Bienvenue au projet Capstone pour les Big Data ! Dans ce projet culminant, vous construirez un écosystème de big data en utilisant des outils et des méthodes issus des cours précédents de cette spécialisation. Vous analyserez un ensemble de données simulant les big data générées par un grand nombre d'utilisateurs jouant à notre jeu imaginaire "Attrapez le flamant rose". Au cours des cinq semaines que durera le projet Capstone, vous suivrez les étapes typiques de la science des big data pour l'acquisition, l'exploration, la préparation, l'analyse et l'établissement de rapports. Au cours des deux premières semaines, nous vous présenterons l'ensemble des données et vous guiderons dans une analyse exploratoire à l'aide d'outils tels que Splunk et Open Office. Ensuite, nous passerons à des problèmes de big data plus difficiles nécessitant les outils plus avancés que vous avez appris, y compris KNIME, Spark's MLLib et Gephi. Enfin, au cours de la cinquième et dernière semaine, nous vous montrerons comment réunir tous ces éléments pour créer des rapports et des présentations de diapositives attrayants et convaincants. Grâce à notre collaboration avec Splunk, un éditeur de logiciels spécialisé dans l'analyse des big data générées par les machines, les apprenants ayant réalisé les meilleurs projets pourront présenter leur projet à Splunk et rencontrer les recruteurs et les responsables techniques de Splunk.
Big Data - Projet pilote
Ce cours fait partie de Spécialisation Big Data
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeurs : Ilkay Altintas
17 205 déjà inscrits
Inclus avec 
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Neo4j
- Catégorie : Knime
- Catégorie : Splunk
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Il y a 7 modules dans ce cours
Cette semaine, nous vous proposons une vue d'ensemble du jeu Pink Flamingo d'Eglence, Inc. Pink Flamingo, y compris divers aspects des données auxquelles l'entreprise a accès sur le jeu et les utilisateurs, et ce que nous pourrions être intéressés à découvrir.
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Ensuite, nous commençons à travailler avec les données du jeu simulé en explorant et en préparant les données pour l'ingestion dans des applications d'analyse de données massives.
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Cette semaine, nous effectuons une classification des données à l'aide de KNIME.
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4 lectures1 évaluation par les pairs
Cette semaine, nous faisons un peu de clustering avec Spark.
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2 lectures1 évaluation par les pairs3 sujets de discussion
Cette semaine, nous appliquons ce que nous avons appris dans le cours "Graph Analytics With Big Data" aux données de chat simulées de Catch the Pink Flamingos à l'aide de Neo4j. Nous analysons le comportement des joueurs en matière de chat afin de trouver des moyens d'améliorer le jeu.
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Universitat Autònoma de Barcelona
University of California San Diego
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