

  • Introducción a los conceptos matemáticos fundamentales en análisis de datos grandes: valores y vectores propios, análisis de componentes principales (PCA), el gráfico de Laplace, y de descomposición en valores singulares (SVD)
  • Aplicación de valores propios y los vectores propios para investigar los problemas prototípicos de datos de gran clasificación
  • La aplicación de la gráfica de Laplace para investigar los problemas prototípicos de la agrupación de datos grande
  • La aplicación de PCA y la enfermedad vesicular porcina para investigar los problemas prototípicos de la compresión de datos grande

¿Qué va a lograr?

  • Identificar las áreas de aplicación de datos grandes
  • Explora los marcos de datos grandes
  • Modelar y analizar datos mediante la aplicación de técnicas seleccionadas
  • Demostrar un enfoque integrado de grandes volúmenes de datos
  • Desarrollar una conciencia de cómo participar de manera efectiva en un equipo de trabajo con expertos de datos grandes

¿Quién es tu curso?

Este curso está diseñado para todos aquellos que buscan agregar métodos matemáticos para el análisis de datos a su conjunto de habilidades. Para obtener el máximo provecho de este curso, se recomienda que usted ha estudiado álgebra lineal a nivel universitario / universidad. Le animamos a actualizar su conocimiento de los vectores y álgebra de matrices antes de enganchar con el material del curso. Asumiremos MATLAB básica (u otro) conocimientos de programación para algunos de los ejercicios prácticos. MathWorks le proporcionará acceso gratuito a MATLAB en línea durante la duración del curso para que pueda completar los ejercicios de programación. Visita el sitio web en línea de MATLAB para asegurar que su sistema cumple los requisitos mínimos.

Diverso

  • Curso en línea GRATIS
  • Duración: 2 semanas
  • 2 horas pw
  • Certificados disponibles
Esta institución educativa ofrece programas en:
  • Inglés
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Última actualización November 29, 2017
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