Page 2 - 3.Big Data Analytics

หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ 1

สารบัญ

สารบัญ ..........................................................................................................................................................1

สารบัญรูป ......................................................................................................................................................4

สารบัญตาราง ................................................................................................................................................5

Section 1: The basics of working with big data ...................................................................................6

1.1 วัตถุประสงคการเรียนรู ............................................................................................................... 6

1.2 ที่มาของขอมูลขนาดใหญ ............................................................................................................ 6

1.3 ขอมูลขนาดใหญคืออะไร ............................................................................................................. 8

1.4 ความทาทายในโลกของขอมูลใหญ .............................................................................................. 9

Section 2: Web and social networks .................................................................................................. 11

2.1 วัตถุประสงคการเรียนรู .................................................................................................................... 11

2.2 สื่อสังคมออนไลนและเครือขายสังคมออนไลน (Social media and social network คืออะไร ..... 11

2.3 ประเภทของสื่อสังคมออนไลน ......................................................................................................... 12

2.4 อิทธิพลของสื่อสังคมออนไลนตอการติดตอสื่อสารในสังคมและผูบริโภค .......................................... 13

Section 3: Clustering big data Clustering social networks Apply hierarchical clustering Apply

k-means clustering ................................................................................................................................. 14

3.1 วัตถุประสงคการเรียนรู ............................................................................................................ 14

3.2 การแบงกลุมขอมูล ................................................................................................................... 14

3.3 ระเบียบวิธีการแบงกลุมแบบ K-means ................................................................................... 14

3.4 ระเบียบวิธีการแบงกลุมแบบ Hierarchical Clustering ........................................................... 16

Section 4: Google web search ............................................................................................................. 17

4.1 วัตถุประสงคการเรียนรู ............................................................................................................ 17

4.2 กระบวนการทำงานของ ........................................................................................................... 17

Section 5: Parallel and distributed computing using MapReduce ............................................... 19

5.1 วัตถุประสงคการเรียนรู ............................................................................................................ 19

5.2 กระบวนการทำงานแบบขนานและกระจายตัวดวย Map/Reduce .......................................... 19

BIG DATA ANALYTICS สถาบันสหวิทยาการดิจิทัลและหุนยนต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร