Новая версия курса «Аналитика Big Data для руководителей и менеджеров»
Ближайшая дата курса | 01 июня 2022 19 сентября 2022 05 декабря 2022 |
|
Стоимость обучения | 60 000 руб. | Регистрация |
Длительность обучения | 24 ак.часов | |
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 и GDPR.
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 (Machine Learning), Искусственного интеллекта (Artificial Intelligence)
- понимать назначение компонентов экосистемы Hadoop, Spark, Kafka или терминов Data Lake, Delta Lake
- знать, в чем отличие версий дистрибутивов Hadoop, Arenadata, Spark, NoSQL или GreenPlum
- выявить нюансы облачных решений, контейнеризации и применимости к вашей отрасли бизнеса
- уяснить, что такое стандарт GDPR и как он влияет на ваш бизнес, риски и ограничения, и что такое политики Data Governance
Как организован курс Big Data для руководителей
Продолжительность: 6 дней, 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 6 дней 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, “opensource” 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 6-дневном 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
- Data Governance и Data Managment
- Отраслевая специфика аналитики больших данных
- Сценарии применения технологий больших данных – методология CRISP DM
- Жизненный цикл аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
- Введение в архитектуру хранения больших данных
- Корпоративное хранилище данных DWH
- Основные принципы построения Data Lake
- Особенности построения витрин данных Data Mart, схемы звезда и снежинка
- ETL и ELT – процессы
- Data Vault и Anchor modeling
- Методы анализа больших данных
- Обзор различных методов и подходов к анализу больших данных
- EDA – разведочный анализ данных
- Машинное обучение – обучение с учителем/без учителя. Задачи классификации, регрессии, кластеризации, поиска ассоциативных связей
- Глубокое обучение – введение в нейронные и сети
- Различные средства визуализации для анализа данных
- Задачи оптимизации
- Low-code платформы для анализа данных
- Основные концепции Low–code. Преимущества и недостатки в сравнении с традиционным подходом
- Обзор популярных Low-code платформ
- Демонстративный пример решения задачи RFM-анализа клиентов
- 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
- Принципы распределенных вычислений с использованием Apache Spark
- Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data – Apache Kafka, Flume, NiFi, Sqoop
- Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data
- С чего начать?
- Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли – Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer и тд
- Специфика рынка данных и аналитики
- Методологии гибкой разработки Agile, Scrum, Kanban
- Методологии автоматизации и вывода продуктов в промышленную эксплуатацию – DevOps и MLOps
- Ключевые проблемы внедрения технологий больших данных в работу компании.
Если у Вас остались вопросы Вы можете позвонить к нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполнить форму обратной связи на сайте.