BIG DATA с нуля

 

Big data — инструменты, подходы и методы обработки огромных объёмов данных. По сути это альтернатива традиционным системам обработки данных.

Если вам требуется общее расширение кругозора в теме технологий работы с данными и необходимость апгрейда на текущем месте работы, курс даст возможность расширить профессиональные навыки, работать с новыми задачами и быстро приносить результаты в проектах.

Зачем изучать Big Data

  • Up skill профессии
    Вас ждёт апгрейд навыков в аналитике данных и понимание, зачем и где нужна big data, новая траектория развития карьеры и более сложные рабочие проекты.
  • Расширение кругозора
    Вы расширите свой кругозор, освоите технологии для перехода на уровень middle и сможете быстрее выполнять свои рабочие задачи.
  • Переход в новую область
    Курс даёт ключевые технологии и навыки для старта погружения в самую горячую профессиональную область. Вы получите практику, достойную включения в резюме.

Что вы узнаете на курсе

  • Как собрать и управлять командой big data проекта
    Освоите подход CRISP-DM: межотраслевой стандартный процесс для исследования данных. Определите компетенции и состав команды.
  • Как создать стратегию работы с большими данными
    Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под биг дату в своей компании.
  • Как улучшить результаты обработки данных
    Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.

 

Аналитика больших данных
Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили «какую-то свою» Big data. Чтобы понимать, как он может принести пользу для бизнеса, нужно владеть не только стандартными инструментами вроде Excel и SQL, но и знать характерные только для больших данных принципы обработки, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по Big data. Мы не только поговорим об этом, но и попрактикуемся работать с главными инструментами.

  • Традиционные аналитические подходы. Причины выбора Big data среди многообразия подходов
  • Машинные методы для обработки данных. Как перестать реагировать и начать прогнозировать
  • Культура сбора и источники данных. Дорожная карта и главное правило аналитика
  • Предобработка и визуализация данных в pandas для отчётности на примере международного ритейлера
  • Улучшение качества работы с данными. Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
  • Основы работы в Hadoop и MapReduce. Обзор облачных платформ: AWS, EMR, Azure и прочих
  • Продвинутые подходы в MapReduce. Работа в pyspark, доступная каждому
  • Организация команды для работы с данными. CRISP-DM
Автор(ы) курса:
Курс от:
Год выпуска::
Тематика курса:
Цена800,00 ₽
ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ КУРСОВ НАПИШИТЕ В ТЕЛЕГРАМ
‼ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ НА НАШ КАНАЛ‼
Сайт не содержит файлов и ссылок на прямое скачивание.
Пользователь получает информацию о возможности получить курс по указанной выше цене.
Исходя из этого пользователь решает покупать ли курс по указанной цене или искать другие сервисы получения данного курса.
Сайт не несет ответственности за решение пользователя купить курс.
Сайт гарантирует получение указанного курса