Новая версия курса «Аналитика 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 озера данных, цифровизация бизнеса, Интернет Вещей 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) и Интернета Вещей(Internet of Things),
• 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 
• 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, “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 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”

1. 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

2. 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

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 (Arenadata Hadoop, Cloudera, ванильный Apache Hadoop) и инструментарий аналитика данных на примерах использования
   • Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data
   • Облачные платформы (AWS, YandexCloud, Azure, MailCloud) для реализации решений по Big Data
   • Средства визуализации для аналитики данных.

6. Интеграция Больших данных

   • Основные принципы работы с BigData
   • 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 (опционально)

   • 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 BigData.

 

 

 

Если у Вас остались вопросы Вы можете позвонить к нам по телефону +7 (495) 414-11-21  или заполнить форму обратной связи на сайте.