Analysis Of Big Data
巨量資料分析
本課程是由 國立陽明交通大學應用數學系提供。
| 授課教師 | 應用數學系 李育杰老師 |
|---|---|
| 課程學分 | 0學分 |
| 授課年度 | 106學年度 |
| 授課對象 | 大學生、碩士生 |
| 預備知識 | 無 |
| 課程提供 | 課程影音 課程綱要 課程字幕 |
課程章節
| 章節 | 章節內容 |
| 巨量資料分析─入門篇 講者：莊偉糾先生 | The Evolation of Data Archtecture 1. 簡介 2. Scale out 3. Hadoop 4. Use Case 5. Future |
| 巨量資料分析─系統篇 講者：莊偉糾先生 | 1. Hadoop簡介與環境建置 2. Hadoop實務操作 3. ELK stack簡介與環境建置 4. ELK stack實務操作 5. Spark簡介與環境建置 6. Spark實務操作 |
| 巨量資料分析─資料整合與處理篇 講者：莊偉糾先生 | 1. NoSQL資料庫介紹 2. 資料聚合 3. 資料框架 4. Splunk簡介與安裝 5. Splunk實務操作 |
| 巨量資料分析─分析工具篇 講者：楊立偉先生 | 1. Spark Core 2. Spark SQL 3. Spark Streaming 4. Spark MLlib |
巨量資料分析─實務操作篇 | 1. 巨量資料分類問題 2. 巨量資料迴歸問題 3. 巨量資料分群問題 4. 巨量資料維度縮減問題 |
| 巨量資料分析─專家訪談篇 |
課程講義 Course Handout
| 單元主題（Subject） | 字幕 (Chinese Transcript) |
| 巨量資料分析課程介紹 | CH SUB |
| -巨量資料分析簡介Introduction Of Big Data(1/2) | CH SUB |
| -巨量資料分析簡介Introduction Of Big Data(2/2) | CH SUB |
| -Anomaly Detection & Distributed / Hierarchical Framework | CH SUB |
| -A Brief Introduction to Machine Learning | CH SUB |
| -Anomaly Detection & Distributed / Hierarchical Framework | CH SUB |
| -Discussion : Security and Privacy Conclusion Remark | CH SUB |
| Introduction to Machine Learning (Artificial Intelligence) | CH SUB |
| -Three Fundamental Algorithms(1/2) | CH SUB |
| -Three Fundamental Algorithms(2/2) | CH SUB |
| -Support Vector Machines | CH SUB |
| -Evaluation | CH SUB |
| The Evolution Of Data Architecture | CH SUB |
| -Scale out | CH SUB |
| -Hadoop | CH SUB |
| -Use Case | CH SUB |
| -Future | CH SUB |
| -Spark Core | CH SUB |
| -Spark SQL | CH SUB |
| -Spark Streaming | CH SUB |
| -Spark MLlib | CH SUB |
| -Spark Core | CH SUB |
| -Spark組成原件與應用領域簡介(1/2) | CH SUB |
| -Spark組成原件與應用領域簡介(2/2) | CH SUB |
| -Python 與Spark 安裝 | CH SUB |
| -DataBrick Community Edition | CH SUB |
| -Python Open() and CSV Module | CH SUB |
| -Python Numpy | CH SUB |
| -Python Matplotlib | CH SUB |
| -Python Pandas | CH SUB |
| -AirBox Application - Data Visualization | CH SUB |
| -AirBox Application - Clustering | CH SUB |
| -AirBox Application - Forecast by Regression | CH SUB |
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