BDAM: Большие данные Big Data для руководителей

курсы по основам Больших данных

Новая версия курса «Аналитика Big Data для руководителей и менеджеров»

Ближайшая дата курса Big Data для руководителей 6-8 ноября
   
   
Стоимость обучения    54.000 рублей

Курс Big Data для руководителей и менеджеров

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: курс аналитика больших данных Big Data для руководителей ориентирован на руководителей, менеджеров и специалистов, и тех кто хочет  получить расширенные 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. На курсе вы узнаете базовые и расширенные методы аналитики и техники поиска и извлечения знаний  из больших массивов разнородных данных. Программа обучения включает 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.

В программе обучения подробно рассматриваются сценарии применения технологий работы с Большими Данными (Big Data)  в различных отраслях бизнеса  (Банки и финансовые учреждения, промышленность, торговля и транспорт) и организациях государственного сектора. Мы подробно изучим  процесс инициации проекта по цифровизации предприятия (сбора больших данных, формирования команды проекта по аналитике больших данных) и рассмотрим все фазы жизненного цикла работы с большими данными (подготовка данных, выбор модели, пилотное развертывание и тестирование  модели, промышленная эксплуатация).

В курсе особое внимание уделяется вопросам работы с персональными данными и обеспечение безопасности при работе с большими данными. Материалы содержат много реальных примеров (use cases) монетизации больших данных в Российском и мировом бизнесе.  Особое внимание уделено  условиям импортозамещения, а также возможные сложности и специфика использования при работе с большими данными для различных секторов экономики в России. 

Если вы хотите разбираться:
  • в основных  понятиях мира Больших Данных, Машинного обучения и Интернета Вещей;
  • знать, в чем отличие разных версий дистрибутивов Hadoop, Spark, NoSQL  или Kafka;
  • назначение компонентов экосистемы Hadoop, Spark, Kafka;
  • нюансы облачных решений;
  • что такое стандарт GDPR;
  • особенности Индустриального интернета Вещей;

приглашаем  Вас на обучение в «Школу Больших Данных»

Программа курса 

  1. Введение в Big Data (Большие данные)

    • Большие данные и цифровизация данных
    • 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
  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 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 (Аренадата 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.
  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
    • Стандарт GDRP 
  8. 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.

Курсы Big Data для руководителей

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

Если у Вас остались вопросы Вы можете позвонить к нам по телефону +7 (985) 162-29-63  или заполнить форму обратной связи на сайте.