Willkommen zum Capstone Project für Big Data! In diesem abschließenden Projekt werden Sie ein Big Data-Ökosystem aufbauen und dabei Tools und Methoden aus den früheren Kursen dieser Spezialisierung verwenden. Sie werden einen Datensatz analysieren, der Big Data simuliert, die von einer großen Anzahl von Benutzern erzeugt werden, die unser imaginäres Spiel "Catch the Pink Flamingo" spielen. Während des fünfwöchigen Capstone-Projekts werden Sie die typischen Big-Data-Science-Schritte zur Beschaffung, Erkundung, Aufbereitung, Analyse und Berichterstattung durchlaufen. In den ersten beiden Wochen werden wir Ihnen den Datensatz vorstellen und Sie durch einige explorative Analysen mit Tools wie Splunk und Open Office führen. Dann werden wir uns anspruchsvolleren Big Data-Problemen zuwenden, die die fortgeschritteneren Tools erfordern, die Sie gelernt haben, darunter KNIME, Spark's MLLib und Gephi. In der fünften und letzten Woche schließlich zeigen wir Ihnen, wie Sie alles zusammenbringen, um ansprechende und überzeugende Berichte und Folienpräsentationen zu erstellen. Dank unserer Zusammenarbeit mit Splunk, einem Softwareunternehmen, das sich auf die Analyse von maschinell erzeugten Big Data spezialisiert hat, können die Teilnehmer mit den besten Projekten eine Präsentation bei Splunk halten und sich mit den Personalverantwortlichen und der technischen Leitung von Splunk treffen.
Big Data - Abschlussprojekt
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Big Data
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Ilkay Altintas
17.205 bereits angemeldet
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Neo4j
- Kategorie: Knime
- Kategorie: Splunk
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Diese Woche geben wir einen Überblick über das Spiel Eglence, Inc. Pink Flamingo, einschließlich verschiedener Aspekte der Daten, auf die das Unternehmen über das Spiel und die Nutzer zugreifen kann, und was uns daran interessieren könnte.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren
Als Nächstes beginnen wir mit der Arbeit mit den simulierten Spieldaten, indem wir die Daten untersuchen und sie für die Aufnahme in Big Data-Analyseanwendungen vorbereiten.
Das ist alles enthalten
6 Lektüren1 Quiz1 peer review
Diese Woche führen wir eine Datenklassifizierung mit KNIME durch.
Das ist alles enthalten
4 Lektüren1 peer review
Diese Woche führen wir ein Clustering mit Spark durch.
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2 Lektüren1 peer review3 Diskussionsthemen
Diese Woche wenden wir das, was wir im Kurs 'Graph Analytics With Big Data' gelernt haben, auf simulierte Chat-Daten von Catch the Pink Flamingos mit Neo4j an. Wir analysieren das Chat-Verhalten der Spieler, um Wege zur Verbesserung des Spiels zu finden.
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Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Universitat Autònoma de Barcelona
University of California San Diego
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Geprüft am 7. Juli 2020
Geprüft am 21. März 2019
Geprüft am 26. Dez. 2018
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Häufig gestellte Fragen
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