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大数据:数学建模

了解如何应用选定的数学建模方法来分析此免费在线课程中的大数据。

39,119参加此课程

通过虚线连接的抽象蓝色图案中的圆圈
  • 期间

    3周
  • 每周学习

    3小时

了解数学如何构成大数据分析并发展您的技能。

数学无处不在,随着大数据的兴起,它在提取信息和分析大型数据集时成为有用的工具。我们首先解释了数学如何支撑许多用于管理和分析大数据的工具。我们展示了非常不同的应用问题可以具有共同的数学目标,因此可以使用类似的数学工具来解决。然后,我们根据线性代数框架介绍了三个这样的工具:用于排名的特征值和特征向量;用于聚类的laplacian;和数据压缩的单数值分解。

跳到0分钟7秒大家好,欢迎获得我们的大数据分析课程集合。我叫Kerrie Mengersen。您可能会想,数学和大数据之间有什么关系?

跳到0分21秒好吧,让我为您画一张照片:想象一下您是一家即将推出全新产品的大公司的营销分析师。您的工作是使用人们的社交媒体使用量来确定产品的目标市场并出售。如今,社交媒体的增长是爆炸性的 - 每天在Facebook上有45亿个喜欢,Twitter上有超过5亿条推文,使用Instagram有超过7500万人。有了这些数据,您对这些信息的任何意识都非常困难。输入数学!有了正确的数学技术和工具,您的工作很快就变得容易得多。

跳到1分8秒我们可以使用数学不仅有效地存储和管理数据,还可以有效地分析数据,并提取并不明显的信息。在本课程中,我们提出了用于数据分析的数值线性代数框架。这包括用于大数据分析的广泛数学方法,例如奇异值分解,张量产品,母体化,图形拉普拉斯和聚类。我们向您展示如何应用这些技术来存储,管理和分析大数据。在ACEMS,我们使用多镜的大数据分析方法,这反映在我们将与您分享的案例研究中。数学无处不在,可以帮助您解决许多不同的问题。

跳到2分2秒我们对这门课程感到非常兴奋,希望您也是如此。

您将介绍什么主题?

  • 大数据分析中的关键数学概念简介:特征值和特征向量,主成分分析(PCA),图形laplacian和单数值分解(SVD)
  • 特征值和特征向量的应用来研究对大数据进行排名的原型问题
  • 图形Laplacian的应用来研究聚集大数据的原型问题
  • PCA和SVD的应用来研究大数据压缩的原型问题

在本课程中学习

在课程的每一步中,您都可以遇到其他学习者,分享您的想法并在评论中进行积极的讨论。

您将实现什么?

在课程结束时,您将能够...

  • 确定大数据应用程序区域
  • 探索大数据框架
  • 通过应用选定的技术建模和分析数据
  • 展示了大数据的综合方法
  • 提高有关如何有效参与与大数据专家合作的团队的认识

谁是课程?

本课程专为希望在其技能集中添加数学方法的任何人。我们提供了一种多层方法,因此即使您没有强大的数学背景,也可以了解这些方法,但是我们为那些对本科数学知识的人提供了更多信息。我们将为某些实际练习假设基本的MATLAB(或其他)编程技能。

您需要哪些软件或工具?

Mathworks将在课程期间为您提供免费访问MATLAB在线访问,以便您可以完成编程练习。请拜访MATLAB在线确保您的系统满足最低要求。

您会和谁一起学?

我是QUT的计算数学教授。我的兴趣是使用有限体积方法,分数计算和数值线性代数的复杂系统建模。

我是QUT的数学和统计前沿卓越中心的博士后研究员。我对物理系统,GPU计算和可视化的数值模拟感兴趣

谁开发了课程?

昆士兰州技术大学

库特(Qut)是澳大利亚大学的一所领先大学,在2019年乘以世界大学高等教育大学的排名中,在全球大学中排名前1%。它位于布里斯班,吸引了50,000多名学生。

  • 已确立的

    1989
  • 地点

    澳大利亚布里斯班
  • 世界排名

    前180名 资料来源:Times高等教育世界大学排名2019

认可和支持者

提供的内容

弧卓越中心的数学和统计前沿中心

支持

数学工作

在FutureLearn上学习

您的学习,规则

  • 课程分为几周,活动和步骤,以帮助您跟踪学习
  • 通过咬合大小的视频,长篇小说文章,音频和实践活动的混合方式学习
  • 通过使用进度页面来跟踪您的步骤完成和评估分数来保持动力

加入全球教室

  • 体验社会学习的力量,并受到国际学习者网络的启发
  • 在课程的每一步中,与同龄人和课程教育者分享想法
  • 通过阅读,@ing,喜欢,书签和回复他人的评论来加入对话

绘制您的进度

  • 当您完成课程时,请使用通知和进度页面来指导您的学习
  • 每当您准备就绪时,将每个步骤都标记为完成,您就可以控制
  • 完成90%的课程步骤和所有评估以赢得您的证书

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