Новая версия курса «Аналитика Big Data для руководителей и менеджеров»
| Ближайшая дата курса Big Data для руководителей | 03-05 февраля |
| 29-31 марта | |
| Стоимость обучения | 54.000 рублей |
| Код курса | BDAM |
Все, что нужно знать для успешной работы с большими данными: методы аналитики и машинного обучения, основы и функционал компонентов экосистемы Hadoop, безопасность озера данных, цифровизация бизнеса, Интернет Вещей и GDRP.
Что такое аналитика больших данных и зачем менеджеру разбираться в этом
Сегодня информация — это основа любого бизнеса, инструмент эффективного управления и оптимизации рабочих процессов. Аналитика больших данных (Big Data) вашего бизнеса поможет своевременно выявить и даже предупредить множество проблем, от оттока клиентов до утечки персональных данных. Чтобы понимать возможности современных технологий и выбирать среди них наилучшее соотношение «стоимость/результат», менеджеру необходимо разбираться в базовых понятиях и прикладных решениях.
Теоретический курс «Аналитика больших данных для руководителей» ориентирован на руководство государственных предприятий и частных компаний, менеджеров и специалистов, которые хотят получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах Big Data и цифровизации бизнеса.
Итак, если вам необходимо:
- разбираться в основных понятиях Больших Данных, Машинного обучения и Интернета Вещей,
- понимать назначение компонентов экосистемы Hadoop, Spark, Kafka,
- знать, в чем отличие разных версий дистрибутивов Hadoop, Spark, NoSQL или Kafka,
- выявить нюансы облачных решений,
- уяснить, что такое стандарт GDPR и как он влияет на ваш бизнес,
- понять особенности индустриального интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) и возможности его практического применения на вашем предприятии,
Как организован курс Big Data для руководителей
Продолжительность: 3 дня, 24 академических часа.
Уровень подготовки: предварительный опыт не требуется.
Документ об окончании курса: сертификат учебного центра.
Курс «Аналитика больших данных для менеджеров» построен таким образом, чтобы всего за 3 дня даже самый занятой руководитель мог эффективно освоить теорию и практику современных технологий Big Data в контексте их бизнес-применения. Обучение включает все необходимые знания для успешного участия в проектах по анализу больших данных. Программа обучения содержит информацию о фазах жизненного цикла аналитических процессов при цифровизации бизнеса и переходе к использованию Big Data. Вы узнаете базовые и расширенные методы аналитики, в т.ч. техники поиска и извлечения знаний из больших массивов разнородных данных. Также рассматриваются различные версии дистрибутивов платформы Hadoop, облачные сервисы для хранения и аналитики больших данных, «open source« и коммерческие инструменты.
Подробно изучаются сценарии применения технологий работы с Большими Данными в организациях государственного сектора и различных отраслях бизнеса: банки и финансовые учреждения, промышленность, торговля, транспорт и др. На практических примерах вы узнаете все особенности процессов инициации проектов цифровой трансформации, от сбора данных до формирования команды. Также детально познакомитесь с каждой фазой жизненного цикла работы с Big Data: подготовка данных, выбор модели, пилотное развертывание и тестирование прототипа, промышленная эксплуатация.
В нашем 3-хдневном тренинге вы получите ответы на актуальные вопросы работы с персональными данными и обеспечения безопасности при работе с Big Data. Материалы содержат много реальных примеров (use cases) монетизации больших данных в российском и мировом бизнесе. Особое внимание уделено условиям импортозамещения, а также возможным сложностям и специфике использования при работе с большими данными для различных секторов экономики в России.
Окончив курс Big Data для руководителей в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных»,вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельств о повышении квалификации.
Программа курса «Аналитика больших данных для руководителей»
-
Введение в Big Data (Большие данные)
- Большие данные и цифровизация бизнеса
- Методы аналитики больших данных
- Отраслевая специфика аналитики больших данных
- Сценарии применения технологий больших данных
- Жизненный цикл аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
- Формирование озера данных Data Lake
-
Data Mining — извлечение знаний из больших данных
- Задачи и техники Data Mining
- Классификация и кластеризация
- Прогнозирование и визуализация
- Ассоциативные правила и обнаружение аномалий
- Методология CRISP-DM, SEMMA
- Инструменты Data Mining
- Специфика применения Data Mining для разных отраслей бизнеса с примерами
-
Машинное обучение для Data mining
- Основные определения
- Задачи и область применения машинного обучения
- Supervised/unsupervised машинное обучение
- Инструменты и технологии машинного обучения
-
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
-
Инструментарий для работы с Big Data
- Специфика работы с Big Data
- Аналитика для неструктурированных 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 (Arenadata Hadoop, Cloudera, Horton Works, MapR) и инструментарий аналитика данных на примерах использования
- Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data
- Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data
- Средства визуализации для аналитики данных.
-
Интеграция Больших данных
-
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
- Стандарт GDRP
-
С чего начать?
- Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли
- Специфика рынка данных и аналитики
- Использование подходов Agile и DevOps
- Методологии для стандарты
- Отличия подходов Business Intelligence и Data Science
- Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data.
Если у Вас остались вопросы Вы можете позвонить к нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполнить форму обратной связи на сайте.
![[Архив] Курс Архитектура Модели Данных](https://www.bigdataschool.ru/wp-content/plugins/contextual-related-posts/default.png "[Архив] Курс Архитектура Модели Данных")
