Meld u nu aan

4-daagse training

Big Data Analytics

8, 15, 22 en 29 november 2017 | Amsterdam

Leer werken met voor u geschikte data technologieën

Met de opleiding Big Data Analytics haalt u de beste voorspellingen en trends uit uw data om maximale inzichten te verkrijgen uit ongestructureerde data. Vertaal uw huidige systeem naar een big data systeem. Maak kennis met verschillende data mining algoritmen. Werk uw eigen big data use case uit en haal waarde uit ongestructureerde data!

Lees verder voor meer informatie over de opleiding Big Data Analytics.

Het opleidingsprogramma bestaat uit 4 dagen met verschillende cursusonderdelen. Tijdens de 4-daagse training Big Data Analytics komen verschillende onderwerpen aan bod: big data architectuur, big data tooling en technieken, data mining, machine learning en data analytics. Tijdens de data analytics training werkt u een eigen case uit samen met de docent van de opleiding. Het resultaat implementeert u direct in uw organisatie. U realiseert op deze manier een voorsprong op uw concurrenten!

Na afronding van de opleiding Big Data Analytics:

  • Beschikt u over de kennis van de juiste tools en aanpak voor elk big data project
  • Weet u welke vormen van analyse mogelijk zijn en wanneer u welke vorm moet kiezen
  • Beschikt u over de kennis en vaardigheden voor het gebruik van veel gebruikte big data tools
  • Weet u een big data analytics project van A tot Z in te vullen
  • ……

Meer weten over de verschillende programma onderdelen? Of wilt u meer lezen over de opleiding Big Data Analytics? Download hieronder de brochure.

Uw resultaat

  • Eenvoudig vertalen

    Vertaal uw huidige systeem naar een big data systeem

  • Zelf aan de slag

    Zelf aan de slag met analyse tools voor machine learning

  • Data mining

    Maak kennis met verschillende data mining algoritmen

  • Use case

    Werk uw eigen big data use case uit

  • Waarde uit data

    Haal waarde uit ongestructureerde data

  • Sparren

    Spar met professionals over uw uitdagingen

Programma

8 november 2017

  • Big Data architectuur
    • Definitie data science
    • Definitie NoSQL
    • Unstructured data – definitie en gebruik
    • Transitie in denkpatroon van transformatie -> storage naar storage -> transformatie
  • Hoe om te gaan met batch en realtime data. Leer over Lamba architectuur.
    • Legacy systems en big data systems
    • Architectuur in big data: batch en realtime: Lambda architectuur
    • Actor model

15 november 2017

  • Aan de slag met big data tooling en technieken
    • Data opslag: NoSQL landschap – welke categorieën en gebruik
    • Data processing: compute frameworks
    • MapReduce en Hadoop
    • Realtime analytics
    • Big data integratie tools
  • Aan de slag met een virtual image en ongestructureerde data. U leert data ontsluiten, transformeren en opslaan.
    • Hadoop/HDFS
    • Neo4J
    • Spark
    • Storm
    • MongoDB
    • Cassandra
    • Eventueel: Akka, Scala, Play! –> Tuktu
    • Hands-on case (klassikale terugblik): ongestructureerde data verzamelen, verwerken in Storm en opslaan in een NoSQL database

22 november 2017

  • Data science: analytics en machine learning
    • Terminologie: data mining, machine learning, artificial intelligence, information retrieval, predictive analytics, deep learning
    • Machine learning zelf: Supervised learning, unsupervised learning en association rule analysis
    • Landschap data mining tools en perspectief big data (weka, rapidminer, knime, mahout, R, Spark ML)
  • U leert soorten data mining algoritmen en de valkuilen van data mining
    • Supervised
      • Decision trees
      • Regressie (lineair en logistic)
      • Naive Bayes
      • Support vector machines
      • Neural networks
      • Ensemble methods
    • Unsupervised
      • K-means en k-nearest neighbors
      • Density clustering
      • Hierarchical clustering
    • Association rule analysis
      • Apriori
      • FPGrowth
    • Pitfalls in data mining – waar op te letten en hoe overkom je ze
    • State-of-the-art: deep learning
    • Tools: Theano, Torch, DL4J

    Huiswerkopdracht: Hands-on machine learning met Knime

29 november 2017

  • Uw eigen use case uitwerken
    • Terugblik op architectuur en landschap, bij elkaar brengen van de puzzelstukjes
  • Verder uitwerken van use cases en praktijkverhalen
    • Uitwerken use cases: big data vraagstelling op papier van A tot Z uittekenen
    • Praktijkverhalen

Voor wie?
Data analisten, Database administrators, Data scientists, Digital marketeers, BI specialisten, Data engineers, Software engineers

Docenten

Wat zeggen anderen?

  • De opleiding is zeer compleet; ik heb kennis gemaakt met verschillende data analyse technieken die ik kan toepassen in de praktijk.

    Dhr. Frans van Veen, Movares

  • Goede opleiding waarin ik mijn data skills naar een hoger niveau heb getild.

    Dhr. Richard van der Pool, BDO Holding B.V.

  • Deze opleiding heeft mijn inzicht en kennis over Big Data en met name de analyse mogelijkheden sterk vergroot.

    Dhr. Ton Sluiter, USG People

Tickets

Locatie

Coengebouw Kabelweg 37 1014 BA Amsterdam, Nederland

Gratis parkeren Goed bereikbaar met OV

Deze training op maat?

Maatwerk voor uw team?

IIR biedt naast de mogelijkheid van een individuele training of opleiding ook trajecten die op maat worden gesneden voor uw organisatie. Neem daarvoor contact op met Reinier Terpstra. 020 - 580 5441 E-mail

De voordelen van InCompany op een rij:

  • De training is altijd maatwerk
  • U bereikt als team hetzelfde niveau
  • Voorafgaand een vrijblijvend intakegesprek met de trainer(s)
  • Bedrijfsspecifieke situaties worden betrokken
  • U bepaalt de data van de training

Meer over InCompany

Ook interessant voor u

Meer weten?

Heeft u nog vragen of wilt u persoonlijk advies? Onze adviseurs staan u graag te woord over de mogelijkheden.

    • Wij reageren op werkdagen binnen 24 uur op uw bericht

  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.
Persoonlijk advies en/of vragen over uw registratie?

Neem dan contact op met Jeremy Stevens. 020 - 580 5455 E-mail Jeremy

Wij gebruiken cookies om IIR.nl gemakkelijk te maken. Bezoekt u onze website, dan gaat u akkoord met deze cookies meer informatie

De cookie-instellingen op deze website zijn ingesteld op 'toestaan cookies "om u de beste surfervaring mogelijk. Als u doorgaat met deze website te gebruiken zonder het wijzigen van uw cookie-instellingen of u klikt op "Accepteren" hieronder dan bent u akkoord met deze instellingen.

Sluiten