Курс BIG DATA

Мова викладання в курсі – російська. Незабаром буде доступна українська версія цього курсу.

Відеозаписи лекцій без зворотного зв’язку та участі викладача. Ви отримаєте доступ до матеріалів одразу після оплати.

Big data – інструменти, підходи та методи обробки величезних обсягів даних. По суті це альтернатива традиційним системам обробки даних.

Якщо вам потрібне загальне розширення кругозору в темі технологій роботи з даними та необхідність апгрейду на поточному місці роботи, курс дасть змогу розширити професійні навички, працювати з новими завданнями та швидко приносити результати в проєктах.

Навіщо вивчати Big Data

Up skill професії

На вас чекає апгрейд навичок в аналітиці даних і розуміння, навіщо і де потрібна big data, нова траєкторія розвитку кар’єри та складніші робочі проєкти.
Розширення кругозору

Ви розширите свій кругозір, опануєте технології для переходу на рівень middle і зможете швидше виконувати свої робочі завдання.
Перехід у нову галузь

Курс дає ключові технології та навички для старту занурення в найгарячішу професійну галузь. Ви отримаєте практику, гідну включення в резюме.

Що ви дізнаєтеся на курсі

Як зібрати та керувати командою big data проєкту

Освоїте підхід CRISP-DM: міжгалузевий стандартний процес для дослідження даних. Визначите компетенції та склад команди.

Як створити стратегію роботи з великими даними

Визначте, скільки даних вам потрібно для знаходження інсайтів. Знайдете завдання під біг дату у своїй компанії.

Як поліпшити результати обробки даних

Зрозумієте, як і за якими правилами зберігати дані. Зможете обґрунтовувати вплив на збір даних, моніторинг і звітність.

Програма:

Аналітика великих даних

Часто аналітик даних потрібен саме в тих компаніях, які накопичили “якусь свою” Big data. Щоб розуміти, як він може бути корисним для бізнесу, потрібно володіти не тільки стандартними інструментами на кшталт Excel і SQL, а й знати характерні тільки для великих даних принципи обробки, мати уявлення про компоненти екосистеми Hadoop і хмарні платформи для реалізації рішень з Big data. Ми не тільки поговоримо про це, а й попрактикуємося працювати з головними інструментами.

– Традиційні аналітичні підходи. Причини вибору Big data серед різноманіття підходів
– Машинні методи для обробки даних. Як перестати реагувати і почати прогнозувати
– Культура збору та джерела даних. Дорожня карта і головне правило аналітика
– Попереднє опрацювання та візуалізація даних в pandas для звітності на прикладі міжнародного ритейлера
– Поліпшення якості роботи з даними. Основи архітектури зберігання та обробки великих даних, види обробки та масштабування
– Основи роботи в Hadoop і MapReduce. Огляд хмарних платформ: AWS, EMR, Azure та інших
– Просунуті підходи в MapReduce. Робота в pyspark, доступна кожному
– Організація команди для роботи з даними. CRISP-DM