Splunk for Analytics and Data Science

コースの目的

モジュール1 – 分析フレームワーク

• 分析およびデータサイエンスに関連する用語の説明
• 複数の部門が関与する分析プロジェクトフレームワークの説明
• 分析プロジェクトのベストプラクティスの確認
• 一般的なユースケースの確認

モジュール2 – 探査的データ分析

• 探査的データ分析の説明
• Splunkの探査的データ分析ソリューションの説明

モジュール3 – 機械学習のワークフロー

• 機械学習に関連する概念と用語の説明
• 機械学習のワークフローの説明
• トレーニングおよびテストモデル用にデータを分割する
• Splunkでのモデルの適合と適用
• 機械学習ツールキットのショーケースとアシスタント

モジュール4 – アルゴリズムを使用したモデル構築

• 機械学習ツールキットのコマンドおよび機能の使用
• アルゴリズムの使用と比較
• モデルの改良

モジュール5 – 市場のセグメンテーションとトランザクション分析

• 市場のセグメンテーションとトランザクション分析の説明
• ユースケースとソリューションの説明

モジュール6 – 異常検出

• 異常検出の説明
• 異常検出のユースケースの確認
• Splunkの異常検出ソリューションの説明

モジュール7 – 推定と予測

• 推定と予測の説明
• 推定と予測のユースケースの確認
• 推定と予測のソリューションの説明

モジュール8 – 分類

• 分類の主要用語の説明
• 分類子の結果の評価