Big Data Essentials: Big Data Analytics Module A

You are here:

ชื่อหลักสูตร : Big Data Essentials : Big-Data-A 

จำนวนวันที่อบรม :

1 วัน กรณีต้องการเห็นภาพรวมของการทำ Big Data Analytics ภายในองค์กร
2 วัน กรณีต้องการเรียนรู้และทดลองใช้เครื่องมือตามสภาพแวดล้อมที่ทางเราจัดเตรียมไว้ให้ (โดยวันที่ 2 จะเป็น Lab บางส่วนจาก Module B และ C) 
*หลักสูตร Public Course ของเรา จะเป็นแบบ 2 วัน

จุดประสงค์ของหลักสูตร :

เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเห็นภาพรวมของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งเครื่องมือที่ใช้ ความรู้ความสามารถที่จำเป็นของคนในทีม

เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถบริหาร ตั้งคำถาม ให้การสนับสนุน และติดตามการวิเคราะห์ข้อมูลของทีมได้อย่างเหมาะสมและเป็นทิศทางเดียวกัน

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ :

– ผู้บริหารทีมงานที่ทำงานด้าน Data Analytics ทั้งระดับ CIO, VP, AVP, Manager
– ทีมงานที่ทำงานด้าน Data Analytics

พื้นฐานของผู้เข้าอบรม :

ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐาน

ผู้สอน :

ดร. ไพรสันต์  ผดุงเวียง (Profile)

ประโยชน์และสิ่งที่จะได้รับจากการสัมมนานี้ :

– ผู้เข้าอบรมจะได้เห็นภาพรวมของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งเครื่องมือที่ใช้ ความรู้ความสามารถที่จำเป็นของคนในทีม
– ผู้เข้าอบรมสามารถบริหารจัดการ ตั้งคำถาม ให้การสนับสนุน และติดตามการวิเคราะห์ข้อมูลของทีมได้อย่างเหมาะสมและเป็นทิศทางเดียวกัน

*ผู้เข้าอบรมต้องเตรียมคอมพิวเตอร์มาเอง

Day 1 
TimeTitle
9.00-10.30 น.Introduction to Big Data
– Why Big Data?
– Big Data vs. Business Intelligence vs. Analytics
– Big Data Eco-system
– Big Data Use Cases
Big Data Technology
– Data Lake with Hadoop
– Technology Comparison
– SQL, New SQL 
10.30-10.45 น.Break
10.45-12.00 น.LAB: Hadoop as a service on cloud providers
12.00-13.00 น.Lunch
13.00-14.30 น.Big Data analytics
– Big Data Strategy
– How to Start and Structure Team to Support Big Data in Your Organization
– Skill Gaps
– Big Data Project Management
– Big data analytics
14.30-14.45 น.Break
14.45-16.30 น.LAB: Working with Semi structured data and variety sources using Hive use case:
– Log of users accessing website (text file)
– Customer transaction (from RDBMS and CSV files)
Day 2 
TimeTitle
9.00-10.30 น. Introduction to Big Data Analytics
– Descriptive analytics
– Predictive analytics
– Introduction to machine learning
10.30-10.45 น.Break
10.45-12.00 น.LAB: Descriptive analytics on Big Data environment
– Customer segmentation based on their activities
– Customer anomaly detection and visualization
12.00-13.00 น.Lunch
13.00-14.30 น.Predictive analytics
– Regression model
– Classification model
– Model interpretation
– Model evaluations and selection
14.30-14.45 น.Break
14.45-16.30 น. LAB: Predictive analytics and model section on big data environment

หมายเหตุ

กำหนดการอาจมีการปรับเปลี่ยนตามความเหมาะสม

ทุกขั้นตอนที่ฝึกปฏิบัติจะมีตัวอย่างประกอบ พร้อมมีวิทยากรให้คำแนะนำตลอดการสัมมนาเชิงปฏิบัติการ

รายละเอียดเพิ่มเติม :

(Download PDF file)

ต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม สามารถติดต่อได้ที่ https://rdbi.co.th/contact/
สอบถามเพิ่มเติมที่เพจ http://bit.ly/rdbipage
Line official Account : @rdbi
อีเมล์ sales@rdbi.co.th