Visão Geral

Curso Components of a Big Data and AI Solution Introduction. Desbloqueie o verdadeiro potencial do seu negócio com nosso curso de vanguarda  Componentes de uma solução de dados e IA  ! Esta introdução prática leva você a uma jornada transformadora, desde dados brutos até insights valiosos, aproveitando o poder dos dados e da IA. Obtenha uma vantagem competitiva compreendendo o que as ferramentas podem fazer e como extrair valor comercial real de seus resultados.

Este Curso Components of a Big Data and AI Solution Introduction, abrangente integra uma visão abrangente do processo de transformação de dados em insights com experiência focada em ciência de dados, capacitando você a armazenar, gerenciar, processar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Além disso, os tomadores de decisão se beneficiam significativamente da exposição às opções disponíveis e do estabelecimento de um vocabulário comum com os profissionais técnicos.

Objetivo

Após participar com êxito deste Curso Components of a Big Data and AI Solution Introduction você será capaz de:

• Armazene, gerencie e analise dados estruturados e não estruturados.
• Selecione o tipo de armazenamento apropriado para diferentes conjuntos de dados.
• Processe grandes conjuntos de dados com eficiência usando sistemas distribuídos como HDFS e Spark para extrair insights valiosos.
• Aplique técnicas comuns de aprendizado de máquina, como clustering, classificação e regressão usando SparkML e Python.
• Aproveite o poder de modelos generativos como ChatGPT de forma programática.
• Beneficie-se do suporte contínuo com treinamento individual de instrutor pós-curso.
• Acesse uma sandbox de computação para prática e experimentação.

Materiais

Conteúdo Programatico

Data and the Enterprise

1. Define the importance of data and its analysis in today's data-driven world
2. Differentiate between different types of data

Storing and Querying Data

1. Describe different types of data storage
2. Assess the quality of data
3. Outline the ETL and ELT processes

HDFS, Spark, and Kafka

1. Define Hadoop and HDFS
2. Describe Spark
3. Work with Kafka

NoSQL Databases

Define NoSQL

Introduce the different types of Big Data data stores

1. Key-value
2. Document
3. Column family
4. Graph

Gain experience using Big Data data stores, including

1. Redis
2. MongoDB
3. Cassandra
4. Neo4j

Perform text searches with Lucene and Elasticsearch

Analyzing and Interpreting Data

1. Discuss statistical analysis of Data
2. Explore machine learning including
3. Recommendations
4. Clustering
5. Classification

Neural Networks

1. Introduce key ideas behind neural networks
2. Utilize deep neural networks for more complex problems
3. Examine generational neural networks

Visualization

1. Visualize data to communicate results
2. Examine plots used for different purposes