Pasos Previos: a. Tomar un curso básico de algoritmia y estructura de datos. b. Aprender POO y conceptos de programación.
R y Python: a. Aprender los fundamentos de Python. b. Aprender los fundamentos de R. c. Desarrollar los conceptos de programación avanzada, estructuras de control y manipulación de bases de datos en R y Python. d. Resolver algunos problemas de programación de manera independiente.
Estadística Básica a. Estudiar la estadística descriptiva. b. Estudiar estadística inferencial. c. Aprender modelos básicos de regresión y clasificación. d. Emplear el software estadístico R y Python. e. Aplicar los conceptos prácticamente.
Visualización de Datos a. Aprender herramientas de visualización de datos como ggplot2 y matplotlib. b. Aprender técnicas de diseño para visualizar datos. c. Investigar nuevas técnicas, herramientas y librerías para la visualización de datos. d. Utilizar el software ggplot2 y matplotlib de manera adecuada.
Machine Learning a. Estudiar los conceptos básicos de machine learning. b. Estudiar los modelos clásicos de clasificación y regresión. c. Estudiar distintos sistemas de aprendizaje automático. d. Aplicar y practicar machine learning en Python y R. e. Evaluar los modelos de machine learning.
Big Data a. Estudiar arquitectura y conceptos básicos de Big Data. b. Aprender Hadoop, MapReduce y Apache Spark. c. Aprender los conceptos y prácticas relacionados a procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos con Hadoop y Spark. d. Investigar nuevas herramientas relacionadas a Big Data. e. Desarrollar habilidades para visualizar, interpretar y analizar los datos a gran escala. f. Utilizar el software Apache Spark y Hadoop para trabajar con Big Data.
ขั้นตอนก่อนหน้า: เรียนหลักสูตรพื้นฐานด้านอัลกอริทึมและโครงสร้างข้อมูล ข. เรียนรู้ OOP และแนวคิดการเขียนโปรแกรม R และ Python: เรียนรู้พื้นฐานของ Python ข. เรียนรู้พื้นฐานของ R.c. พัฒนาแนวคิดการเขียนโปรแกรมขั้นสูง โครงสร้างการควบคุม และการจัดการฐานข้อมูลใน R และ Python ง. แก้ไขปัญหาการเขียนโปรแกรมบางอย่างโดยอิสระ สถิติพื้นฐาน ศึกษาสถิติเชิงพรรณนา ข. ศึกษาสถิติเชิงอนุมาน ค. เรียนรู้แบบจำลองการถดถอยและการจำแนกขั้นพื้นฐาน ง. ใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติ R และ Python และ. นำแนวคิดไปประยุกต์ใช้จริง การแสดงข้อมูล เรียนรู้เครื่องมือการแสดงภาพข้อมูล เช่น ggplot2 และ matplotlib ข. เรียนรู้เทคนิคการออกแบบเพื่อแสดงข้อมูลเป็นภาพ ค. สำรวจเทคนิค เครื่องมือ และไลบรารีใหม่ๆ สำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ง. ใช้ซอฟต์แวร์ ggplot2 และ matplotlib อย่างเหมาะสม การเรียนรู้ของเครื่อง ศึกษาแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง ข. ศึกษาแบบจำลองการจำแนกและการถดถอยแบบคลาสสิก ค. ศึกษาระบบการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ง. ประยุกต์และฝึกฝน Machine Learning ใน Python และ R.e. ประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลขนาดใหญ่ ศึกษาสถาปัตยกรรมและแนวคิดพื้นฐานของ Big Data ข. เรียนรู้ Hadoop, MapReduce และ Apache Spark ค. เรียนรู้แนวคิดและแนวปฏิบัติที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลปริมาณมากแบบกระจายด้วย Hadoop และ Spark ง. ตรวจสอบเครื่องมือใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Big Data และ. พัฒนาทักษะในการแสดงภาพ ตีความ และวิเคราะห์ข้อมูลในวงกว้าง เอฟ ใช้ซอฟต์แวร์ Apache Spark และ Hadoop เพื่อทำงานกับ Big Data
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence