もちろん、大規模なデータ解析やアプリケーションの主なタスクを学習、Excelのデータ処理やプログラミングを学習することによって、その後の結果を提示するための統計的手法やデータマイニングとモデリング方法、簡単な操作MySQLデータベースとのHadoopの基礎を理解することです。将来的に増加するように進みました。
財団
統計とモデリングのデモンストレーション
探索的データ分析・プレゼンテーション
一般的な確率分布とプログレッシブデモ
信頼区間と仮説検定のデモ
線形回帰モデルのデモンストレーション
一般化線形回帰モデルのデモンストレーション
データマイニングのデモ
基本的な流れ分類デモ予報
データ前処理のデモ
分類デモ
クラスター分析・プレゼンテーション
相関分析のデモ
ここでは、小さなメイクアップ大規模な研究とデータを交換ケリグループ：251 956 502、私自身の最新のビッグデータと高度なデータ高度な開発のコースを終えたが、あなたが一緒にグループ学習交換を追加することができ、考える必要がある場合
秀でます
Excelデータ処理
演習1エクセルの基本操作
演習2 Excelデータの可視化
演習3 Excel関数や数式
運動エクセルピボットテーブル4
演習5つのExcelデータ分析
エクセル高度なプログラミング
演習1 VBAプログラムの基礎
演習2つのVBAデータ型
演習3 VBAのプロセス制御
演習4 VBA統合アプリケーション
MySQLの
MySQLデータベースの操作
演習1 MySQLのデータ操作文
演習2 MySQLのクエリデータ
演習3 MySQLデータクエリ優れた声明
演習4 MySQLのビューおよびインデックス
Hadoopのアーキテクチャと基本
Hadoopのインストール
演習1つのHadoopのインストール環境の設定
演習2のHadoopは、スタンドアローンモードをインストール
演習3のHadoop擬似分散モードのインストール
演習4 Hadoopの完全分散インストール
HDFSの動作原理と
1本のHDFSファイルの内容を読んで実践 - 例1
演習2は、HDFSファイルの内容を読み込む - 例2
演習3は、HDFSファイルの内容を読み込む - 例3
原理とのMapReduceの実装
演習1年間の最低温度要件
温度演習2を平均化
Hadoopの開発例 - ソートするためのMapReduceを使用
求めて様々な部門の演習1合計給与
様々な部門2を実践しようとしている人の数と平均賃金
MapReduceの単語頻度統計
演習1つのMapReduceの単語頻度統計
反復のMapReduceプログラム開発
演習1つのMapReduceプログラム開発
Hadoopの-HAを展開し、使用
インストールの準備
演習1つのホストの設定
演習2 JDKのインストールとセットアップのZooKeeperクラスタ
Hadoopクラスタのインストール
演習1 Hadoopクラスタのインストール
接続のHadoopは、MapReduceのプログラムを実行しているEclipseの
演習1 Eclipseの接続Hadoopの実行中のプログラムのMapReduce
（1）データと統計モデリングやデータマイニング手法
学生が直感的に一般的な方法やプロセス、大規模なデータ分析とアプリケーションを把握することができるように、プロセスの完全なセットをマイニング、プレゼンテーション、完全なデータの概要、統計、モデリング、解析のモードを教えます。
データ処理のための方法（2）エクセル
学生のための任意の基礎要件なしに、（しっかりKdnuggetsリリースコンサルティング）第五人気順位のデータ分析は、Excelは、強力なスプレッドシートプログラムであるオフィスソフトウェアのマイクロソフトオフィスシリーズのコンポーネントの1つです。Excelがユーザに提示きちんとして美しいフォルムことができるだけでなく、また、ユーザーがより多くの情報に基づいた意思決定を支援するために、多くの複雑なデータ操作を完了するために、データを分析し、予測するために使用することができます。また、テーブル内のデータを表現し、魅力の形を強化グラフィック、グラフィックスの様々なを通じて明らかにすることができ、強力な可視化を持っています。Excelでは、データ分析の高度な機能のいくつかは完全に実現するVBAを習得する必要があります。したがって、Excelはデータマイニングやデータ分析のための最も基本的なソフトウェアツールです。
基本的な使用（3）MySQLデータベースと基本的なプログラミング方法
データ分析が原因小型、高速、低所有コスト、特にオープンソースの利点のために、それは中小のサイトで非常に一般的なアプリケーション開発を取得し、（しっかりKdnuggetsリリースコンサルティング）人気第3位。要件に基づいてどの生徒実験は、MySQLデータベースとSQLプログラミングの基本的な方法を使用しての基本的な方法を習得することはできません。
知識と学習を構築する（4）Hadoopのアーキテクチャと環境
Hadoopのビッグデータは7位の人気順位のデータ分析におけるエコシステム全体の礎石であるとして、そのアーキテクチャと知識を構築するための環境がマスターに学ぶ必要があります。分散ファイルシステムの実装を通じて、HDFS、MapReduceのと、反復のMapReduceプログラム開発のHadoopの、HDFSと動作原理、原則のインストールおよび実装に関するグループ、など。このクラスの実験を通して、学生は一般的な方法を習得することができますし、Hadoopを持つ大規模データ解析を処理します。