Elettracompany.com

Компьютерный справочник
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Курс big data

Школа Больших Данных: практические курсы Big Data, Hadoop, Spark, Kafka и машинное обучение

Школа Больших Данных – лицензированный учебный центр повышения квалификации и переподготовки ИТ-профессионалов по технологиям Big Data в Москве (юридическое лицо ООО «Учебный центр «Коммерсант»). Мы предлагаем корпоративным клиентам специализированные, адаптированные под требования заказчика, курсы для руководителей и специалистов по администрированию и разработке в Apache Hadoop, Spark, Kafka, Data Science, Machine Learning, облачным платформам и другим технологиям больших данных (Big Data).

Даже в условиях пандемии коронавируса (Covid-19), Школа Больших Данных продолжает работать в штатном режиме согласно утвержденному расписанию. Для компаний, ограничивающих передвижения своих сотрудников, предлагается дистанционный формат обучения в режиме удаленного взаимодействия.

Наши преподаватели – эксперты с большим опытом практической работы. Занятия проводятся очно в современных учебных классах в офисе Школы Больших данных, в форме выездных семинаров на территории заказчика или дистанционно, в удобные для вас сроки и с гибкими условиями оплаты.

Расписание ближайших курсов Apache Hadoop, Spark, Kafka, машинному обучению и другим технологиям BigData

Название курса

Цена

Дней

Дата начала курса

Курсы Big Data для руководителей

Курсы Big Data для архитекторов

Курсы Big Data для администраторов Hadoop, Spark

Big Data курсы для администраторов Data Flow

Big Data курсы для Разработчиков Data Flow

Курсы Arenadata для администраторов Hadoop и баз данных

Курсы Arenadata для администраторов кластеров потоковой обработки данных

Big Data курсы для администраторов NoSQL и Hadoop SQL

Специализации и направления

На наших уникальных авторских и авторизованных образовательных курсах вы получите новые знания и практические навыки для прикладной работы в следующих областях:

  • аналитика больших данных (Big Data);
  • администрирование распределенных систем хранения и процессинга данных Apache Hadoop, Kafka, Spark, HBase, Hive, NiFi, Arenadata, Cloudera, HortonWorks, а также NoSQL и SQL-базы данных для Big Data решений;
  • интернет вещей (Internet of Things, IoT), промышленный IIoT (Industrial Internet of Things);
  • цифровая трансформация, цифровизация;
  • построение распределенных кластерных систем хранения больших данных и озер данных (Data Lake) на платформах Arenadata, Cloudera Distributed Hadoop, HortonWorks Data Platform;
  • Data Science и Data Mining,машинное обучение (Machine Learning), включая нейросетевые методы и алгоритмы — основы науки о данных и практика использования;
  • разработка приложений потоковой обработки на Spark Streaming и Kafka Streaming.

Программы обучения подходят как опытным специалистам, так и начинающим. Все курсы Big Data, предлагаемые в нашем учебном центре, постоянно обновляются с учетом современных трендов ИТ-отрасли, актуальных версий используемого программного обеспечения, а также требований и пожеланий заказчиков.

Наши практические курсы по технологиям Big Data рассчитаны на следующие категории слушателей:

  • руководители организаций и топ-менеджеры компаний, руководители проектов по цифровизации и цифровой трансформации, отвечающие за монетизацию данных, оптимизацию бизнеса и улучшение показателей производственных процессов;
  • архитекторы моделей данных и корпоративной ИТ-инфраструктуры, проектирующие хранилища и озера данных (Data Lake), процессы ETL/ELT.
  • аналитики и исследователи данных (Data Analyst, Data Scientist), разработчики больших данных (Data Developers), специалисты в области интеллектуального анализа данных (Data Science, Data Mining) и машинного обучения (Machine Learning);
  • инженеры данных (Data Engineer), которые настраивают конвейеры потоков данных (pipelines) и отвечают за наполнение корпоративного озера данных (Data Lake) с использованием локальных кластеров, облачных платформ и распределенных NoSQL-хранилищ;
  • администраторы больших данных (Administrator Big Data), которые занимаются развертыванием, настройкой и сопровождением кластеров Apache Hadoop, Kafka, Spark, HBase, NoSQL и сопутствующих компонентов Big Data экосистемы, а также отвечают за кибербезопасность озера данных (Data Lake) для локальных и облачных решений;
  • разработчики приложений для потоковой обработки с использованием библиотек Apache Sparkи Apache Kafka.

Выбирайте свою специализацию, а мы подберем для вас нужный обучающий курс или разработаем индивидуальную образовательную программу.

Практическое обучение Big Data

На курсах по большим данным вы получите необходимые теоретические знания и практические навыки работы в качестве Data Analyst, Data Scientist, Data Developer, Data Engineer и Administrator Big Data. Обучение проходит в формате практического семинара (workshop), соотношение теории к практике составляет 50/50. Практические задания выполняются на локальных или выделенных кластерных облачных системах Amazon Web Services (AWS), доступных в течение всего периода обучения для каждого Слушателя.

По окончании наших курсов вы получите сертификат или удостоверение о повышении квалификации государственного образца. При прохождении авторизованного обучения по продуктам компании Arenadata (при условии успешной сдачи сертификационного тестирования), вы также получите сертификат вендора о владении навыками администрирования корпоративной платформы хранения и обработки больших данных Arenadata Hadoop, Arenadata DB или Arenadata Streaming.

Практические курсы Big Data в специализированном учебном центре «Школа Больших Данных» — грамотные инвестиции в Ваше будущее: освойте технологии завтрашнего дня уже сегодня!

Телефон: +7 (495) 414-11-21, +7 (915) 307-00-74

Адрес: 127576, г. Москва, м. Алтуфьево, Илимская ул., БЦ «Бизнес-Депо», 5 корпус 2, офис 303

Email: info@bigdataschool.ru

Время работы офиса: 9:00-20:00

Девять лучших курсов по Big Data для дата-сайентистов и менеджеров

Редактор раздела «Технологии»

Специалисты по большим данным востребованы в ритейле, банковской сфере, E-Commerce и многих других областях. Мы отобрали девять коротких курсов, которые помогут научиться применять навыки и инструменты Big Data в реальных проектах.

Дата-сайентист — одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий за рубежом и в России. Специальные подразделения для разработки data science-проектов в последние годы открывают многие крупные компании: от «Яндекса» до X5 Retail Group.

Читать еще:  Курсы it директоров

В подборку Rusbase вошли самые известные курсы для руководителей таких проектов и их разработчиков — начиная с бесплатных для новичков и заканчивая углубленными программами с акцентом на проекты конкретных отраслей.

Для менеджеров и руководителей:

1. A crash course in Data Science на Coursera

Для кого этот курс: этот курс — первый из пяти курсов группы Executive Data Science («Большие данные для руководителей»), разработанный в университете Джона Хопкинса. Он предназначен для тех, кто хочет быстро разобраться в том, что такое большие данные и где можно их применять.

Слушатели изучат основные термины и инструменты, которые используют дата-аналитики, и способы оценки успешности data science-проектов. Для этого у них будут видеолекции и материалы для самостоятельного изучения. Курс идет на английском, но есть субтитры на русском языке.

Продолжительность: 1 неделя, 4-6 часов.

Даты: курс стартовал 20 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: первый курс — бесплатно. Для обучения на следующем курсе придется заплатить 2468 рублей за месяц. Этого хватит на все оставшиеся четыре курса — каждый из них длится неделю.

2. Курс Business Analytics в Udacity

Для кого этот курс: для новичков. Здесь они смогут получить навыки анализа больших данных и изучить инструменты, которые помогут в любой области: будь то инженерное дело, продажи, маркетинг или что-то еще. В рамках программы они изучат Excel, SQL и Tableau, и научатся анализировать данные для того, чтобы принимать лучшие стратегические решения.

Программа является подготовительной для двух других курсов Udacity — Data Analyst и Business Analyst Nanodegree programs. Студентам доступны видеолекции, текстовые инструкции и консультации менторов. Обучение ведется на английском.

Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю. После окончания программы студентам дается еще около 4 недель (130 часов) на завершение всех проектов.

Даты: запись открывается 21 августа.

Стоимость: 599 долларов (около 40 тысяч рублей).

3.

Data MBA Школы анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто хочет научиться применять инструменты Big Data в зависимости от индустрии и конкретной бизнес-задачи. Среди основных тем: как повысить продажи, управлять лояльностью, рисками, предсказывать эффективность кандидата для HR-менеджеров, делать банковский скоринг и т. д.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

4.

Курс «Аналитика для руководителей» на «Нетологии»

Для кого этот курс: для коммерческих директоров, директоров по маркетингу, а также руководителей и владельцев бизнеса. В рамках курса они должны научиться исследовать рынок и выявлять тренды, прогнозировать продажи, проводить сегментацию клиентов, а также набирать команду для проектов с использованием больших данных и ставить задачи для разработчиков.

Программа состоит из нескольких блоков: BI аналитика в Tableu (построение дашбордов и интерактивных отчетов), data-driven менеджмент (разработка стратегии улучшения бизнес-процессов на основе этих отчетов), продуктовая аналитика, машинное обучение для бизнеса и др. Лекцию в рамках программы читает директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс» Андрей Себрант.

Для дипломной работы потребуется спроектировать аналитическую структуру для своей компании или отдельного продукта/проекта, а также настроить дашборды в BI Tableau Software по ключевым метрикам. После окончания программы обещают помощь в трудоустройстве.

Продолжительность: 8 недель. Занятия проходят офлайн в кампусе Нетологии дважды в неделю по три часа. Видеозапись и материалы после каждого занятия добавляются в личный кабинет участника.

Даты: 23 августа — 14 октября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: с 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

5. Курс «Специалист по большим данным 9.0» от «Лаборатории Новых Профессий»

Для кого этот курс: Для разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров. Курс состоит из двух модулей, первый из которых посвящен технологиям больших данных и машинному обучению, а второй – рекомендательным системам для e-commerce, медиа, соцсетей, банкинга и рекламы.

Продолжительность: три месяца. Курс достаточно интенсивный: лекции и мастер-классы проходят три раза в неделю по три часа, для решения лабораторных работ надо еще минимум 5-7 часов в неделю. При желании можно заниматься онлайн.

Даты: 20 сентября — 11 декабря.

Стоимость: 200 тысяч рублей, при оплате в августе — 170 тысяч рублей.

Для разработчиков:

1. Dataquest

Для кого этот курс: для новичков в Data Science — включая тех, кому большие данные необходимы для работы над бизнес-проектами. При выборе программы студент должен определить, насколько ему знаком Python. После этого ему предлагается отнести себя к одной из пяти групп:

  • те, кто хочет работать с Data Science;
  • те, кому большие данные нужны для текущей работы;
  • стартаперы, которые используют большие данные в своем проекте;
  • студенты, которые планируют затем продолжать обучение;
  • просто интересующиеся.

Если знаний Python совсем нет, начинать придется с азов. Программа будет состоять из девяти курсов, в каждом из которых — по 2-3 блока занятий по отдельным темам (каждый блок состоит из 10 уроков). Ближе к середине обучения можно будет потренироваться в разработке data science-проектов с использованием машинного обучения. Обучение ведется на английском.

Продолжительность: проходить «квест» можно в своем темпе, отслеживать свой прогресс — на инфографике.

Дата: в любое время.

Стоимость: бесплатно.

2. «Введение в машинное обучение» от «Яндекса» и ВШЭ на Coursera

Для кого этот курс: для тех, кого не пугают слова «матрица», «вектор» и «производная». Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn.

Читать еще:  Полный курс русского языка 3 класс

Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.

Продолжительность: 7 недель, 3-5 часов в неделю.

Даты: курс стартовал 6 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: бесплатно, сертификат для подтверждения окончания курса стоит 1835 рублей.

3. «Машинное обучение и анализ данных» от «Яндекса» и МФТИ на Coursera

Для кого этот курс: для дата-сайентистов, которые смогут применять свои навыки в бизнес-проектах. Для обучения им требуются базовые знания математики и основ программирования. Основные темы обучения: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, построение выводов, базовая фундаментальная математика и основы программирования на Python.

В конце программы слушатели должны будут применить свои знания в работе над реальным проектом. На выбор предлагается несколько областей: E-Commerce, социальные медиа, информационный поиск и бизнес-аналитика. Выпускники могут воспользоваться программой трудоустройства «Яндекса».

Продолжительность: все зависит от собственного темпа обучения. В среднем на это надо 3-6 месяцев.

Даты: в любое время.

Стоимость: первые 7 дней — бесплатно, после этого — 5000 рублей в месяц. Можно выбрать не все курсы специализации, а только один.

4. Школа анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто знаком с математической статистикой и имеет навыки программирования на Python. Кроме лекций, в программу входит решение реальных бизнес-задач. Тем, у кого навыков программирования пока нет, разработчики предлагают сначала пройти курс «Введение в Data Science».

Продолжительность: 3,5 месяца. Занятия проходят по будням два раза в неделю с 19.00 до 21.00. Учиться можно онлайн.

Даты: с 3 сентября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Если вы вспомнили другие российские и зарубежные курсы для дата-сайентистов и менеджеров, пишите о них в комментариях.

Курс 20773А: Анализ больших данных (Big Data) с помощью Microsoft R

Бизнес-аналитика

Этот курс в нашем Центре
успешно закончили
3051 человек!

Course 20773A: Analyzing Big Data with Microsoft R

Этот курс предназначен для специалистов, анализирующих огромные наборы данных, а также разработчиков, использующих R в своих проектах.

Цель курса – предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для создания и запуска сценариев анализа больших данных на сервере Microsoft R. Также в курсе описано как работать с Microsoft R в средах обработки больших данных как Hadoop, кластер Spark или база SQL Server.

Курс читается на русском языке!

По окончании курса Вы будете уметь:

  • описывать работу Microsoft R;
  • использовать клиента R и Server R для обработки больших данных из разных хранилищ;
  • визуализировать данные с помощью графиков и схем;
  • преобразовывать и очищать наборы больших данных;
  • использовать способы разделения аналитических задач на параллельные задачи;
  • строить и оценивать регрессионные модели, генерируемые на основе больших данных;
  • создавать, оценивать и разворачивать партиционированные модели на основе больших данных;
  • использовать язык R в средах SQL Server и Hadoop.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса — 24 ак. ч.

Отзывы о Центре

Cлушатель: Загер Давид Константинович

Удобство организации учебного процесса от момента заказа курсов до непосредственного обучения. Информационный обмен на высшем уровне. Обратная связь с кураторами и «бумажный» документооборот организованы прекрасно.

Cлушатель: Милованов Антон Михайлович

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса Программирование на языке R. Уровень 1. Базовые знания или эквивалентная подготовка.

Требуемая подготовка: Английский язык. Уровень 2. Elementary, часть 2, или эквивалентная подготовка. Определить уровень владения языком вам поможет тест.

Рекомендуемая подготовка (необязательная): Успешное окончание курса Введение в статистику или эквивалентная подготовка.

Рекомендуемая подготовка (необязательная): Успешное окончание курса М20767С: Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016 или эквивалентная подготовка.

Получить консультацию о необходимой предварительной подготовке по курсу Вы можете у наших менеджеров: +7 (495) 232-32-16.

Наличие предварительной подготовки является залогом Вашего успешного обучения. Предварительная подготовка указывается в виде названия других курсов Центра (Обязательная предварительная подготовка). Вам следует прочитать программу указанного курса и самостоятельно оценить, есть ли у Вас знания и опыт, эквивалентные данной программе. Если Вы обладаете знаниями менее 85-90% рекомендуемого курса, то Вы обязательно должны получить предварительную подготовку. Только после этого Вы сможете качественно обучиться на выбранном курсе.

Рекомендуемые курсы по специальности

Чтобы стать профессионалом, мы рекомендуем Вам вместе с этим курсом изучить:

Наука о данных и аналитика больших объемов данных

  • 10 недель

около 5 часов в неделю

понадобится для освоения

3 зачётных единицы

для зачета в своем вузе

Курс содержит обзорную информацию о теоретических и практических аспектах технологий, в основе которых лежат принципы получения, преобразования, распределенного хранения и обработки, а также анализа больших объемов данных. Курс направлен на подготовку квалифицированных выпускников, умеющих обоснованно и результативно использовать, разрабатывать, совершенствовать и внедрять в производстве современные технологии и инструментальные средства анализа и работы с большими объемами данных.

О курсе

С развитием информационных технологий для получения, хранения и обработки данных понятие больших данных (Big Data) прочно вошло в нашу жизнь. Современные вычислительные мощности позволяют получать и анализировать огромные объемы данных во всех сферах деятельности. Организации из различных отраслей промышленности заинтересованы в решении задач выявления ценной информации и скрытых зависимостей из большого массива генерируемых данных для увеличения прибыли. Данный курс предоставляет теоретические и практические знания о больших данных, аналитике данных и инструментах по работе с большими данными. Курс обучает эффективному использованию полученных знаний на конкретных примерах. Дается обзор и проходит обучение пользованием основными методами аналитики больших данных. Формируется умение использовать современные технологии и инструментальные средства по работе с большими данными (Hadoop, MapReduce, Spark, NoSQL, язык R и др.)

Читать еще:  Бесплатный курс java

Формат

Курс включает 7 тем. Каждая тема включает лекционный материал, презентации, контрольные вопросы (тесты), лабораторные и самостоятельные работы. Каждая тема начинается с видеолекции.

Требования

Более эффективно освоение курса будет при наличии у слушателей:

• базовых знаний основ программирования (алгоритмы и структуры данных, ООП, паттерны проектирования);

• понимания принципов проектирования СУБД и знание SQL;

• знаний одного или нескольких языков программирования: Java, Perl, Python и т.д.);

• понимания основ статистической обработки данных.

Программа курса

Тема 1. Введение в большие данные: Определение больших данных и причины их появления. Примеры возможностей для бизнеса. Различие между Business Intelligence и Big Data

Тема 2. Жизненный цикл аналитики данных: Понятие жизненного цикла аналитики данных. Роли, необходимые для успешного создания проекта по аналитике данных

Тема 3. Высокопроизводительные вычисления: Распределенные вычисления на нескольких серверах, вычислительная парадигма MapReduce. Проект Apache Hadoop и его экосистема. Apache Spark и его компоненты. Вычисления в реальном времени, Apache Storm, Flink

Тема 4. Масштабирование и многоуровневое хранение данных: Теорема CAP. Парадигма NoSQL. Классификация NoSQL баз данных

Тема 5. Визуализация данных и результатов анализа: Техники визуализации данных, введение в язык R. Визуализация данных в R

Тема 6. Сложные методы аналитики: Классификация задач анализа: Text, Data, Web, Social Mining. Применение машинного обучения в аналитике. K-means и C-means кластеризация, классификация. Логистическая регрессия, ассоциации, алгоритм Априори.

Тема 7. Анализ текста: Поисковые механизмы: Lucene, Solr, ElasticSearch..Алгоритмы Work2Vec и Glove

Результаты обучения

После завершения этого курса слушатели

● получат представление жизненном цикле аналитики данных, технологиях и средствах распределенной обработки и хранения данных, базовых методах аналитики больших объемов данных, техниках визуализации данных

● смогут использовать типовые технологии и средства аналитики данных, такие как MapReduce, Hadoop, NoSQL, язык R

● смогут обосновано и результативно использовать, совершенствовать, разрабатывать и внедрять современные технологии и инструментальные средства анализа и работы с большими объемами данных

Формируемые компетенции

— Способен изучать, осваивать, разрабатывать и внедрять новые технологии обработки и анализа данных

— Способен извлекать закономерности из данных и обрабатывать неструктурированные данные

— Способен выполнять работы по созданию (модификации) и сопровождению информационных систем, автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес-процессы

— Способен анализировать потребности заинтересованных лиц и подразделений организации и подходы к исследованию больших данных

— Способен разрабатывать продукты на основе встроенной аналитики больших данных

Курсы по Big Data и анализу больших данных на русском языке

Аналитик Big Data изучает большие массивы данных, которые собирает и хранит компания, чтобы разрабатывать и внедрять продукты, которые повысят эффективность решения задач, увеличат доход или улучшат обслуживание клиентов. Курсы Big Data нацелены на изучение задач и подходов к их решению. Комплексная работа с большими данными включает их анализ, обработку и визуализацию для дальнейшего применения в решении бизнес-задач.

Технологии Big Data применяются в IT, телекоме, финансах, государственном управлении, онлайн-торговле. Инженеры и аналитики больших данных должны уметь разбираться в математике, статистике, информатике, бизнес-процессах. Публикуем курсы по Big Data на русском языке или с русскими субтитрами.

Базы данных (Databases)

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский
Уровень: продвинутый

Курс Базы данных направлен на изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов баз данных и управления данными в произвольных реляционных базах данных. Рассматриваются этапы проектирования баз данных, составление запросов, методы индексирования. Помимо этого обозреваются основные изменения и тенденции в науке о данных в связи с появлением Big Data.

Продолжительность: 20 часов
Стоимость: бесплатно

Big Data — основы работы с большими массивами данных

Автор: Университет Нетология
Платформа: Нетология
Язык: русский
Уровень: продвинутый

Курс Big Data от Нетологии подойдет тем, кто хочет расширить знания в аналитике. В программе курса обучение сбору, хранению и обработке больших данных, работа в Hadoop и MapReduce. Также обозреваются облачные платформы для анализа и работы с Big Data: AWS, EMR, Azure и другие, рассматриваются основы реализации проектов.

Продолжительность: 39 часов
Стоимость: 27 900 рублей

Managing Big Data with MySQL

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры
Уровень: начальный

Курс Managing Big Data with MySQL в специализацию от Duke University «От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных» на Coursera и представляет собой введение в использование реляционных баз данных в бизнес-анализе. Вы узнаете, как собирать данные самостоятельно, работать с базами и использовать визуализацию для отображения структуры в данных.

Продолжительность: 24 часа
Стоимость: по подписке Coursera

Managing Data Analysis

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры
Уровень: начальный

Курс Managing Data Analysis входит в специализацию «Data science для руководителей» и знакомит с процессом анализа больших данных. Он описывает, как управлять аналитической деятельностью команды, чтобы достигать полезных для компании результатов.

Продолжительность: 7 часов
Стоимость: по подписке Coursera

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты 220 Вольт
Adblock
detector