Распродажа!

Курс BIG DATA

590 грн

 Вы экономите: 1,300 грн (69%)
 Поторопитесь! Заканчивается через

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

Безопасные платежи

Защита персональных данных

100% уникальные материалы

Гарантия лучшей цены

Вместе дешевле на 20% (количество курсов меняется галочками)

Курс BIG DATA + Курс Компьютерное зрение + Курс Machine learning (машинное обучение) - базовый + Математика для Data Science. Базовый - видеокурс + Курс Data Engineer
Цена за все курсы: 2,360 грн

Видеозаписи лекций без обратной связи и участия преподавателя. Вы получите доступ к материалам сразу после оплаты.

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.

Программа:

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

Нужна ли регистрация?

Нет, регистрация не обязательна. Просто заполните все поля при оформлении заказа и ваш аккаунт создастся автоматически. Данные которые вы ввели на странице оплаты (почта, пароль), потом можно использовать для входа на сайт.

Как оплатить выбранный курс?

Наш сайт принимает оплату с помощью платежной системы Way For Pay. Все операции на нашем сайте безопасны и проходят с использованием шифрованного SSL соединения. Мы не собираем и не храним ваши платежные данные. Платежная система полностью гарантирует безопасность платежей.

На данный момент доступны следующие способы оплаты:

  • Банковская карта (любая)
  • Приват24
  • Терминалы Приватбанка (наличные)
  • G pay
  • Apple pay
  • Visa checkout
  • Masterpass
  • Мгновенная рассрочка для владельцев карт ПриватБанка
  • Рассрочка для владельцев карт Monobank

 

1. На странице курса нажмите “Купить”
2. Затем в открывшейся вкладке нажмите “Оформление заказа”
3. На странице оформления заполните все поля и нажмите “Купить”
4. Автоматически откроется страница платежной системы.
5. Выберите способ оплаты.
6. Введите данные и следуйте инструкциям платежной системы.
7. После успешной оплаты вы будете автоматически направлены на страницу, где сможете получить доступ к курсу. Так же вам будет выслано письмо с ссылкой на курс.

Если ни один из перечисленных способов оплаты вам не подходит, напишите нам: info@siluette.com.ua или воспользуйтесь чатом в правом нижнем углу страницы нашего сайта. Мы обязательно поможем.

Как получить оплаченные материалы?

Для того, чтобы получить материалы – просто заполните все поля при оформлении заказа (включая поле – Создать пароль учетной записи).

После оплаты — система автоматически направит вас в личный кабинет в раздел ①»Загрузки». Здесь  будет список ваших оплаченных материалов и ссылка на скачивание②.

Либо нажмите в правом верхнем углу сайта пункт Мой аккаунт, введите почту и пароль, который вы придумали, когда оформляли заказ. В разделе Загрузки есть ссылка на скачивание.

Сколько времени будут доступны материалы?

Ссылка на ваш курс будет доступна в течении 90 дней со дня оплаты. За это время вы должны скачать все материалы на свое устройство. После окончания этого срока ссылки могут стать неактивными. Это связано с нововведениями компаний, предоставляющих услуги облачного хранилища. Если вы не успели скачать купленные курсы, напишите нам на почту – info@siluette.com.ua

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Курс BIG DATA”

Ваш адрес email не будет опубликован.