Аналитика больших данных для руководителей

Все что нужно знать менеджеру про большие данные, интернет вещей и озера данных на курсах WWW.bigdataschool.ru
Ближайшая дата курса 5-7 декабря 2018
   19-21 февраля 2019
Стоимость обучения    54.000 рублей

курсы обучения Hadoop и машинного обучения

Все что нужно знать для успешной работы с большими данными: методы аналитики и машинного обучения, основы и функционал компонентов экосистемы Hadoop, безопасность в Data Lake, Интернет Вещей и GDRP

Аудитория: ориентирован на руководителей, менеджеров и специалистов, желающих получить дополнительные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах больших данных.
Предварительный уровень подготовки:

  • Предварительный опыт не требуется

Продолжительность: 3 дня, 24 академических часа
Документ об окончании курса: сертификат учебного центра.

Курс «Аналитика больших данных для менеджеров» предоставляет необходимые знания для участия в проектах по анализу больших данных. Включает информацию о фазах жизненного цикла процессов аналитики больших данных при переходе бизнеса к использованию Big Data. Материал курса обеспечивает слушателей знанием базовых и расширенных аналитических методов и техник, применяемых для поиска и извлечения знаний  из больших массивов разнородных данных. Сравнение различных версий дистрибутивов платформы Hadoop, облачные сервисы для хранения и аналитики данных, «open source« и коммерческие инструменты используемые для хранения, обработки, визуализации и аналитики больших данных.

Программа курса

  1. Введение в Big Data (Большие данные)
    • Большие данные и цифровая трансформация
    • Методы аналитики больших данных
    • Отраслевая специфика аналитики больших данных
    • Жизненный цикл аналитики данных: Получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
  2. Data Mining  — извлечение знаний из больших данных
  3. Машинное обучение для Data mining
    • Основные определения
    • Задачи и область применения машинного обучения
    • Supervised/unsupervised машинное обучение
    • Инструменты и технологии машинного обучения
  4. Data mining в социальных сетях
    • Введение в анализ социальных сетей и теорию графов
    • Базовые алгоритмы на графах и основные возможности графового анализа
    • Феномен маленького мира
    • Выделение важных узлов в социальных сетях
    • Инструменты и методы визуализации графов для применения в бизнесе
  5. Инструментарий для работы с Big Data
    • Специфика работы с Big Data
    • Аналитика для неструктурированнных данных с использованием Hadoop
    • Назначение и характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop для хранения и обработки Big Data (MapReduce, HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, и т.д.)
    • Сравнительный анализ Hadoop дистрибутивов (Cloudera, Horton Works, MapR) и инструментария аналитика данных на примерах использования
    • Сравнительные характеристики программных и аппартных решений для реализации решений по Big Data
    • Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data
    • Средства визуализации для аналитики данных.
  6. Интеграция Больших данных
    • Основные принципы работы с Big Data
    • Импорт и экспорт данных с Hadoop (SQL, NoSQL, HDFS, NFS, потоковые данные, web content, файлы логов, социальные сети)
    • Пакетная и динамическая загрузка данных
  7. Правовые аспекты организации защиты персональных данных
    • Правовое регулирование в области защиты персональных данных
    • Международная практика в области защиты персональных данных
    • Права субъекта и обязанности оператора при обработке персональных данных
    • Виды нарушений безопасности персональных данных
    • GDRP 
  8. С чего начать?
    • Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли
    • Специфика рынка данных и аналитики
    • Отличия подходов Business Intelligence и Data Science
    • Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data.

курсы обучения Hadoop и машинного обучения

Скачать программу курса «Аналитика больших данных для руководителей» в формате pdf

Если у Вас остались вопросы позвоните нам по телефону +7 (985) 162-29-63 

(если телефон занят, мы на обучении. Оставьте сообщение и мы перезвоним вам)