Big data university: Top 10 prestigious universities to earn your big data certificate

Содержание

Как применяют Big Data и Machine Learning в образовании: 5 примеров

Чтобы повысить мотивацию студентов к обучению, преподаватели активно применяют различные подходы к организации образовательного процесса, в т.ч. используемые в HR. Сегодня мы покажем, как, по аналогии с управлением человеческими ресурсами, аналитика больших данных (Big Data) и методы машинного обучения (Machine Learning) помогают увеличить вовлеченность учеников и улучшить качество образования.

От описаний к предписаниям: 3 примера Big Data аналитики в ВУЗах

В 2013 году английский Университет Ноттингем Трент внедрил интерактивную систему дескриптивной аналитики студенческих результатов в виде панели мониторинга, которая показывала данные о вовлеченности студентов в учебный процесс. Дэшборд был разработан с целью снизить показатели отсева студентов, улучшить посещаемость и увеличить чувство принадлежности к университетскому сообществу. На панели, доступной студентам, преподавателям и кураторам (тьюторам), выводятся показатели вовлеченности каждого учащегося в сравнении с его одногруппниками: частота работы с библиотекой, сведения об изучаемых курсах, посещаемость и прочие учебные показатели. Таким образом любой студент может посмотреть собственную активность и сравнить себя с сокурсниками, чтобы понять, насколько он включен в учебный процесс и жизнь университета в целом, а также на что стоит обратить большее внимание. Если студент не подает признаков активности в течении двух недель, платформа отправляет уведомления тьюторам, чтобы те быстро связались с обучаемым и поддержали его. Через 3 года после внедрения системы, результаты университетского опроса показали, что 72% первокурсников использовали эту Big Data панель студенческого мониторинга и она вдохновила их увеличить количество времени на учебу

[1].

Университет Пердью в США запустил у себя систему предиктивной аналитики, которая собирает информацию об академической истории студентов, их активности в цифровой учебной среде и демографические данные. На основе этой информации рассчитывается уровень риска отсева для каждого студента. Значение этого показателя периодически направляется координатору курса и самому учащемуся. Для наглядности данные визуализированы: зеленым цветом отмечены студенты, которые, вероятнее всего успешно закончат семестр, желтым – те, что находятся в зоне риска, а красным – требующие незамедлительной помощи куратора. Благодаря такой интерактивной Big Data системе удалось улучшить результаты обучения и снизить показатели отсева

[1].

Интересен также опыт еще одного ВУЗа США, Университета Карнеги-Меллона, где создана онлайн-платформа с учебными курсами, которая предоставляет студентам подробный отчет об их успехах. Результаты ее эксплуатации показали, что детальные отзывы и возможность посмотреть анализ собственной успеваемости и образовательной активности почти в 2раза ускорили срок прохождения онлайн-курсов [1].

Аналитика больших данных поможет лучше понять способности и возможности студентов

Machine Learning в образовании: рекомендательные системы и оценка знаний

Справедливости ради стоит отметить, что сегодня платформы онлайн-образования используются практически в каждом отечественном и зарубежном ВУЗе. Однако, они, как правило, представляют собой цифровую форму традиционного процесса обучения, когда преподаватель предоставляет материал, а студент его изучает и выполняет задания. Обратная связь в виде отметок и отзывов, в большей степени, направлена на оценку результатов обучения конкретного студента, а не компетенций преподавателя и содержания курса

[2]. Поэтому добавление в платформу онлайн-обучения элемента соревновательности с другими студентами, а также рекомендательных советов по выбору других обучающих курсов может значительно повысить эффективность такой системы. Частично это реализовано в независимых и коммерческих агрегаторах онлайн-курсов для самостоятельного дистанционного обучения и повышения квалификации.

Но, например, в одном американском университете, Остин Пии, внедрена рекомендательная система, которая помогает студентам выбрать образовательные курсы и записаться на них. В качестве входных данных используются результаты обучения предыдущих студентов по конкретному курсу, успеваемость каждого студента и сведения об обучающихся с похожими профилями и интересами. На основе анализа этой информации Big Data система с помощью алгоритмов Machine Learning подбирает учебные курсы, максимально соответствующие интересам, способностям и учебной программе отдельного студента. Точность рекомендаций оценивается на уровне 90% [1].

Алгоритмы машинного обучения могут использоваться не только для выдачи релевантных советов по выбору образовательных курсов. Например,

университет Северной Каролины (США) в начале 2020 года была представлена система мультизадачного обучения, где модели Machine Learning предсказывают вероятность правильного ответа студента на основе его предыдущего поведения в игровом учебном процессе. Это пригодится для уведомления учителей, когда ученику могут понадобиться дополнительные инструкции и облегчения адаптивных функций обучения в процессе самой игры. Например, изменение сюжетной линии, добавление подсказок и пр. [3]

Машинное обучение может повысить эффективность онлайн-образования

Как использовать аналитику больших данных и методы Machine Learning для цифровизации бизнес-процессов своего предприятия, вы узнаете, пройдя обучение на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

Источники

  1. http://www.edutainme.ru/post/learning-analytics/
  2. https://cyberleninka.ru/article/n/onlayn-obrazovanie-klyuchevye-trendy-i-prepyatstviya
  3. https://www.sciencedaily.com/releases/2020/02/200205132409.htm

Курсы по Аналитике Данных и Big Data [2020]

Автор Алексей Шаполов На чтение 54 мин. Обновлено

Привет, дружище! ✋ На связи Шаполов Алексей.

В этой статье я собрал для тебя только самые лучшие курсы по аналитике данных и Big Data в 2020 году. Готов начать обучение? Тогда полетели! 🚀

🥇 #1. Онлайн-курс «Профессия Data Scientist» от SkillFactory

Пройти курс

Стоимость: 17 500 ₽ в месяц при рассрочке на 12 месяцев. В общем — 210 000 ₽.

Получить скидку 40% — жмяк.

Длительность: 24 месяца.

Документ об окончании: сертификат.

Формат обучения: видеоуроки + практические задания в онлайн-тренажёрах (не хуже, чем у «Яндекса») + обратная связь от команды наставников + общение с единомышленниками + создание кейсов для портфолио

Семестр #1. Foundation

— Основы Python, SQL, Linux, алгоритмов и статистики

+ 3 кейса в портфолио (1 игра и 2 программы по теме «разведывательный анализ данных»)

Семестр #2. Python для анализа данных и Machine Learning

— Изучение библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib и Plotly

— Основы математики для Data Science

— Tree-based алгоритмы

— Нейронные сети

— Рекомендательные алгоритмы

+ 5 кейсов в портфолио

Семестр #3-4. Специализация по выбору

1) Специализация AI-разработчик

2) Специализация ML-разработчик

3) Специализация Big Data Engineer

+ 5 кейсов в портфолио (один по компьютерному зрению и четыре в зависимости от выбранной специализации)

Насыщенная программа

Классные онлайн-тренажёры для отработки навыков программирования

Видеоуроки без воды

Преподаватели — эксперты

Упор на практику — 13 кейсов в портфолио по окончании обучения

Бесплатная консультация для желающих приобрести курс

Помощь в трудоустройстве (составлении резюме, подготовке к собеседованиям, поиске вакансий)

Общение с единомышленниками в закрытом Slack-чате

Работа с персональным ментором

Выпускники школы — сотрудники «Яндекс», SkyEng, Beeline, Nvidia, CISCO, «Сбербанк» и «Альфа-Банк»

Материалы можно осваивать в удобном темпе — можно пройти всю обучающую программу хоть за 2 года (по плану), хоть за несколько месяцев

Отзывы:

Преподаватели:

Андрей Зимовнов

Facebook, Instagram

Старший разработчик в «Яндекс.Дзен».

Дмитрий Коробченко

Youtube

Deep Learning R&D инженер и руководитель направления в NVIDIA.

Экс-сотрудник Samsung Electronics.

Эмиль Магеррамов

Сооснователь группы компаний EORA.

Антон Киселёв

Head of R&D в EORA.

Мне нравится4Не нравится

🥈 #2. Онлайн-курс «Старт в аналитике» от «Нетологии»

Пройти курс

Кому подойдёт

: всем, кому интересна сфера Data Science.

Стоимость: 1 490 ₽.

Длительность: 18 дней = 9 занятий.

Документ об окончании: не предусмотрен.

Формат обучения: видеолекции + домашние задания без проверки

Блок #1. Чем занимается наука о данных

— Погрузишься в историю развития Data Science

— Узнаешь, какие профессии существуют в данной сфере

— Научишься составлять резюме специалиста

Блок #2. 6 базовых инструментов для работы в аналитике

— Научишься писать простой код на языке Python и базовые команды на SQL

— Научишься работать в Excel на уровне профи и использовать data-driven подход в работе

— Поймёшь, как создавать интерактивные дашборды в Google Data Studio и отчёты по логистике в PBI

Преподаватели — эксперты

У всех участников курса есть шанс выиграть бесплатное обучение в «Нетологии» по специальностям, связанным с Python и SQL

Низкая цена

Не обнаружены

Отзывы:

Преподаватели:

Алексей Кузьмин

Facebook, VK

Директор разработки и руководитель отдела Data Science в компании «ДомКлик».

Полный список преподавателей смотри на странице курса.

Мне нравится2Не нравится

🥉 #3. Онлайн-курс «Профессия Data Scientist» от SkillBox

Пройти курс

Стоимость: 7 500 ₽ в месяц.

Получить скидку — жмяк.

Длительность: 300+ часов обучения.

Документ об окончании: диплом SkillBox.

Формат обучения: видеоуроки + домашние задания + кураторство + защита дипломного проекта

#1. Введение в анализ данных и машинное обучение

— Основы Python

— Библиотека NumPy

— Библиотека Pandas

— Визуализация данных с помощью Matplotlib

— Введение в SQL

#2. Статистика и теория вероятностей

— Основы статистики и теории вероятностей

#3. Машинное обучение. Начальный уровень

— Основные концепции Machine Learning (ML)

— Регрессия

— Кластеризация

— Знакомство с Kaggle

#4. Основы математики для Data Science

— Базовые математические объекты и SymPy

— Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции

— Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия

— Векторы и матрицы

— Линейная регрессия и системы линейных уравнений

#5. Аналитика. Средний уровень

— Язык программирования R

— A/B-тестирование

— Интерактивная визуализация данных с помощью Plotly

— Spark: управление потоками данных

#6. Машинное обучение. Средний уровень

— Обучение нейронных сетей

— Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений

— Семантическая сегментация

— Введение в NLP

— Обучение с подкреплением

#7. Дипломный проект

— Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета

🎁 Универсальные знания программиста

— Как искать заказы

— Личный бренд

— Личная эффективность

— Саморазвитие

🎁 Английский для IT-специалистов

Бесплатная консультация для желающих приобрести курс

Проходить уроки можно в любое удобное время

Доступ к курсу навсегда

Обширная теоретическая база

Оплачивать курс можно в рассрочку

Диплом по окончании

Много практических заданий

Обратная связь от личного наставника

Преподаватели курса — реальные эксперты

Помощь с трудоустройством и составлением резюме

Созданные во время прохождения курса проекты пойдут тебе в портфолио

Дорого

Так называемая «рассрочка» — это на самом деле кредит в «Тинькофф-Банке» на 3 года

Отзывы:

Преподаватели:

Алексей Мастов

VK, Facebook

Deep Learning инженер в NVIDIA.

Лидия Храмова

Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в QIWI.

Полный список преподавателей смотри на странице курса.

Мне нравится2Не нравится

#4. Онлайн-курс «Специалист по Data Science» от «Яндекс.Практикум»

Начать учиться бесплатно

Кому подойдёт: всем желающим освоить профессию Data Scientist с нуля.

Стоимость: 90 000 ₽ при единовременной оплате. 104 000 ₽ при помесячных платежах в размере 13 000 ₽. Первые 94 урока можно пройти бесплатно.

Длительность: 8 месяцев по 10 часов в неделю. Бесплатную часть курса можно освоить буквально за 20 часов, то есть за 2 недели.

Начало: в любое время.

Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца + электронный сертификат.

Вот так выглядит электронный сертификат «Яндекс.Практикум»:

Формат обучения: практические задания в онлайн-тренажёрах + обратная связь от личного наставника + живые вебинары + защита дипломного проекта

Что освоишь:

#1. Бесплатный вводный курс из 94 уроков «Основы Python и анализа данных»

— Познакомишься с языком программирования Python

— Освоишь программную библиотеку для анализа данных Pandas

— Научишься работать в редакторе кода Jupyter Notebook

— Создашь свой первый проект. Проанализируешь вкусы пользователей сервиса «Яндекс.Музыка»

— Узнаешь, какие профессии существуют в сфере Data Science

#2. Введение в профессию

— Краткий обзор профессии Data Scientist

— Организационные моменты обучения

#3. Предобработка данных

— Научишься очищать и преобразовывать данные перед тем, как приступать к аналитике

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой проверишь гипотезу о влиянии email-рассылки на динамику повторных покупок

#4. Исследовательский анализ данных

— Научишься визуализировать данные при помощи гистограмм

— Изучать срезы данных

— Находить взаимосвязи разных параметров в данных

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой определишь самые популярные заправки для развития приложения «Яндекс.Навигатор»

#5. Статистический анализ данных

— Познакомишься с основами статистики

— Проанализируешь поведение пользователей каршеринга

#6. Введение в машинное обучение

— Познакомишься с основными понятиями Machine Learning

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой постараешься предсказать продажи товара по его цене и другим характеристикам

#7. Обучение с учителем (классификация и регрессия)

— Углубишь свои познания в машинном обучении

— Смоделируешь скоринговую систему для определения вероятности погашения кредита по состоянию кредитной истории клиента банка

#8. Машинное обучение в бизнесе

— Познакомишься с основными бизнес-метриками

— Узнаешь, что такое KPI и A/B-тестирование

— Создашь 2 проектных работы

#9. Линейная алгебра

— Освоишь главные концепции линейной алгебры

#10. Численные методы и алгоритмы

— Разберёшь приближённые вычисления, оценку сложности алгоритмов, градиентные спуски

#11. Тексты, временные ряды и feature engineering

— Научишься анализировать тексты

— Создашь алгоритм, который будет автоматически модерировать комментарии и определять степень их токсичности

#12. Извлечение данных

— Освоишь язык запросов SQL

#13. Компьютерное зрение

#14. Рекомендации и обучение без учителя

— Построишь свою рекомендательную систему (почти как в «Яндекс.Дзен» 😉)

Очень насыщенная обучающая программа

Обучение проходит в удобных онлайн-тренажёрах

За время прохождения курса ты создашь 17 проектов себе в портфолио, а также защитишь дипломный проект, по результатам чего получишь диплом о профессиональной переподготовке установленного образца

Курс проводят реальные эксперты — сотрудники компании «Яндекс» и не только

Обратная связь

Общение с единомышленниками

Гарантия возврата средств на любом этапе обучения

Первый блок курса можно пройти абсолютно бесплатно

Есть возможность оплачивать обучение помесячными платежами

Достаточно высокая цена

Отзывы:

Полезные ссылки:

Преподаватели:

Мне нравится1Не нравится2

#5. Специализация «Наука о данных» от университета Джона Хопкинса

Перейти на страницу курса

Стоимость: бесплатно.

Длительность: 11 месяцев = 7 часов в неделю.

Документ об окончании: сертификат Coursera (доступен при оформлении платной подписки — 3 743 ₽ в месяц).

Формат обучения: видеолекции + оцениваемые задания

Мне нравится2Не нравится1

Другие полезные курсы по Data Science на Coursera:

#6. Онлайн-курс «Data Scientist» от «Нетологии»

Перейти на страницу курса

Стоимость: 200 000 120 000 ₽. Есть возможность оплачивать курс в рассрочку — по 10 000 ₽ в месяц.

Длительность: 12 месяцев.

Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке установленного государством образца.

Формат обучения: видеоуроки + живые вебинары + домашние задания с проверкой и обратной связью от команды наставников + проектные работы

Блок #1. SQL и получение данных

— 10 часов теории + 25 часов практики

Блок #2. Python, статистика и математика для анализа данных

— 20 часов теории + 30 часов практики

Блок #3. Feature engineering и предобработка данных

— 15 часов теории + 22 часа практики

Блок #4. Построение модели

— 40 часов теории + 21 час практики

Блок #5. Менеджмент data-проектов

— 2 часа теории + 6 часов практики

Блок #6. Рекомендательные системы

— 12 часов теории + 8 часов практики

Блок #7. Распознавание изображений, машинное зрение

— 20 часов теории + 12 часов практики

Блок #8. Обработка естественного языка (NLP)

— 18 часов теории + 10 часов практики

Блок #9. Итоговый хакатон

— Работа в мини-группах в другими студентами курса

— 8 часов практики

Блок #10. Дипломная работа

— Индивидуальный проект

— 60 часов практики

Насыщенная программа

Упор на практику

Диплом установленного образца по окончании обучения (официальный документ, не какая-то там бумажка)

Помощь в трудоустройстве

Обратная связь от команды наставников + 4 персональные консультации

Бесплатная консультация для всех желающих приобрести курс

Есть возможность обучаться очно в кампусе «Нетологии»

Можно оплачивать обучение в рассрочку (беспроцентный кредит от «Тинькофф» или «Сбербанка», переплата по процентам перекрывается за счёт скидки на курс)

Есть возможность получить налоговый вычет в размере 13% от стоимости курса

Большое количество способов оплаты — через банковские карты VISA/MasterCard/«МИР», «Яндекс.Деньги», WebMoney, систему «Альфа-Клик», по счёту юрлица

Преподаватели — реальные эксперты

Не обнаружены

Мне нравится2Не нравится

#7. Онлайн-курс «Data Science с нуля» от SkillFactory

Перейти на страницу курса

Стоимость: 12 500 ₽ в месяц при покупке в рассрочку на 1 год.

Получить скидку — клац.

Длительность: 12 месяцев.

Документ об окончании: сертификат.

Формат обучения: видеоуроки + работа в онлайн-тренажёрах + домашние задания с проверкой и обратной связью от команды наставников + создание практических проектов для портфолио

Чему научишься:

  • Визуализировать данные
  • Использовать для анализа данных язык Python
  • Создавать нейронные сети
  • Получать данные по API
  • Применять методы линейной алгебра, математического анализа, статистики и теории вероятности для обработки данных
Мне нравится1Не нравится

#8. Онлайн-курс «Профессия Data Analyst» от SkillFactory

Перейти на страницу курса

Стоимость: 12 500 ₽ в месяц при покупке в рассрочку на 1 год.

Длительность: 18 месяцев.

Документ об окончании: сертификат.

Формат обучения: видеоуроки + работа в онлайн-тренажёрах + домашние задания с проверкой и обратной связью от команды наставников + создание практических проектов для портфолио

Преподаватели:

Антон Долгачев

Twitter, Facebook, личный сайт

Руководитель направления
продуктовой аналитики
в «МТС-Банке».

Жанна Азизова

VK, Instagram

Продуктовый аналитик во «ВКонтакте».

Ян Чарный

VK, Instagram, Facebook

Продуктовый аналитик в компании OZON.

Экс-сотрудник «Ингосстрах» и AGIMA.

Полный список преподавателей смотри на странице курса.

9 языков для Big Data | GeekBrains

Данные о языках для данных.

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/1020/og_cover_image/18059c41a0675a65ae4be664dca9eb45

Мир IT и не только поглощен обработкой беспредельного количества данных. Будь то социальные сети или научная информация — везде требуются инструменты, значительно превышающие по возможностям устаревшие программы, вроде Excel. Требуются принципиально иные подходы и совершенные алгоритмы для их реализации. Вот 9 языков, с помощью которых работа с Big Data доставит вам чуть меньше головной боли.

R

Если достаточно образованного программиста спросить о современных языках обработки данных, то в первой тройке неизменно окажется R, даже несмотря на то, что многие его и языком не считают. Придуманный в 1997 году, как альтернатива платным продуктам MATLAB и SAS, он медленно, но верно набирал популярность. Сегодня такие компании, как Google и Facebook используют R, чтобы справляться с такими потоками информации, которые и вообразить сложно. Фильтруйте, моделируйте, представляйте данные при помощи всего нескольких строк кода — всё это про R.

В 2013 году проводился опрос в США среди специалистов в области Big Data на предмет выявления наиболее популярного используемого языка. Победил с 61% именно R. Угадайте, кто занял второе место?

Python

Да, 39% набрал один из самых крутых языков программирования, который совсем не случайно оказался популярен и среди людей, работающих с обработкой больших потоков данных. В некотором роде это компромисс между изощренностью R и лёгкостью, которую дарит язык Python. Его популярность обосновывается как раз отсутствием необходимости применения идеальных алгоритмов в угоду возможности включать в работу группу программистов, не имеющих специальных навыков. Если вы хотите начать изучать этот язык, рекомендуем пройти наш онлайн-интесив по питону.

Julia

Язык, который возник совсем недавно, но уже попал на радары всех специалистов Big Data. Он прост и масштабируем, как Python, при этом эффективен, как R. Пока язык Julia молод, ему не хватает мелких доработок, библиотек и элементарной человеческой поддержки, но сомнений в его безоблачном будущем практически нет.

Java

Ну да, какой рейтинг самых популярных языков программирования без участия Java. Пусть это даже не профильная область применения, Java имеет такую армию поклонников-энтузиастов, что создание специальных надстроек и библиотек — дело времени. Загляните внутрь LinkedIn, Facebook, Twitter — и в обработке данных вы найдёте следы Java. Да, у этого языка нет таких возможностей статистического моделирования, какие естьу Python и R, но если прототипирование не является важной задачей — Java может стать отличным решением.

Scala

Если вы никогда ранее не слышали об этом языке, то можете просто ознакомиться со статистическими данными ,чтобы понять насколько успешен сегодня и насколько перспективен завтра будет Scala. Java-подобный язык может быть развёрнут под веб и платформу Android. Но главное его преимущество заключается в удобстве и гибкости, которые не дадут вам многие другие языки из Big Data. Twitter, Siemens и LinkedIn подтверждают.

MATLAB

Если не говорить о MATLAB в контексте обработки и моделирования данных, то о чём вообще тогда стоит говорить? Да, возможно это не лучший язык, не самая доступная среда, но возможности, которые вы получаете, согласившись на оба этих компромисса — практически безграничны. Наука, обработка потоковой информации, анализ полученных и прогнозируемых данных — всё это идеальная область для развёртывания MATLAB.

Go

В этом рейтинге мы просто физически не могли обойти и невероятно популярное детище Google. Go активно разрабатывается, внедряется, постепенно завоевывает позиции в рейтинге популярности, и уж абсолютно точно он не хуже подавляющего большинства своих конкурентов. Он прост, он удобен, он бесконечно перспективен, в конце концов он специально создан для Big Data. А что ещё нужно, чтобы получить хорошую рекомендацию?

Kafka

Kafka — это не совсем язык, а скорее платформа, написанная на Java и Scala, для обработки потоковых запросов. Был разработан компанией LinkedIn для внутренних потребностей в 2011 году, но сегодня используемые алгоритмы не без успеха внедрены в такие гиганты, как Uber, Netflix, PayPal, eBay и многие другие.

Hadoop

Это ещё один набор утилит, библиотек и надстроек, которые вполне можно принять за отдельный язык, адаптирующих широко распространённый Java к обработке Big Data. Его активно используют такие гиганты, как Facebook и Yahoo!, а разработан он небезызвестной Apache Software Foundation, что автоматически заставляет поставить на Hadoop клеймо качества.

что это такое простыми словами, технология больших данных (биг дата, дейта), характеристики, обработка, методы работы, определение, системы анализа

Если постараться дать определение простыми словами, что такое big data (биг дата или в переводе большой объем данных), то это обобщающее название для информационного потока, технологии, методов его обработки и системы анализа. Он обрабатывается путем применения программных инструментов, ставших аналогом традиционным базам и решениям Business Intelligence. Все действия направлены на структурирование и получение новых выводов.


Что это такое

IT-сфера уверенно заполняет пространство вокруг людей. Однако получаемые знания не могут уходить «вникуда», а учитывая колоссальный размер, хранилище должно быть объемным. Человечество уже давно перешло на цифровые носители, при этом все они отличаются по размеру.

Для работы с большими массивами информации нужен специальный набор инструментов и методик, чтобы с их помощью решать конкретные поставленные задачи. По сути, совокупность различных данных и инструментарий работы с ними и определяет термин Big Data.

Этот социально-экономический феномен напрямую связан с появлением масштабируемых технологий, которые позволяют работать с огромным количеством информации.

Разница используемых методик

Всего выделяют 2 основных подхода к аналитике, которые имеют кардинально разные стратегии.

Традиционная

Современная

Анализирование небольших инфо-блоков

Обработка всего массива информации сразу

Редактирование, структурирование

Использование исходников

Разработка и проверка гипотез

Поиск соотношений по всему потоку до достижения результата

Поэтапность: сбор, хранение, анализ

Аналитика в реальном времени

История возникновения

Первое упоминание о феномене произошло в 2008 от Клаффорда Лин

Биг-дата что это такое? Простыми словами о Big-Data технологии

Термин «Биг-Дата», возможно, сегодня уже узнаваем, но вокруг него все еще довольно много путаницы относительно того, что же он означает на самом деле. По правде говоря, концепция постоянно развивается и пересматривается, поскольку она остается движущей силой многих продолжающихся волн цифрового преобразования, включая искусственный интеллект, науку о данных и Интернет вещей. Но что же представляет собой технология Big-Data и как она меняет наш мир? Давайте попробуем разобраться объяснить суть технологии Биг-Даты и что она означает простыми словами.

Удивительный рост Биг-Даты

Все началось со «взрыва» в объеме данных, которые мы создали с самого начала цифровой эпохи. Это во многом связано с развитием компьютеров, Интернета и технологий, способных «выхватывать» данные из окружающего нас мира. Данные сами по себе не являются новым изобретением. Еще до эпохи компьютеров и баз данных мы использовали бумажные записи транзакций, клиентские записи и архивные файлы, которые и являются данными. Компьютеры, в особенности электронные таблицы и базы данных, позволили нам легко и просто хранить и упорядочивать данные в больших масштабах. Внезапно информация стала доступной при помощи одного щелчка мыши.

Тем не менее, мы прошли долгий путь от первоначальных таблиц и баз данных. Сегодня через каждые два дня мы создаем столько данных, сколько мы получили с самого начала вплоть до 2000 года. Правильно, через каждые два дня. И объем данных, которые мы создаем, продолжает стремительно расти; к 2020 году объем доступной цифровой информации возрастет примерно с 5 зеттабайтов до 20 зеттабайтов.

В настоящее время почти каждое действие, которое мы предпринимаем, оставляет свой след. Мы генерируем данные всякий раз, когда выходим в Интернет, когда переносим наши смартфоны, оборудованные поисковым модулем, когда разговариваем с нашими знакомыми через социальные сети или чаты и т.д. К тому же, количество данных, сгенерированных машинным способом, также быстро растет. Данные генерируются и распространяются, когда наши «умные» домашние устройства обмениваются данными друг с другом или со своими домашними серверами. Промышленное оборудование на заводах и фабриках все чаще оснащается датчиками, которые аккумулируют и передают данные.

Термин «Big-Data» относится к сбору всех этих данных и нашей способности использовать их в своих интересах в широком спектре областей, включая бизнес.

Как работает технология Big-Data?

Биг Дата работает по принципу: чем больше вы знаете о том или ином предмете или явлении, тем более достоверно вы сможете достичь нового понимания и предсказать, что произойдет в будущем. В ходе сравнения большего количества точек данных возникают взаимосвязи, которые ранее были скрыты, и эти взаимосвязи позволяют нам учиться и принимать более взвешенные решения. Чаще всего это делается с помощью процесса, который включает в себя построение моделей на основе данных, которые мы можем собрать, и дальнейший запуск имитации, в ходе которой каждый раз настраиваются значения точек данных и отслеживается то, как они влияют на наши результаты. Этот процесс автоматизирован — современные технологии аналитики будут запускать миллионы этих симуляций, настраивая все возможные переменные до тех пор, пока не найдут модель — или идею — которые помогут решить проблему, над которой они работают.

Бил Гейтс висит над бумажным содержимым одного компакт диска

До недавнего времени данные были ограничены электронными таблицами или базами данных — и все было очень упорядочено и аккуратно. Все то, что нельзя было легко организовать в строки и столбцы, расценивалось как слишком сложное для работы и игнорировалось. Однако прогресс в области хранения и аналитики означает, что мы можем фиксировать, хранить и обрабатывать большое количество данных различного типа. В результате «данные» на сегодняшний день могут означать что угодно, начиная базами данных, и заканчивая фотографиями, видео, звукозаписями, письменными текстами и данными датчиков.

Чтобы понять все эти беспорядочные данные, проекты, имеющие в основе Биг Дату, зачастую используют ультрасовременную аналитику с привлечением искусственного интеллекта и компьютерного обучения. Обучая вычислительные машины определять, что же представляют собой конкретные данные — например, посредством распознавания образов или обработки естественного языка – мы можем научить их определять модели гораздо быстрее и достовернее, чем мы сами.

Как используется Биг-Дата?

Этот постоянно увеличивающийся поток информации о данных датчиков, текстовых, голосовых, фото- и видеоданных означает, что теперь мы можем использовать данные теми способами, которые невозможно было представить еще несколько лет назад. Это привносит революционные изменения в мир бизнеса едва ли не в каждой отрасли. Сегодня компании могут с невероятной точностью предсказать, какие конкретные категории клиентов захотят сделать приобретение, и когда. Биг Дата также помогает компаниям выполнять свою деятельность намного эффективнее.

Даже вне сферы бизнеса проекты, связанные с Big-Data, уже помогают изменить наш мир различными путями:

  • Улучшая здравоохранение — медицина, управляемая данными, способна анализировать огромное количество медицинской информации и изображений для моделей, которые могут помочь обнаружить заболевание на ранней стадии и разработать новые лекарства.
  • Прогнозируя и реагируя на природные и техногенные катастрофы. Данные датчиков можно проанализировать, чтобы предсказать, где могут произойти землетрясения, а модели поведения человека дают подсказки, которые помогают организациям оказывать помощь выжившим. Технология Биг Даты также используется для отслеживания и защиты потока беженцев из зон военных действий по всему миру.
  • Предотвращая преступность. Полицейские силы все чаще используют стратегии, основанные на данных, которые включают их собственную разведывательную информацию и информацию из открытого доступа для более эффективного использования ресурсов и принятия сдерживающих мер там, где это необходимо.

Лучшие книги о технологии Big-Data

Проблемы с Big-Data

Биг Дата дает нам беспрецедентные идеи и возможности, но также поднимает проблемы и вопросы, которые необходимо решить:

  • Конфиденциальность данных – Big-Data, которую мы сегодня генерируем, содержит много информации о нашей личной жизни, на конфиденциальность которой мы имеем полное право. Все чаще и чаще нас просят найти баланс между количеством персональных данных, которые мы раскрываем, и удобством, которое предлагают приложения и услуги, основанные на использовании Биг Даты.
  • Защита данных — даже если мы решаем, что нас устраивает то, что у кого-то есть наши данные для определенной цели, можем ли мы доверять ему сохранность и безопасность наших данных?
  • Дискриминация данных — когда вся информация будет известна, станет ли приемлемой дискриминация людей на основе данных из их личной жизни? Мы уже используем оценки кредитоспособности, чтобы решить, кто может брать деньги, и страхование тоже в значительной степени зависит от данных. Нам стоит ожидать, что нас будут анализировать и оценивать более подробно, однако следует позаботиться о том, чтобы это не усложняло жизнь тех людей, которые располагают меньшими ресурсами и ограниченным доступом к информации.

Выполнение этих задач является важной составляющей Биг Даты, и их необходимо решать организациям, которые хотят использовать такие данные. Неспособность осуществить это может сделать бизнес уязвимым, причем не только с точки зрения его репутации, но также с юридической и финансовой стороны.

Глядя в будущее

Данные меняют наш мир и нашу жизнь небывалыми темпами. Если Big-Data способна на все это сегодня — просто представьте, на что она будет способна завтра. Объем доступных нам данных только увеличится, а технология аналитики станет еще более продвинутой.

Для бизнеса способность применять Биг Дату будет становиться все более решающей в ​​ближайшие годы. Только те компании, которые рассматривают данные как стратегический актив, выживут и будут процветать. Те же, кто игнорирует эту революцию, рискуют остаться позади.


Выберите подарок (PDF)


✔️ 2 секретных способа нетворкинга, о которых никто не знает: получить

✔️ Как набрать 1 млн подписчиков в инстаграме и убить аккаунт: получить

✔️ 4 простых шага к миллиону на YouTube: получить

✔️ 7 секретов сторителлинга: получить

✔️ Как раскрутить Telegram до 143 тысяч подписчиков: получить



Обзор программы

— Магистерская программа «Бизнес-аналитика и системы больших данных» — НИУ ВШЭ

Teaching and Learning

Программа представляет собой сочетание лекций, учебных пособий и семинаров. Лекции часто сопровождаются индивидуальной или групповой проектной работой с использованием программных инструментов. Успеваемость студентов оценивается с помощью письменных экзаменов, тестов, курсовых работ и диссертации.

Компетенции и навыки

Эта междисциплинарная программа построена вокруг четырех основных групп компетенций:

1.Математические и технические знания и навыки в исследовании, моделировании, анализе и использовании новейших инструментов и методов больших данных.

2. Понимание бизнеса, связи между бизнесом и ИТ, как обеспечить более эффективное управление предприятиями с помощью новых технологий больших данных, цепочек создания стоимости и внедрения.

3. Управленческие навыки при внедрении систем Big Data и услуг Big Data.

4. Навыки исследования в области аналитики и оптимизации с упором на стохастическую оптимизацию, прогнозное моделирование, прогнозирование, интеллектуальный анализ данных, бизнес-анализ, маркетинговую аналитику и др.

Важным преимуществом этого набора является результирующий синергетический эффект экономических, технических и управленческих навыков.Это позволяет нашим студентам определить и оценить возможность использования больших данных в соответствующем бизнес-контексте, обосновать преимущества этой технологии, разработать архитектуру для систем больших данных и внедрить ее в существующие корпоративные архитектуры.

Учебный план программ обеспечивает метод параллельного формирования компетенций четырех групп на основе междисциплинарной проектной работы.

Программа предоставляет студентам знания и понимание фундаментальных принципов и технологических компонентов BigData, подготавливая их к карьере в научных исследованиях или в компаниях.

Ученый совет

Курирует программу международный научный совет, в который входят представители университетов с ведущими исследовательскими лабораториями или образовательными программами Big Data, а также представители компаний, предоставляющих продукты и технологии Big Data.

Технико-методическое обеспечение

Студенты используют программные продукты IBM для анализа и моделирования данных.

Более подробную информацию о профессионалах в области больших данных вы можете найти, перейдя по ссылкам ниже:

· Ассоциация TheBigDataValueAssociation

· Американская ассоциация профессионалов в области больших данных

· Группа больших данных (BBDG) в Facebook

· Процесс обработки больших данных (SIGBD)

Программа аналитики больших данных | Школа непрерывного обучения

Консультативный совет

Руководители многих ведущих организаций Торонто помогают нам гарантировать, что наши выпускники обладают навыками и знаниями, которые больше всего ценят работодатели, включая следующие:

Хашмат Рохиан, помощник вице-президента и управляющий архитектор предприятия, Кооператоры

Хашмат — помощник вице-президента и управляющий архитектор предприятия в The Co-Operator Group.Более 10 лет он эффективно руководил инициативами, которые предусматривали быстрое развитие данных, аналитики, цифровых технологий и лидерства в бизнесе. Как энтузиаст технологий и проповедник бережливых стартапов, он известен созданием культуры «никогда не отдыхай, убивай сложность и больше заботься», которая управляет существующим техническим долгом и подготавливает организацию к будущим сбоям за счет использования новых бизнес-моделей и цифровых экосистем.

Хашмат — опубликованный специалист в области науки о данных, информационных технологий и гибкой доставки, а также академик с более чем 5-летним опытом преподавания и разработки учебных программ в колледжах и университетах Канады.Он также организовывал конференции и семинары, давал интервью в печати, на радио, в социальных сетях и на телевидении в качестве эксперта по аналитике.

Тарундип Дхот, главный консультант, Capco

Тарун Дхот (Tarun Dhot) — главный консультант Capco и консультирует финансовые учреждения о том, как они могут получить ценность для бизнеса с помощью своих информационных активов. Тарун — признанный лидер в области расширенной аналитики и машинного обучения, член консультативных советов отраслевых организаций. Ранее Тарун занимал управленческие и консалтинговые должности в CIBC, в том числе возглавлял группу продвинутой аналитики и поддерживал несколько бизнес-вертикалей, включая клиентский опыт, стратегию мошенничества, науку о принятии решений, каналы, продукты и платежи.Тарун также сотрудничал с несколькими организациями, включая Лос-Аламосскую национальную лабораторию и Google. Тарун имеет степень магистра компьютерных наук со специализацией в области искусственного интеллекта и степень бакалавра электротехники.

Дункан Роу, менеджер по аналитике и визуализации, Департамент корпоративных услуг, региональный муниципалитет Йорка

Дункан Роу — руководитель государственного сектора, который заботится о том, чтобы помочь региону Йорк ощутить силу и ценность использования данных во благо.Лидер в сфере услуг по обработке данных, аналитике и визуализации, команда, которую возглавляет Дункан, любит работать с людьми и их данными. Дункан получает огромное удовлетворение, когда клиенты улучшают свои программы на основе аналитики, вдохновляются визуальными эффектами, которыми они могут поделиться, и глубоко взаимодействуют посредством рассказывания историй.

Он имеет более чем 25-летний опыт работы в этой области и более 15 лет работает в региональном муниципалитете Йорка. Помимо наращивания потенциала данных и аналитики во всей организации, Дункан и его команда предоставляют услуги корпоративной аналитики и визуализации для всех областей обслуживания, предоставляемых в регионе Йорк.

Дункан имеет степень бакалавра Йоркского университета и диплом магистра муниципального руководства Школы бизнеса Шулиха.

Роланд Мербис, директор по аналитике и аналитике клиентов, Scotiabank

Роланд Мербис отвечает за использование данных клиентов и обратной связи для получения содержательной информации, которая способствует достижению бизнес-результатов Scotiabank. Он имеет почти 20-летний опыт работы в сфере изучения клиентов, начиная с профессионала в области маркетинговых исследований, оказывая поддержку клиентам в различных отраслях, от потребительских товаров до государственных учреждений.На своей нынешней должности Роланд защищает голос клиента и руководит командой аналитиков и специалистов по обработке данных, которым поручено интегрировать данные маркетинговых исследований с данными о клиентах и ​​транзакциях банка. Его команда отвечает за разработку стратегических идей с использованием данных исследований потребителей и аналитики клиентов для эффективного управления бизнес-проблемами и выявления возможностей роста бизнеса.

Роланд в настоящее время является казначеем в Правлении Канадской ассоциации психического здоровья (Дарем) и недавно завершил свой срок в качестве члена национального совета директоров Ассоциации маркетинговых исследований и разведки (MRIA).

Рэйчел Соломан, исполнительный директор по повышению эффективности, CAMH

Рэйчел Соломон — исполнительный директор по повышению эффективности в Центре наркозависимости и психического здоровья, который отвечает за обеспечение стандартизированного, основанного на фактических данных принятия решений и повышения качества во всей больнице. Ранее Рэйчел занимала различные руководящие должности в Центральной локальной сети интеграции здравоохранения Торонто (LHIN). Совсем недавно она была старшим директором по измерению эффективности и управлению информацией, руководила работой LHIN по анализу и измерению эффективности, планированию капитала и инициативам по повышению качества и справедливости в области здравоохранения.

До прихода в Toronto Central LHIN Рэйчел работала в University Health Network директором по интеграции систем здравоохранения, руководя разработкой и внедрением множества провинциальных информационных систем. В этом качестве она также наблюдала за первым региональным внедрением программы направления к специалистам в Торонто, которая соответствует потребностям пациентов и системным ресурсам. Ранее Рэйчел работала в Министерстве здравоохранения и долгосрочного ухода на нескольких должностях, в том числе руководила провинциальной стратегией времени ожидания и играла важную роль в реализации стратегии Онтарио по борьбе с инсультом.

Ян Скотт, партнер и главный специалист по данным, стратегическая аналитика и моделирование, Deloitte Analytics

Ян Скотт — главный специалист по данным Deloitte, руководит передовой аналитикой и практикой больших данных. Он получил степень доктора философии. В 1993 году получил степень бакалавра физики в Гарвардском университете. Ранее он занимал должности в частном секторе, в том числе вице-президент Lattice-Engines (компания, занимающаяся большими данными из Кремниевой долины), технический директор Angoss (базирующаяся в Торонто компания по разработке программного обеспечения для аналитики, входящая в список Gartner Magic Quadrant, обслуживающая банковское дело). и отрасль финансовых услуг в целом) и специалист по обработке данных в Capital Fund Management (хедж-фонд из Парижа).

Академическая карьера Яна включает должности профессора и доктора наук в Университете Висконсин-Мэдисон, Стэнфордском университете и CERN (Европейский центр исследований физики элементарных частиц в Женеве).

Борис Краль, директор по информации и аналитике, Медицинская ассоциация Онтарио

Борис Крайл имеет докторскую степень по экономике Йоркского университета. Д-р Краль имеет большой опыт работы на различных должностях в области управления, исследований и консультирования как в государственном, так и в частном секторе.В настоящее время он занимает должности директора по информационным технологиям и аналитики в Медицинской ассоциации Онтарио (OMA). Он обеспечивает руководство и курирует технологии, а также функции экономики, исследований и аналитики. Он отвечает за эффективное планирование, разработку, развертывание, безопасность, эксплуатацию и поддержку OMA и ее дочерних компаний, а также за информационные и коммуникационные технологии для поддержки стратегических бизнес-целей и операций OMA. Кроме того, д-р Краль обеспечивает руководство и надзор за экономическими исследованиями, политикой и оценкой, связанной, в первую очередь, с переговорами и реализацией соглашений о плате за услуги врачей (FFS) и не-FFS, а также за процессами оплаты / установления тарифов для врачей.Он также отвечает за инициативы в области корпоративной аналитики.

Д-р Краль является автором и опубликовал большое количество исследовательских отчетов. Его публикации касаются реформы оплаты труда врачей, первичной медико-санитарной помощи, использования медицинских услуг, кадровых ресурсов врачей, компенсации работникам, выставления счетов врачам, онкологической практики, схем выписывания рецептов и посещений клиник. Он читал лекции по микроэкономике, макроэкономике, организации производства и экономике труда более 15 лет.

Дипак Шарма, директор по управлению медицинской информацией, бизнес-аналитика, больница общего профиля Норт-Йорка

Дипак Шарма — руководитель отрасли здравоохранения, который использует аналитику больших данных в ведущих корпоративных инициативах, таких как анализ оптимизации финансирования, проекты улучшения клинического качества, внедрение ИТ-систем, разработка политики конфиденциальности и измерение производительности в крупных больницах и государственных учреждениях.В настоящее время Дипак является директором по потокам пациентов, управлению медицинской информацией и бизнес-аналитике в больнице общего профиля North York General Hospital. Ранее он был директором по поддержке принятия решений в Лондонском центре медицинских наук и директором по трансформации и услугам по оценке эффективности в Rouge Valley Heath System.

Брент Фаган, консультант, данные и аналитика, КПМГ

Джейсон Гарай, вице-президент по аналитике и информатике, Cancer Care Ontario

Сабер Амини, Ph.Д.

Сабер Амини (Sabre Amini) — инженер-инженер, доктор электроники, получившая степень в Университете Торонто. Доктор Амини специализируется в области встраиваемых сенсорных систем с упором на программную визуализацию и хранение данных сенсоров. Он консультировал несколько компаний по вопросам внедрения архитектур хранения больших данных и помощи организациям в использовании их данных для принятия более эффективных бизнес-решений и получения конкурентного преимущества.

Д-р Амини является сторонником предпринимательства в области больших данных и считает, что в следующем десятилетии есть большой потенциал в реализации прорывных бизнес-возможностей.В настоящее время он руководит стартапом, специализирующимся на использовании искусственного интеллекта для маркетинга и аналитики в реальном времени.

Зейяд Азем, M.Sc. B.Sc.

Зейад Азем — ведущий партнер Gartner в области данных и аналитики, который помогает организациям по всей Канаде создавать и продвигать свои стратегии в области данных и аналитики. Zeyad занимается планированием и внедрением трансформационных решений на основе данных более 20 лет в различных секторах.

Zeyad ранее более десяти лет занимался консалтингом в области данных и аналитики, проектировал методы аналитики CoE и предоставлял крупномасштабные аналитические решения для нескольких компаний из списка Fortune 500, включая RBC, TD Bank, Scotiabank и Genworth.Он обладает практическими знаниями, опытом и лидерством в области расширенной аналитики в функциональных областях, включая управление рисками, маркетинг и стратегию продукта. Зейад создал и возглавил несколько групп по бережливому анализу данных, которые использовали данные и аналитику для повышения ценности для клиентов.

Его опыт подтверждается степенью бакалавра наук в области физики и компьютерных наук Университета Уилфрида Лорье и степенью магистра наук в области искусственного интеллекта Университета Гвельфа.Зейад также имеет сертификаты высшего уровня по стратегии, инновациям и лидерству Школы менеджмента MIT Sloan.

Mayy Habayeb, MASc, BASc, PMP

Мэй — профессор программной инженерии, у нее есть практический опыт разработки алгоритмов машинного обучения и рекомендуемых систем для больших данных. Ее исследовательская работа была опубликована в журнале IEEE Transactions on Software Engineering , и она участвовала и публиковала доклады на конференциях «IEEE Big Data» и «Репозитории программного обеспечения для интеллектуального анализа данных».Мэй разработал и провел курсы в области больших данных, анализа данных и интеллектуального анализа данных в университетах и ​​колледжах по всей Канаде.

Ее практический более чем 20-летний опыт работы охватывает банковскую, телекоммуникационную и академическую сферы. Она руководила множеством проектов в области CRM, геомаркетинговых исследований, бизнес-аналитики, расширения сети и миграции каналов в нескольких странах мира. Она продолжает поддерживать инициативы по анализу данных в организациях, уделяя особое внимание максимальному увеличению ценности, получаемой от данных, путем построения аналитических моделей, относящихся к данным и бизнес-процессам, с целью предоставления информации для принятия ключевых решений.

Масум Мосмер

Масум — директор по науке о данных в Royal Bank of Canada, где он возглавляет команду высококвалифицированных специалистов по данным и инженеров. До прихода в РБК Масум был старшим менеджером по расширенной аналитике в Aimia, компании, занимающейся маркетингом и анализом лояльности на основе данных. Как практикующий специалист, он имеет опыт построения и развертывания моделей прогнозирования, которые оптимизируют маркетинговые решения для клиентов в секторах розничной торговли, потребительских товаров, финансовых услуг, путешествий и лояльности.Он имеет степень бакалавра наук. Имеет степень магистра в области машиностроения Университета Торонто и степень магистра управленческой аналитики Королевского университета.

Джеймс Мванги Ph.D., M.Sc., B.Sc., MCP.

Джеймс Мванги — консультант по науке о данных и аналитике, практик, исследователь и преподаватель, чей опыт работы составляет более 15 лет в сфере финансовых услуг, автомобилестроения, здравоохранения, производства, государственной службы и образования. Он реализовал сложные проекты в области анализа и анализа данных для банков, USAID, Land Rover Corporation и города Торонто.Некоторые из его флагманских проектов включают оптимизацию институционального пространства, повышение безопасности дорожного движения с помощью аналитики, аналитики рабочих процессов и анализа рыночной корзины бизнес-продуктов.

Джеймс имеет докторскую степень в области информационных систем, специализирующуюся на алгоритмах дерева решений, и степень магистра наук в области распределенных информационных систем и искусственного интеллекта. Его степень бакалавра в области компьютерных наук и статистики. Он имеет большой опыт преподавания науки о данных и аналитики в колледжах и университетах Северной Америки.

Марк Пеко, CBIP, MASc, BASc

CSDA1030 Организация данных для анализа и
CSDA1050 Курс углубленной аналитики

Марк — лидер, консультант и преподаватель в области бизнес-аналитики и анализа данных. В сфере корпоративного образования Марк разработал и провел множество курсов по темам, связанным с большими данными, предоставлением данных, качеством данных, управлением данными, аналитикой и бизнес-аналитикой. Он проводил курсы как в аудиториях, так и в онлайн-формате для корпоративных и государственных клиентов по всему миру.В области консалтинга и операций Марк работал в области информационной стратегии, управления производительностью, операций центра управления, контроля транзакций, соблюдения нормативных требований, бизнес-аналитики, аналитики, моделирования, разработки приложений, 5 руководства программами и управления проектами. Он построил и развил высокопроизводительные команды, добившиеся качественных результатов.

Марк обладает значительным отраслевым опытом в энергетическом секторе, приобретенным на руководящих и консультационных должностях в производственных, передающих и распределительных компаниях.Его опыт работы в основном связан с системными операциями, контролем коммерческих транзакций и управлением активами. Как сертифицированный специалист по бизнес-аналитике (CBIP) на уровне мастерства, его опыт был продемонстрирован в областях аналитики, управления информацией и командного руководства.

Прити Раман, управляющий директор, Addity

CSDA1030 Организация данных для анализа
Опытный профессионал с более чем 20-летним опытом работы в области глобальных технологий консультирования и преподавания, полученный в результате работы в Северной Америке, Германии, Гонконге и Индии, Прити является страстным защитником важности критического мышления, Математическое и технологическое образование в стимулировании инноваций.В своей роли управляющего директора Прити руководит продвижением концепции Аддити по обогащению учебы путем планирования, реализации, мониторинга и оценки различных аспектов учебной программы и программы в целом. Проактивная организация отношений и создание альянсов, с сильным акцентом на развитие персонала, она неизменно признается клиентами за исключительное лидерство и преданное обслуживание клиентов. В прошлом она возглавляла группу IEEE «Женщины в инженерии», а также была приглашенным докладчиком на мероприятиях и членом многих организационных комитетов конференций.

Хашмат Рохиан, MSc, FnEng, CISSP, PMP, CFE, ACP, TOGAF, Lean Six Sigma

Хашмат — старший директор и управляющий архитектор предприятия в The Co-Operator Group. Более 10 лет он эффективно руководил инициативами, которые предусматривали быстрое развитие данных, аналитики, цифровых технологий и лидерства в бизнесе. Как энтузиаст технологий и проповедник бережливых стартапов, он известен созданием культуры «никогда не отдыхай, убивай сложность и больше заботься», которая управляет существующим техническим долгом и подготавливает организацию к будущим сбоям за счет использования новых бизнес-моделей и цифровых экосистем.Хашмат — опубликованный специалист в области науки о данных, информационных технологий и гибкой доставки, а также академик с более чем 5-летним опытом преподавания и разработки учебных программ в колледжах и университетах Канады. Он также организовывал конференции и семинары, давал интервью в печати, на радио, в социальных сетях и на телевидении в качестве эксперта по аналитике.

Хемант Сангван, доктор философии, MS

Хемант Сангван обладает более чем 12-летним опытом работы в отрасли в области управленческого консультирования, анализа данных и аналитики, маркетинговых исследований, экономического консультирования и прогнозирования.Он также является независимым консультантом и советником B2B-стартапа в области AI / Blockchain с акцентом на финансовые услуги. Его предыдущие работодатели включают Boston Consulting Group (BCG), GfK Canada и IHS Markit.

Хемант получил степень доктора философии (менеджмент) в Школе менеджмента Ротмана Университета Торонто и степень магистра (количественная экономика) Индийского статистического института, Индия. Хемант имеет обширный опыт в сфере образования и преподавал на всех уровнях высшего образования. Он является штатным профессором колледжа Сенека, Школа маркетинга; Сессионный лектор в Йоркском университете (Школа бизнеса Шулиха, Школа непрерывных исследований, SEEC), а также он преподавал курсы аналитики и науки о данных в UofT.

Помимо преподавания и консультирования, Хемант увлечен дискуссиями по вопросам экономики и государственной политики. Вне работы он любит смотреть спорт, фильмы, читать книги по истории бизнеса и узнавать о долгосрочных инвестиционных стратегиях.

Мэтью Тенни, доктор философии, Массачусетс

Мэтью провел последние несколько лет, работая с большими данными и умными городами, чтобы лучше понять, где, когда и кем данные о местоположении могут использоваться в реальных приложениях.Его интересы были сосредоточены на том, как код, пространство и место сливаются в физическом и виртуальном мирах, поскольку люди используют мобильные и цифровые технологии для навигации в повседневной жизни. Работа Мэтью — это последствия технологий больших данных, поскольку они все больше и больше интегрируются в нашу повседневную жизнь с потенциалом изменения форм демократии участия. Мэтью — старший научный сотрудник по геопространственным данным в городе Торонто, научный сотрудник Университета Макгилла, а ранее был разработчиком исследований в Esri Canada Inc.

Имея более чем 10-летний опыт работы, большая часть работы Мэтью была сосредоточена на разработке и внедрении новых способов изучения и использования больших данных в системах поддержки принятия решений, которые обеспечивают обратную связь в реальном времени в таких областях, как городское планирование, формирование политики и представительство сообщества.

Дженнифер Власиу, MMAI, B.Comm.

Дженнифер — консультант по анализу данных и стратегии искусственного интеллекта, а также первый студент курса магистратуры, управления в области искусственного интеллекта в Queen’s. Кроме того, она недавно закончила программу MIT для руководителей по ИИ: последствия для бизнес-стратегии и имеет диплом бакалавра коммерции с отличием со специализацией в области компьютерных наук Университета Британской Колумбии.

Дженнифер имеет более 7 лет опыта в области стратегии, финансов, операций и аналитики данных. Ее страсть к бизнесу и новым технологиям на протяжении многих лет совершенствовалась благодаря стратегическим позициям в ведущих глобальных организациях, включая ABInBev, Uber, PepsiCo, JP Morgan и Министерство торговли США.

Дженнифер увлечена цифровой грамотностью, она является руководителем в Торонто для Canada Learning Code, а также разработчиком и инструктором курса «Введение в искусственный интеллект», проводимого Даремским колледжем и доступного для всей системы колледжей Онтарио.

Когда Дженнифер не погружена в среду IDE или не изучает последний пакет Python, ее можно найти плывущей под парусом или бегущей по набережной.

Сертификат аналитики больших данных
Введение в большие данные

Растущие возможности для сбора и использования цифровой информации породили различные новые области анализа данных. Познакомьтесь с захватывающим миром аналитики данных.

Основные методы анализа данных

Исследовательский анализ и прогнозирование — одни из наиболее распространенных задач, которые выполняют люди, плохо знакомые с областью больших данных.Изучите основные компоненты исследования, визуализации, проектирования и построения функций, а также применения базовых моделей прогнозирования с упором на практические приложения.

Предоставление данных для анализа — (осень 2018 г. и далее)
(ранее Организация данных для анализа до осени 2018 г.)

Изучите эволюцию подходов к предоставлению данных и расширений, поддерживающих большие данные. Изучите методы предоставления данных для поддержки новых типов больших данных и связанных с ними аналитических требований и рабочих нагрузок.Вы будете фиксировать, хранить и понимать, как предоставлять метаданные процессам и аналитикам, которым они необходимы.

Сертификат по передовой науке о данных и прогнозной аналитике
Инструменты анализа больших данных

Потенциальные идеи, которые могут дать большие данные, могут быть очень ценными для организаций. Однако хранение, преобразование и анализ больших данных может оказаться сложной задачей. Изучите инструменты аналитики, которые позволят вам применить традиционные навыки анализа данных и бизнес-аналитики к большим данным.

Расширенные методы анализа данных

Откройте для себя полный процесс построения функций прогнозирования, включая сбор данных, создание функций, алгоритмы и оценку, в этом расширенном курсе. Будет представлен ряд моделей машинного обучения и алгоритмических методов машинного обучения. Вы также узнаете, как применять алгоритмы обучения для анализа социальных сетей и сетей (настроения, влияние), понимания текста (веб-поиск, защита от спама), интеллектуального анализа баз данных и других областей.

Курс углубленной аналитики

Практикуйте навыки, приобретенные на предыдущих пяти курсах, анализируя тематическое исследование с наборами данных. Этот практический курс требует анализа реального сценария, включая сбор данных, подготовку, интеграцию, моделирование и анализ, и приведет к практическому примеру, который вы можете использовать, чтобы продемонстрировать свои навыки и знания потенциальным работодателям.

MSc по аналитике больших данных — вычисления

Большие данные нас окружают.Это огромный объем данных, который продолжает генерироваться в связи с растущим использованием нами ИТ-продуктов и услуг. Этот постоянный рост открывает новые захватывающие возможности карьерного роста для специалистов по большим данным. Профессионалы, которые могут идентифицировать и извлекать информацию из больших данных, сейчас востребованы как никогда раньше.

Наша онлайн-программа по анализу больших данных дает вам глубокие знания и критическое понимание ключевых проблем и концепций современного бизнеса и науки, основанных на данных.Вы разовьете мощные навыки извлечения, анализа и управления информацией из больших данных с использованием различных научных методов и программных инструментов.

Как онлайн-студент, вы сможете воспользоваться обширными производственными связями нашего преподавательского состава и поделиться знаниями о передовой практике с сокурсниками, одновременно просматривая материалы вашего курса в нашей виртуальной учебной среде.

Понимание реального мира

Во время учебы вы будете решать реальные отраслевые проблемы.Этот требовательный к интеллектуальному процессу процесс требует не только специальных знаний в области анализа больших данных, но и способности применять междисциплинарные концепции в современных динамичных областях бизнеса и науки.

Обработка естественного языка и интеллектуальный анализ текста

Изучите соответствующие отраслевые подходы к обработке естественного языка (NLP) и интеллектуальному анализу текста, развивая способность извлекать и анализировать различные наборы данных. Соответствующие программные инструменты будут использоваться, чтобы дать возможность критически оценить вычислительные, этические и управленческие проблемы в этой области, используя Vs больших данных (объем, скорость, разнообразие, достоверность и ценность) в качестве критической основы.

Развивайте свои навыки в соответствии со своими карьерными устремлениями

Это гибкая программа, которая позволяет вам выбирать из наиболее актуальных дополнительных модулей, чтобы адаптировать вашу программу обучения к вашим конкретным интересам или профессиональным потребностям.

В рамках этой программы вы разовьете комплексный набор навыков в области вычислений и информационных технологий, особенно в областях анализа данных, бизнес-аналитики и управления информацией, визуализации и обеспечения уверенности, а также кадровой аналитики в HR.Это подготовит вас к карьере в быстрорастущей отрасли, более широко применимой и актуальной, чем когда-либо.

Получите ценный опыт работы над реальными проектами в нашем Центре исследования данных

Научно-исследовательский центр данных управляется группой специалистов по информатике и науке о данных во главе с профессором Антонио Лиотта (ссылка здесь), который имеет мировую репутацию в области исследований в этой области.

У вас будет возможность работать с работодателями по всей отрасли над рядом интересных проектов удаленно в Интернете с помощью Центра исследований данных.Это поможет вам получить ценный опыт работы. Мы также можем помочь вам в прохождении стажировки в наших отраслевых контактах.

Вы сможете воспользоваться последними инновациями в области анализа данных, Интернета вещей, сложных сетей, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Вы также можете изучать магистратуру Big Data Analytics очно или заочно в кампусе.

Завершив эту программу, вы:

  • Развивать навыки высокого уровня в области бизнес-аналитики, анализа данных и технологий баз данных
  • Воспользуйтесь всеми возможностями программного обеспечения для статистического анализа SAS благодаря нашему партнерству с мировым лидером в сфере услуг бизнес-аналитики
  • Решение реальных отраслевых проблем и проведение крупного исследовательского проекта по выбранной вами теме

Мы сообщим вам ваш учебный план — порядок работы и доступность модулей — когда вас пригласят записаться.Если у нас недостаточно студентов, заинтересованных в дополнительном модуле, это может не быть предложено. Кроме того, при высоком спросе на некоторые модули может распространяться ограничение.

Чего вы можете достичь

Онлайн-курс магистратуры по анализу больших данных состоит из трех последовательных этапов: сертификат последипломного образования (PG Cert), диплом последипломного образования (PG Dip) и степень магистра (MSc). Вам потребуется набрать 60 кредитов для завершения каждой награды в рамках программы, всего 180 кредитов для получения степени магистра.

Вы получите сертификат последипломного образования по аналитике больших данных, если пройдете основной модуль с 20 кредитами «Обучение на уровне магистратуры и методы исследования» и два других модуля с 20 кредитами (в сумме до 60 кредитов) либо из основных модулей, либо из дополнительных. модули.

Диплом о высшем образовании в области аналитики больших данных можно получить, пройдя четыре основных модуля по 20 кредитов и два из дополнительных модулей по 20 кредитов (в сумме 120 кредитов).

Степень магистра наук в области анализа больших данных можно получить, выполнив диплом PG Dip и завершив модуль независимого обучения стоимостью 60 кредитов (180 кредитов).

Мы рекомендуем вам завершить полный курс магистратуры, но, если хотите, вы все равно можете получить награду за выход на каждом этапе: сертификат PG или диплом PG Dip.

Магистр наук и аналитики в США

Лучшие университеты США для курсов по науке о данных и аналитике


Ясно одно, данные — властелин нового мира. Сегодня ваша жизнь закодирована в битах и ​​байтах. И дело не только в истории просмотров или активности в социальных сетях.Ваши привычки к покупкам или путешествиям, в какие игры вы играете, какие шоу смотрите и почти все, что может иметь возможность генерации данных, имеют возможность генерации данных. Это связано не только с вашими социальными привычками.

Практически все отрасли, от малых до крупных, от экономики до погодных условий имеют данные, связанные с ними. Так что можно с уверенностью сказать, что мы иголка в стоге сена данных. Это везде.

С конца 1990-х годов для обработки этого овердрайва данных требовалась некоторая техническая тонкость.Большой объем данных, известный как большие данные, настолько велик, что простые инструменты обработки баз данных могут не справиться. Данные — это валюта, пока мы можем найти в них ценность. Использование этого богатства стало необходимостью, и крупные технологические компании, такие как Amazon, Google и другие, сделали это возможным с помощью облачных вычислений и программных инструментов, таких как Hadoop. Природа анализа больших данных сместилась с алгоритма, извлекающего данные для анализа, на алгоритмы, которые вместо этого извлекают данные, также называемые вычислительной парадигмой MapReduce (Источник).Существуют также другие инструменты массового анализа с более простыми интерфейсами, которые упрощают анализ больших данных. Некоторые из них, о которых вы, возможно, уже слышали, упоминаются в технических кругах — машинное обучение, сложная обработка событий и т. Д. Также прочтите «Искусственный интеллект против машинного обучения против науки о данных против глубокого обучения».

Все вышеперечисленное требует серьезных вычислительных навыков и обучения этим аналитическим инструментам. Совершенно очевидно, что эти меняющиеся времена, вызванные непреодолимой потребностью в хранении и использовании данных, породили новый класс профессий, Data Science, и новую группу профессионалов, которые называют себя Data Scientists.У этих людей потрясающие математические навыки, действительно хорошие статистические способности и, конечно же, опыт программирования, чтобы делать что-то осязаемое. Наука, основанная на данных, является междисциплинарной и привлекает людей с разным техническим, вычислительным и математическим образованием. По данным Payscale, текущая заработная плата начального уровня составляет около 90 тысяч долларов в год. Сейчас ее называют «самой сексуальной работой 21 -го -го века». Недавнее исследование IBM даже показало, что количество рабочих мест в Data Science будет стремительно расти — 2.К 2020 году ежегодно открывается 7 миллионов новых рабочих мест в области Data Scientist и Analytics.

Большинство нынешних специалистов по обработке данных не имеют степени магистра в области науки о данных или аналитики. Наиболее распространенным способом обучения является самообучение с использованием учебных материалов онлайн на МООК, таких как Coursera, Udemy и т. Д.

Хотя у МООК есть то преимущество, что они самостоятельно выбирают курс по значительно более низкой цене, им часто не хватает дисциплины и ответственности. Эта особенность хорошо зарекомендовала себя на обычных курсах.

Большинство курсов по анализу больших данных являются относительно новыми, и прошло недостаточно времени, чтобы оценить полезность получения полной степени в области науки о данных. На самом деле существует лишь несколько университетов, которые даже предлагают полноценную степень по Data . Но независимо от возраста ученых степеней, очевидно, что эта тенденция набирает обороты, и с ростом требований к специалистам по обработке данных возрастает и потребность в сертифицированной экспертизе.

Бесплатный онлайн-курс Data Science

Прежде чем записаться на дорогую магистерскую программу на полный рабочий день, попробуйте этот бесплатный онлайн-курс от ведущих университетов.У него есть возможность получить (платный) сертификат, если вы хотите показать его в своем резюме.

Учить больше

Лучшие университеты для магистров аналитики данных и науки о данных

В этой статье мы попытались перечислить несколько школ, которые предлагают курсы на получение степени в области анализа данных или науки о данных. Довольно много университетских тренингов проходят в форме сертификатов. Однако есть некоторые, которые предлагают MS в области науки о данных / аналитики либо в локальном, либо в онлайн-формате.Список составлен так, чтобы дать представление об учебных программах некоторых из известных университетов. Они не в определенном порядке.

1. Стэнфордский университет

  • Департамент: Статистическая школа гуманитарных и естественных наук
  • Степень: Магистр статистики: Наука о данных
  • Регистрационный взнос: 125 долларов США
  • Стоимость обучения: 45 единиц курса с оплатой согласно Стэнфордскому регистратору
  • Требования для участия: GRE / TOEFL по математике, теории вероятностей, статистике и линейной алгебре.
Пример курсов Майнинг массивных наборов данных
Введение в статистический вывод Параллельное и распределенное управление данными
Введение в регрессионные модели и дисперсионный анализ Бизнес-аналитика на основе Big Dat
Введение в статистическое моделирование Парадигмы вычислений с данными
Современная прикладная статистика: обучение Машинное обучение
Современная прикладная статистика: интеллектуальный анализ данных Проект Capstone


2.Колумбийский университет — Нью-Йорк


3. Калифорнийский университет — Беркли

  • Факультет: электротехника и компьютерные науки
  • Степень: магистр технических наук со специализацией в области науки о данных и системах
  • Регистрационный взнос: 105 $
  • Стоимость обучения: ~ 56000 долларов в год для нерезидентов
  • Требования для участия: GRE / TOEFL (> 100, iBT> 90, IELTS> 7). Средний балл> 3,0
  • Курсы и дипломные проекты
  • Калифорнийский университет в Беркли также предлагает:
    Магистр информации и науки о данных (MIDS) — онлайн
    Полный рабочий день: 20 месяцев
    Ускоренный курс: 12 месяцев
    Неполный рабочий день: 32 месяца


4.Университет Южной Калифорнии

  • Департамент: Инженерная школа Витерби
  • Степень: Магистр компьютерных наук со специализацией в области науки о данных
  • Регистрационный взнос: 90 $
  • Требования для участия: GRE / TOEFL. Бакалавриат в области инженерии, математики или точных наук
  • Стоимость обучения: минимум 32 единицы. ~ 2000 долларов за единицу
  • Список курсов здесь


5. Джорджтаунский университет

  • Отделение: Высшая школа искусств и наук
  • Степень: Магистр наук в области аналитики и анализа данных
  • Регистрационный взнос: 90 $
  • Требования для участия: TOEFL.Математика, статистика и знание R, Python и, желательно, C / C ++ и / или Java.
  • Стоимость обучения: прибл. $ 51 000 в год
  • Здесь перечислены курсы


6. Чикагский университет

  • Департамент: Graham School
  • Степень: магистр аналитики
  • Регистрационный взнос: 75 долларов
  • Требования для участия: GRE (не обязательно) / TOEFL (> 104, IELTS> 7). Специалисты в области математики, информатики, информационных технологий, бизнеса, экономики, медицины, MBA, физических или социальных наук с отличной академической успеваемостью.
  • Стоимость обучения: 14 курсов. ~ 5000 $ за курс
  • Здесь перечислены курсы


7. Университет Индианы Блумингтон

  • Факультет: Школа информатики и вычислений
  • Степень: MS in Data Science
  • Регистрационный взнос: 65 $
  • Требования для участия: GRE / TOEFL. Математика и вычислительная техника.
  • Стоимость обучения: 43 717 долларов США на кампусе
    21 457 долларов США на MS в Интернете (без GRE)
    34 871 доллар США на гибридном MS
    8 160 долларов США за сертификат в Интернете


8.Государственный университет Луизианы

  • Департамент: Бизнес-колледж Э. Дж. Урсо
  • Степень: магистр аналитики
  • Регистрационный взнос: 70 долларов
  • Требования для участия: GRE (или GMAT) / TOEFL. Математика, статистика, инженерия, естествознание, компьютерное программирование, бизнес или экономика являются предпочтительными.
  • Стоимость обучения: ~ $ 39 000
  • Здесь перечислены курсы


9. Массачусетский университет, Амхерст

  • Факультет: Колледж информации и компьютерных наук
  • Степень: Магистр информатики, Концентрация в области науки о данных
  • Регистрационный взнос: 75 долларов
  • Требования для участия: GRE / TOEFL.Сильный фон информатики
  • Стоимость обучения: 30 кредитов по курсам здесь
  • курсов, перечисленных здесь

    UMassAmherst также предлагает:

    Сертификат по статистическим и вычислительным данным


10. Нью-Йоркский университет

  • Отдел: Центр науки о данных
  • Степень: магистр наук в области науки о данных
  • Регистрационный взнос: 100 долларов США
  • Требования для участия: GRE / TOEFL.Математика, информатика и статистика
  • Стоимость обучения: 32-44 балла с оплатой за обучение
  • Здесь перечислены курсы

Другие университеты в США, предлагающие курсы по анализу данных и наукам о данных

Помимо приведенного выше списка, есть еще много университетов, которые начали оценивать быстрорастущую область. Приведенная ниже таблица является расширением списка выше. Кроме того, он не находится в каком-либо определенном порядке или, если на то пошло, является исчерпывающим списком, он пытается побудить вас начать собственное исследование вашей карьеры.Возьмите это как данные для исполнителя данных.


Формальное обучение Data Science могло бы быть хорошей идеей, но ходят слухи, что большая часть опыта приходится на тех, кто берет на себя инициативу учиться на работе. Поскольку это относительно новая область, точный рецепт успешной карьеры все еще остается спорным. Однако ясно одно: вам нужно иметь достаточно страсти к программированию, статистике и всему математическому.

Вероятно, будет хорошей идеей познакомиться с тем, что существует, прежде чем проходить очный курс магистратуры в области Data Science / Data Analytics в лучшем университете.Так что давай, заходи к доктору Google и найди свое лекарство от .

А пока предлагаем вам дополнительную информацию по аналитике данных.

Узнайте больше о том, как попасть в лучшие университеты мира с MS.

Источник: 1,2,3,4

.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.