Курсы big data: Курс Big Data — обучение аналитике больших данных

Содержание

Курс Big Data — обучение аналитике больших данных

О неоконченном высшем образовании

Моя история начинается в Красноярске, где в разное время я учился на трех факультетах Сибирского федерального университета. Сначала — на математическом. Там было тяжело, преподаватели строгие, но я здорово продвинулся в интеллектуальном плане и получил первый опыт программирования на С++. Теперь ценю это. К сожалению, из-за высокой нагрузки пришлось перевестись на философский факультет. Я проучился там до ухода в армию, а после возвращения отчислился — нужно было работать.

На этом историю с вузом можно было закончить, но я поддался общему мнению, что без высшего образования карьеру не сделать. Поступил на специальность «менеджмент качества» — быстро осознал, что зря, и ушел. Как показала жизнь, мой путь к хорошей работе и зарплате лежал в другой стороне.

Рекламная аналитика

Затем я стал аналитиком в рекламном агентстве. Нужно было составлять отчеты по рекламе и попутно решать административные задачи. Работа оказалась нервной и слишком «клиентоориентированной»: деньги ставились выше здравого смысла. Где-то через год я понял, что не привыкну.

Несколько раз приходилось видеть, как люди эмоционально выгорали. Их склад ума и психики не подходил для работы в рекламе, где сплошные авралы и дедлайны. И после очередного такого случая я твердо решил искать другое занятие. Чтобы изменить свою жизнь, мне понадобилось два года.

Учеба и первые результаты

В 2017 году один товарищ порекомендовал мне бесплатные экспресс-курсы GeekBrains. Я записался и прошел интенсив по Java, но с покупкой платного курса не спешил — изучал отзывы в сети. Они были противоречивыми, но хороших оказалось больше. И еще я заметил, что авторы самых негативных отзывов не были знакомы с моделью обучения на платных курсах.

Я записался на факультет Java, потому что читал об этом языке как об инструменте «боевого» дата-инжиниринга. Дальше стал изучать Scala, и эта связка помогла мне разобраться в анализе больших данных на уровне начинающего специалиста. Я уже примерно понимал, что мне по силам, а за что пока лучше не браться.

К слову, изучать Java я начал еще во время работы в рекламном агентстве. Тут же стал применять новые знания на практике: автоматизировал свои рабочие процессы, снизил повседневную нагрузку. Результаты порадовали и еще больше убедили развиваться в выбранном направлении.

После курса Java я поступил на факультет BigData и быстро ощутил, как здорово прокачиваю аналитику. Новые знания ложились на каркас практики, который у меня уже был.

А еще я начал понимать исходный код программ, даже если он на другом языке.

Стало ясно, что со знанием концепций программирования осваивать новые языки и инструменты — дело техники.

На простейшем уровне я был знаком с Python и SQL еще до GeekBrains. Но это были фрагментарные знания. Обучение на курсах дает теоретическую и практическую подготовку, с которой можно трудоустроиться.

В Питер — за перспективами

Весной 2018 года я решился на переезд в Санкт-Петербург, где возможностей, конечно, побольше, чем в Красноярске. На тот момент у меня было уже три года опыта в рекламном агентстве. За месяц до отлета я предупредил руководство, что ухожу, подготовил себе замену, разработал должностные инструкции и передал все дела.

В Питере я практически сразу нашел компанию, где я могу стать аналитиком с базовыми навыками программирования. Это было бутиковое рекламное агентство закрытого типа. На собеседовании они смотрели на мои рабочие навыки и на то, как я усваиваю новую информацию и взаимодействую с коллективом. Программирование их интересовало скорее на перспективу. Ведь даже рекламная аналитика — это не только Google Analytics, Яндекс.Метрика и Excel, но и автоматизация. Ожидание оффера затянулось на месяц, но цель была достигнута.

К сожалению, примерно через год компания объявила о скором закрытии. Отдел аналитики распустили, и до середины июня я ходил по собеседованиям. После одного из них меня взяли на испытательный срок.

Знаний Python, SQL и Power BI хватило, чтобы справился с тестовым заданием. Еще были вопросы на рабочую логику — тут пригодился опыт аналитика.

Я увидел, что буду работать с адекватными и спокойными людьми. Руководитель сам в прошлом был рекламным аналитиком в агентстве, и мы отлично поняли друг друга.

Еще понравилось, что со мной не торговались по зарплате. На рынке аналитики, особенно в рекламе, не всегда адекватно оценивают твой труд. Многие пытаются сбивать цену фразами типа «Вы же готовы к даунгрейду в первое время?». Как человек с опытом, я сразу понимаю, что «первое время» затянется. А здесь мне позволили самому доказать, сколько я могу сделать и заработать.

Как я работаю

Сейчас я аналитик в управляющей компании в kassir.ru — зарабатываю в 2,5 раза больше, чем на прошлом месте. Но главное — получаю удовольствие от того, чем занимаюсь.

Я работаю над сайтами экосистемы компании: использую SQL и Python, R (на нем написан legacy-код), PowerBI, MS Azure, Google Analytics. Это единственное, что могу рассказать о своих задачах, так как в компании я подписал NDA. Добавлю только, что опыт в рекламной аналитике пригодился.

Большую часть дня я провожу в офисе, и здесь мне очень нравится атмосфера. Никто не нервничает: рабочие процессы отлажены и даже сложные задачи решаются в разумный срок. Нет давящей корпоративной культуры. Поэтому я спокоен и сконцентрирован на деле, а не на выживании.

Сейчас я на испытательном сроке и активно вникаю в новые для себя сферы. Пока анализирую не столько большие, сколько средние данные. Мне предоставили необходимую свободу и поддержку: никто не стоит над душой, следят только за результатами.

Что касается программирования, я самостоятельно практикуюсь в Java, планирую ближе знакомиться с Clojure и Scala, продолжаю изучать Python и SQL в GeekBrains.

Что я понял на своем опыте

Если боитесь пробовать себя в IT, значит, пока не понимаете, чем предстоит заниматься. По-моему, лучший способ это прояснить — съездить на конференцию и познакомиться с разработчиками. Они расскажут, чем занимаются на практике и какие видят перспективы по своему направлению.

Как проходить собеседования

Я советую ходить на собеседования не по принципу «лишь бы взяли», а смотреть на компанию и всерьез думать, хотите ли вы у них работать. Потому что бывают очень неприятные собеседования в духе «чего приперся?!». Если люди с порога вызывают негатив, не надейтесь, что все наладится. Просто ищите дальше — сбережете время и нервы. Без уважения в команде нормальной работы не бывает.

И не стоит бояться, что вы чего-то не знаете. Даже если накосячите пару раз, получите хороший опыт — и потом, на нужном собеседовании, ответите правильно.

Как адаптироваться на новом месте

Когда выходишь на новую работу, кажется, что вот сейчас возьмешься, за две недели во всем разберешься и покажешь, какой ты крутой специалист. Это иллюзия! Не надо торопиться: если подготовка нового сотрудника рассчитана на квартал — значит, все это время надо будет напряженно учиться.

Чтобы вникнуть в серьезный продукт, нужно минимум два месяца! Это при условии, что у вас адекватное начальство и вас поддерживают коллеги. Плюс по ходу дела придется уточнять очень много деталей и ждать, когда все это осядет в голове.

Как не потерять интерес

На первых порах учеба будет отнимать у вас основную часть времени и жизненных сил. Вы не сможете уделять достаточно внимания семье, друзьям и увлечениям. Но потом многое можно будет наверстать. На мой взгляд, в IT стоит идти хотя бы за тем, чтобы делать жизнь вокруг удобнее и совершеннее. Конечно, здесь и платят неплохо, но деньги — временный мотиватор. Чтобы стать успешным специалистом, надо жить своим делом. Именно это дает силы для постоянного развития.

Курсы Big Data в Киеве, обучение Big Data

Описание курса

В результате прохождения курса студенты овладеют современными методами и алгоритмами теории интеллектуального анализа больших данных и машинного обучения. Цель курса — формирование реальных навыков в анализе, обработке, поиске шаблонов и построении прогнозов на основе данных.

После курса вы сможете:

  • Анализировать и обрабатывать большие и сверхбольшие данные в различных форматах с целью поддержки принятия решений
  • Находить шаблоны в больших и сверхбольших базах данных и массивах текста
  • Строить прогнозы с использованием современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных
  • Использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных в практической работе.

Программа курса:


1. Общие сведения о интеллектуальный анализ данных (ИАД) и машинное обучение

  • Общие сведения о крупных данных и интеллектуальный анализ данных.
  • Задачи ИАД. Обзор методов ИАД и машинного обучения
  • Процесс ИАД. Подготовка данных.
  • Практическое применение ИАД.

2. Методы и алгоритмы классификации

  • Методы построения деревьев решений. Методика «разделяй и властвуй».
  • Алгоритм покрытия. Алгоритм CART.
  • Байесовские методы классификации.
  • Построение математических функций классификации. Метод опорных векторов: линейный и нелинейный случаи.
  • Системы с нечеткой логикой. Нечетко-нейронные системы. Настройка нечетко-нейронных систем.
  • Решение практических задач классификации.

3. Методы и алгоритмы кластеризации

  • Иерархическая кластеризация: агломеративный и дивизимный алгоритмы. Методы соседства. Понятие дендрограммы.
  • Статистические методы k-средних, ЭМ и их модификации.
  • Методы кластеризации на основе теории графов. Алгоритмы нахождения минимального покрывающего дерева. Алгоритм Борувки.
  • Алгоритм Форел и его модификации.
  • Метод самоорганизующихся карт Кохонена. Метод стохастического градиента. Интерпретация карт.
  • Анализ результатов кластеризации. Решение практических задач.

4. Методы и алгоритмы построения ассоциативных правил. Секвенциальный анализ

  • Общие сведения. Показатели полезности ассоциативных правил.
  • Алгоритмы Apriori и FP-роста. Понятие FP-дерева (префиксного дерева).
  • Шаблоны последовательностей. Алгоритм AprioriAll.
  • Поиск ассоциативных правил в иерархиях данных. Алгоритм GSP.
  • Решение практических задач поиска ассоциативных правил и шаблонов последовательностей.

5. Ансамбли моделей ИАД

  • Виды ансамблей. Понятие бэггинга. Смесь моделей ИАД.
  • Комбинирование результатов прогнозов, полученных моделями ИАД.
  • Методы расчета коэффициентов относительной важности (весов) моделей в ансамбле.
  • Понятие бустинга. Алгоритм AdaBoost. Обоснование бустинга. Градиентный бустинг.
  • Сравнение моделей ИАД. Оценки эффективности и ошибок моделей. Lift- и Profit-кривые. ROC-анализ.

6. Методы и алгоритмы анализа текстовой информации (text mining)

  • Этапы text mining. Предварительная обработка документов. Выявление ключевых понятий. Аннотирование текстов.
  • Методы категоризации (рубрикации) текстов.
  • Методы поиска релевантных документов на основе множества запросов. Методы обучения ранжированию.
  • Решение практических задач text mining.

Минимальные требования:

  • Очень желательно (но не обязательно) владение знаниями теории вероятностей: дискретная и непрерывная случайная величина, математическое ожидание, дисперсия, условное математическое ожидание;
  • Владение на начальном уровне языком программирования Python.

Лекторы:

Михаил Макуха (Data Scientist)

 

* Примечание: указанные скидки не суммируются с другими действующими акциями и специальными предложениями. Скидка применяется только к новым заявкам и при условии полной оплаты. Если у Вас возникли вопросы, обращайтесь за консультацией к нашим менеджерам!

ТОП-9 курсов по Big Data онлайн

9

По рейтингуПо цене

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ

ЦЕНА

РАССРОЧКА

РЕЙТИНГ

Big Data — онлайн обучение для начинающих

Data Scientist: с нуля до middle

156 000 ₽  

-104 000 ₽

4 333 ₽

цена курса

в рассрочку

2 отзыва о курсе

Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей. Начните работать по специальности уже через полгода обучения

Школа

Нетология

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

17 месяцев

Преимущества

Преподаватели – ведущие аналитики и специалисты в области Data Science в компаниях: Яндекс, Google, Сбербанк, KPMG и др.

Недостатки

Пожалуй, единственный недостаток — это цена, для кого-то может показаться большой, но качество курса полностью покрывает этот недостаток.

Обучение на курсе поможет вам:
  1. Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет
    Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии
  2. Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
    Станете востребованным специалистом уже в процессе обучения и не растеряете накопленные знания и навыки
  3. Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science
    Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний

А ещё вы получите:

  • Больше 16 кейсов в портфолио
  • Выполните 90 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты
  • Доступ в профессиональные сообщества
  • Поможем вам найти единомышленников и будущих коллег
  • Участие в конкурсах Kaggle
  • Помощь в трудоустройстве
Кому будет полезен этот курс?
  • Новичкам в Data Science
    С нуля овладеете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.
  • Разработчикам
    Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов и новые полезные знакомства.
  • Аналитикам
    Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Освоите новые инструменты и перейдёте на новый уровень в сфере Data Science.
Чему вы научитесь?
  • Работать с SQL
    Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
  • Использовать Python и библиотеки
    Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных
  • Проверять данные и определять проблемы
  • Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
  • Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
  • Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
  • Применять математику в алгоритмах
  • Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
  • Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
  • Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения
Программа курса
  • 1 ступень. Погружение
  • Аналитическое мышление
    Курсовой проект
    Основы визуализации данных
    Курсовой проект
  • 2 ступень. SQL, Python и Big Data
  • SQL и получение данных
    Курсовой проект
    Аналитика больших данных
    Курсовой проект
    Python для анализа данных
    Курсовой проект
    Математика для анализа данных
    Курсовой проект
  • 3 ступень. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети
  • Машинное обучение
    Рекомендательные системы
    Временные ряды
    Нейронные сети
    Компьютерное зрение
    Обработка естественного языка
    Deep Learning
    Курсовой проект
  • 4 ступень. Soft Skills и управление проектами
  • Менеджмент data-проектов
    Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект
    Переговоры
    Публичные выступления
  • Финальный хакатон и Kaggle Competitions

 

Подробнее о курсеОтзывы о курсе (2)

Карина:  Отлично для начинающих

17 мая 2021

Решила углубиться в отрасль data scientist, поэтому выбрала курс от Нетологии с нуля до middle. Я начинающий аналитик, присматривалась к платным курсам в сетях давно. Хотелось непросто научиться ставить гипотезы, но и делать выводы на основе полученных данных, писать эффективный код на языке программирования Python или R. А главное — превращать необработанные данные в полезную информацию для компании, углубиться в математику на основе статистики, а также прогнозировать результат. Отличный курс по прокачке навыков, после завершения увеличила багаж знаний и скорость своей работы, а самое важное — добилась у руководителя повышения. Основная часть курса состоит из теории и практики, задания на дом нелегкие, и правильно, ведь нацелены на закрепление пройденного материала. От преподавателя можно узнать обратную связь и обсудить ошибочные решения. Теперь используя эффективные алгоритмы обработки, извлекаю максимум из больших массивов данных, чтобы быстро проверить гипотезу и построить прогноз. А также использую современные инструменты, ведь после окончания курса я поднялась на новый уровень в сфере Data Science.


Дмитрий:  Для тех, кто хочет научиться с нуля — самое то

21 апреля 2021

Решил увеличить свои шансы на хорошее трудоустройство и на последнем курсе института параллельно решил пройти курсы в области IT. Проект позволяет в очень удобной форме получить качественное образование. Я прошел курс «Data Scientist: с нуля до middle» и остался очень доволен. Каждое занятие — это полное погружение в тему вместе с экспертом в области. Курс разбит удобно на модули, что позволяет быстро усвоить массу полезной информации. Хочется отметить подход преподавателей в подготовке к занятию и качество проверки домашних заданий. Если я что-то выполнял не так, как нужно, преподаватели указывали на ошибку и подробно разбирали ее, чтобы исключить повторное появление. Всегда только актуальная информация, систематизированные знания и опытные эксперты. Ещё спасибо за оперативные ответы на все вопросы и помощь в написании дипломной работы.


Факультет аналитики Big Data

149 600 ₽  

-40 400 ₽

4 157 ₽

цена курса

в рассрочку

2 отзыва о курсе

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности.

После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения. Хочу учиться

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

18 месяцев

Преимущества

Полноценный, насыщенный курс по Big Data. Обучение проводят топовые эксперты из компаний: Mail, Мегафон, Delivery Club и др. Много студентов, достигших успеха в Data Science после обучения.

Недостатки

Было бы лучше, если бы обучение проводилось в более ускоренном темпе, чаще чем 1-2 раза в неделю

Подробнее о курсеОтзывы о курсе (2)

Макс С.:  Преимуществ очень много!

03 мая 2021

Никогда не работал в IT-сфере, но получил востребованную специальность с хорошей зарплатой благодаря курсу от Гик Брейнс. Обучался на платформе Гик Брейнс профессии big data. Преимущества курса: — удобный формат занятий в онлайне; — экономия денег и времени на дорогу; — детальная информация по каждому блоку; — практические задания, создание и разбор кейсов; — адекватная стоимость курса.

Преподаватели строгие, требовательные, особенно, что касается домашних заданий. Но если не справился или выполнил с ошибками, всегда помогут. Узнал много о применении современных инструментах, а также разнице между Data Mining и big data. Если на занятиях слушать и запоминать, то после обучения будешь иметь отличные знания и опыт. В целом я доволен, полезный и емкий курс, идеально подойдет даже новичкам, причем программа одна из самых приемлемых. После прохождения курса устроился на стажировку помощником big data, надеюсь на повышение.


Диана Ф.:  Огромное спасибо Гикбрейинс!

21 апреля 2021

Никогда не сталкивалась с IT-сферой и не имела понятия, чем хочу заниматься. Просто очень хотелось поменять профессию и я понимала, что это направление меня очень привлекает. Поэтому записалась на курсы в Geekbrains. Выбрала именно Geekbrains, потому что много положительных отзывов, приятные цены и рассрочка. Процесс обучения продуман до мелочей, занятия проходят несколько раз в неделю, в удобное время. После каждого урока мы получали домашнее задание, которое надо сдать в срок. Преподаватели оставили исключительно положительное впечатление. Огромная самоотдача, огромное количество дополнительной информации по теме, множество полезных материалов. Главное, что можно задавать вопросы и после окончания курса. Итог — однозначно стоит идти на курсы и не бояться! Я всем довольна. Главное, понимать, что результат зависит и от вас самих, в том числе, поэтому занимайтесь на совесть.


Профессия Data Scientist

165 600 ₽  

-110 400 ₽

6 900 ₽

цена курса

в рассрочку

0 отзывов о курсе

За два года обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе: кейсы, уроки, тренажеры, soft skills

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

24 месяца

Преимущества

Персональный тьютор, который следит за вашим прогрессом и помогает в течение всего курса. Групповые проекты и работа в команде. Курс успешно прошли уже более 6000 студентов

Подробнее о курсеОтзывы о курсе

Machine Learning Engineer

207 000 ₽  

-28 004 ₽

5 904 ₽

цена курса

в рассрочку

1 отзыв о курсе

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

19 месяцев

Преимущества

Отлично подойдет тем, кто хочет обучиться навыкам машинного обучения. В курсе 82 модуля и 288 онлайн-уроков. В курсе детальная информация по нейросетям от А до Я.

Подробнее о курсеОтзывы о курсе (1)

Дамир:  без воды

21 апреля 2021

Я со школы интересовался программированием и всем, что с ним связано. Устроился в сферу IT и вот спустя два года решил углубиться в алгоритмы машинного обучения. Изучил массу курсов, остановился на Skillbox и не пожалел. Курс реально крутой, собраны только самые полезные и современные учебные материалы, без воды и прочего словесного мусора. Теорию отрабатывали на реальных проектах, которые разрабатывали сами. Потом прикрепляли успешные проекты к портфолио, ведь их не стыдно было показать. Стоит отметить преподавателей, настолько все понятно, просто, что даже с левыми знаниями реально стать профессионалом. Не передать словами, как я рад, что прошел курс в достойной школе. Кстати, после окончания мне предложили несколько вакансий для трудоустройства, сейчас их изучаю. В целом, я остался более чем доволен.


Факультет Data Engineering

149 600 ₽  

-48 400 ₽

4 157 ₽

цена курса

в рассрочку

0 отзывов о курсе

Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой.

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

12 месяцев

Преимущества

Программа заточена на практические знания

Подробнее о курсеОтзывы о курсе

Профессия Data Analyst

95 040 ₽  

-63 360 ₽

5 900 ₽

цена курса

в рассрочку

2 отзыва о курсе

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

12 месяцев

Преимущества

Курс прекрасно подходит для тех, кто хочет войти в новую для себя профессию. За 12 месяцев вы получите не только базовые знания в аналитике данных, но и изучите материал для продвинутых аналитиков.

Кому подойдёт этот курс?
  • Людям без подготовки в IT
    Вы овладеете технической специальностью и начнёте карьеру аналитика в IT, даже если у вас нет глубоких знаний в теории вероятности и статистике.
  • Начинающим аналитикам
    Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете имеющиеся знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
  • Менеджерам и владельцам бизнеса
    Вы автоматизируете рутину, сделаете бизнес-процессы прозрачными, поменяете Excel на продвинутые инструменты анализа.
Чему вы научитесь?
  1. Программировать на Python
    Освоите самый популярный язык для работы с данными.
  2. Визуализировать данные
    Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
  3. Создавать аналитические панели
    Разработаете визуальные дашборды с интерактивной инфографикой на фреймворках Shiny и Dash
  4. Работать с библиотеками и базами данных
    Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
  5. Программировать на R
    Разберётесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.
  6. Проводить А/B-тестирование
    Научитесь проводить эксперименты в маркетинге и оценивать эффект предполагаемых изменений дизайна продукта.
Программа

Вас ждут 6 курсов с разным уровнем сложности, прохождение которых можно приравнять к году работы.

63 тематических модуля, 2 бонусных курса

  • Python для Data Science
  • Аналитика. Начальный уровень
  • Статистика и теория вероятностей
  • Основы математики для Data Science
  • Аналитика. Средний уровень
  • Универсальные знания программиста
  • Английский для IT-специалистов
  • Профессиональные навыки после курса:
  • Владение Python для анализа данных
  • Знание языка программирования R и основных библиотек
  • Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
  • Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  • Визуализация данных с помощью Matplotlib
  • Организация и проведение А/B-тестирования
  • Выявление аномалий данных
  • Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
Подробнее о курсеОтзывы о курсе (2)

Павел П.:  Много практики – это плюс

12 мая 2021

Я был менеджером, а стал аналитиком данных в банковской отрасли. Никогда не думал, что поменять отрасль можно пройдя курсы в онлайн-школе. Выбирал место обучения и направление по отзывам, стоимости и формату. Перебрал много сайтов в интернете, и в итоге остановился на Скилбокс. Скажу честно трудно переучиваться, но когда проходишь определенный уровень, уже ничего не останавливает. Теперь про курс: преподаватели-практики, в основе уроков полезные и актуальные материалы. Все наработки, в том числе практическая часть будут доступны всегда, временные рамки отсутствуют. Много нового узнал о технологиях, инструментах обработки данных и современных разработках. Курсы состояли из теории в виде лекций — текстовый материал или в формате видео. И практика — тесты и домашние задания. Смотреть лекции и проходить тесты можно в любое время, хоть ночью. Главное — успеть все сделать в пределах модуля. Если возникали трудности, то можно подойти к преподавателю, он любые моменты повторно объяснит и донесет информацию.


Ульяна:  Полностью довольна!

21 апреля 2021

Я сотрудник банка, поэтому ежедневно анализирую большие объемы данных. Во время карантина всех сотрудников перевели на удаленку. Так и пришло в голову решение освоить что-то новое и вырасти в профессии. Мои друзья специалисты по Data Science и Data Analyst, они то и посоветовали развиваться именно в этой области. Теперь про курс. Я выбрала университет Skillbox за качество, полноту программы и, конечно, стоимость. Почитала положительные отзывы на сайте и вдохновилась. Многое, что проходила с преподавателем, легко откладывалось в голове. А что нет — закрепляла на практике и подходила к преподавателям за советом. Программа актуальна и подкрепляется практикой. Сейчас на уроки уходит 2–3 часа в неделю. Есть время и поработать, и дополнительно почитать по теме или поговорить с наставником. Я полностью довольна обучением, уже приглядываю на страничке университета со скидкой следующие курсы.


Data Scientist

126 000 ₽  

-84 000 ₽

3 500 ₽

цена курса

в рассрочку

0 отзывов о курсе

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

Школа

Нетология

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

12 месяцев

Подробнее о курсеОтзывы о курсе

Профессия Data Scientist PRO

139 350 ₽  

-30 650 ₽

6 300 ₽

цена курса

в рассрочку

1 отзыв о курсе

Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

18 месяцев

Преимущества

Отлично подходит для тех, у кого нет опыта в IT, так как обучение включает в себя базовые знания. Также в курсе вас ждет 2 специальности: аналитика и машинное обучение

Подробнее о курсеОтзывы о курсе (1)

Дарья П.:  Ни разу не пожалела

21 апреля 2021

Еще не окончив университет, на последнем курсе я поняла — хочу попробовать работать не по специальности, и делать то, что реально нравится. Поэтому записалась на курсы Профессия Data Scientist в Skillbox. Хотелось чего-то большего, чем просто работать айтишником в офисе. В итоге пройдя этот курс, я не пожалела о своем решении ни разу. Это самая интересная учеба и у меня еще никогда не было такого. Курс разбит на этапы, наполнен, поэтому приходится заниматься достаточно много, но процесс захватил с самого начала. Абстрактной теорией преподаватели не грузят, только самое важное и полезное. Из-за концентрированного материала иногда тяжело, однако дико интересно. После окончания курсов уверена на 100%, что останусь в сфере Data Scientist. Я нашла свое призвание и точно знаю теперь что делать.


Основы математики для Data Science

28 700 ₽  

-12 300 ₽

2 625 ₽

цена курса

в рассрочку

0 отзывов о курсе

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

Документ об окончании

Диплом

Сложность

С нуля

Длительность

4 месяца

Преимущества

Прекрасно подойдет для тех, кто хочет разбираться в основах машинного обучения. После изучения курса вы сможете формулировать практические задачи с помощью математических формул.

Подробнее о курсеОтзывы о курсе

Вакансии — Big Data

hh.ru

Всего вакансий

1697

Начальный

100 000 ₽

Средний

260 000 ₽

Профессионал

420 000 ₽

Преимущества

Популярность и дефицит кадров

Множество клиентов заинтересованы в услугах Big Data Analyst

Высокая зарплата

Перспектива работы в крупной компании, такой как, Яндекс или Google

Профессиональный рост и возможность смены профиля деятельности

Постоянное развитие

Big Data Analyst может успешно работать на зарубежные компании

Описание

Аналитик Big Data: преимущества и особенности профессии

Big Data Analyst обрабатывает и интерпретирует массивы данных. А также ищет логические связи, помогая клиенту определить факторы наиболее интересные для бизнеса.

Особенности профессии

Анализ больших данных позволяет выпускать новые продукты, искать для бизнеса точки роста. Специалист ежедневно обрабатывает огромное количество данных SQL, извлекая из них важную для бизнеса информацию. При этом применяет различные методы для обработки данных, например, Apache Spark, Hadoop и Nosql. А также разрабатывает тестовые модели машинного обучения и выполняет следующие задачи:
  • собирает необходимые данные для последующего анализа;
  • обнаруживает дескриптивный анализ, выполняет интерпретацию и визуализацию;
  • создает гипотезы, улучшающие показатели.
Специалист находит логические связи, на базе которых воспроизводят новые стратегии. Зачастую обязанности могут быть делегированы Data Engineer и Data Scientist.

Частые вопросы

Можно ли научиться с нуля?

Школы и онлайн-университеты проводят курсы по Big Data, которые длятся в зависимости от объема 6-9 месяцев. Обучение подходит аналитикам, начинающим программистам и новичкам. Обычно специальной подготовки для обучения не требуется, достаточно иметь базовые знания по информатике, статистике и математике. Сначала слушатели курсов изучают: — основы анализа данных и машинного обучения — язык программирования Python — источники получения данных — базовые приемы визуализации Вторая часть курса предполагает выбор специализации, можно выбрать анализ или машинное обучение. Студенты проходят практику, а после прохождения защищают дипломный проект. Выпускники получают после окончания обучения сертификат, диплом и помощь в трудоустройстве.

С чего начать обучение?

Начинающий специалист в идеале должен иметь техническое образование или успешный опыт работы в одной из отраслей, где востребованы аналитики Big Data. Дальше необходимо заняться углублением знаний, получением дополнительных навыков или повышением квалификации. Онлайн-курсы — это самый быстрый способ стартовать в профессии. Обратите внимание, обучение максимально эффективно только в связке с практикой, поэтому работайте над реальными проектами в команде экспертов.

Сложно ли найти работу?

Big Data Analytics могут работать в отраслях, связанных с консалтингом, финансами медициной, рекрутингом, логистикой и др. Специалисты востребованы и могут построить карьеру у крупных мобильных операторов, а также в сфере IT, engineering, искусственного интеллекта, торговли, нефтегазовой и других отраслей. Работы много, поэтому проблем с поиском хорошей вакансии точно не будет.

Как выбрать курсы?

Выбирая курсы, нужно учитывать цель обучения, отзывы студентов, сколько работает онлайн-школа на рынке. 1. Цель. Программа должна соответствовать целям и уровню подготовки студента. 2. Длительность. На реализацию учебной программы потребуется 6-9 месяцев, поэтому чем продолжительнее курс, тем лучше обучение, профессиональная квалификация выпускника. 3. Преподавательский состав. Преподаватели должны быть практиками, желательно работающими в крупных компаниях. Перед тем как записываться на полный курс, стоит пройти бесплатную пробную тему, чтобы оценить формат и доступность подачи информации. 4. Условия обучения. Процесс обучение и платформа должна быть понятной. Надо учитывать способ взаимодействия с преподавателями на занятиях, сроки выполнения и проверки домашних заданий, подход и формат уроков.

Навыки

Big Data

Data Science

Машинное обучение

SQL

Python

Machine learning

Аналитика

Математическая статистика

Библиотеки для анализа данных

Pandas

Numpy

Linux

Data Engineering

AI

Нейронные сети

Deep Learning

Компьютерное зрение

Курсы обучения data science с нуля

отзЫВЫ наших СТУДЕНТОВ

Анна Николаева

Курс очень насыщенный и интересный! Помог приобрести навыки программирования и заполнил некоторые пробелы в знаниях по финансам! Все преподаватели объясняют очень доходчиво очень сложные темы. И главное-то, что бесценно в курсах SF, это куча практических примеров. После закрепления полученных знаний безусловно буду пробовать найти новую работу, где можно было бы эти знания применять! Так как все это ооочень востребовано сейчас на рынке!
Спасибо вам огромное! Вы лучшие ❤

Этот курс сочетает в себе всё то, что необходимо в современном мире финансов: минимум теории и максимум практики, которую можно применить в жизни. Качество материала на высшем уровне, всё структурировано, четко, интересно. Огромный плюс, что все материалы остаются в доступе, в любой момент можно повторить, освежить, особенно радует поддержка после курса. Думаю, еще не раз придется обратиться за советом к гуру финансов.
Большое спасибо всем, кто читали курс! The Best!

Михаил Ритчер

Очень качественные материалы, которые позволяют проапгрейдить свои знания на Новый уровень. Многие знания уже использую для автоматизации торговых процессов в компании. Благодарность SF! Вы молодцы!

Дмитрий Лысовский

Полезный курс, спасибо преподавателям! Понравилось, что хорошо объясняют, если что не понял, то обращаешься в чат к преподавателю, объясняет до упора. Много практических примеров, не скажу, что всё в работе моей пригодится из-за специфики, но все же даже себе нашёл нужные навыки. Спасибо за курс ещё раз!

Дмитрий Демин

Курс отлично структурирует мышление + пропала боязнь кодинга (всегда был дискомфорт, что это сложно и вообще не мое, но курс приучает делать питон просто частью жизни). Отличная «взлетная полоса» как для тех, «кто всегда хотел, но боялся спросить», так и для людей с опытом. Прошел, использую в работе, доволен.

Наша задача — помочь монетизировать полученные навыки и окупить ваши инвестиции в обучение

на рынке финансового онлайн-образования

выпускников платных и бесплатных курсов, которые освоили новые навыки и профессии

преподавателей-практиков из Goldman Sachs, Wells Fargo, J.P. Morgan, EY, ВТБ, Сбербанка и других крупных компаний

аккредитованных программ переподготовки и повышения квалификации

Практический курс Digital / BigData / Machine learning для менеджеров – Digital Technologies School

3-х дневный практический курс с защитой индивидуальных проектов по созданию новых или улучшению существующих продуктов с помощью Больших данных и машинного обучения.

В настоящее время все чаще можно услышать термины Digital, машинное обучение и Big Data — они все больше проникают в ежедневные процессы и структуру подавляющего числа компаний. Курс предназначен для менеджеров и руководителей, которые хотят разобраться с тем, что это и как можно применить в ваших проектах и бизнесе.

1. Digital, Programmatic и Data driven marketing

  • Что такое Digital в современном мире и в России
  • Основы и определения в Digital Marketing (CTR, CPC, CPM, CPA, CPI, PPC, SEO, SMM, CR, LT, LTV, ARPU, ARPPU и т.д.)
  • Инструменты Digital Marketing и задачи, которые они решают (медийная реклама, контекстная реклама, поисковая оптимизация, реклама в социальных сетях, email-маркетинг, мобильная реклама)
  • Data driven marketing
  • Представление структуры бизнеса «сквозь Digital призму»
  • Mobile — новый период развития Digital
  • Programmatic — эволюция интернет-маркетинга
  • RTB, DSP, SSP, DMP — основы работы, преимущества, недостатки
  • Основные принципы и инструменты аналитики в Digital и Mobile

 

2. Big Data, Machine learning и Data Science

  • Что такое данные
  • Эволюция в обработке данных
  • Данные в современном бизнесе, датификация
  • Что такое Большие данные (Big Data)
  • Ценность и применение Больших данных в бизнесе
  • Какие задачи решает машинное обучение
  • Сфера применения машинного обучения
  • Какие результаты может дать машинное обучение, значение для бизнеса
  • Чем отличается Data Science (DS) от ML
  • Кто такой Data Scientist
  • Инструменты ML и DS

 

3. Подготовка и защита индивидуальных проектов

 

Практические задания

После каждого занятия предполагается выполнение практических домашних заданий, направленных на применение полученных знаний к собственному проекту/бизнесу. После второго учебного дня нужно будет подготовить индивидуальный проект по созданию новых или улучшению существующих продуктов с помощью Больших данных и машинного обучения.

35 бесплатных курсов по Data Science и аналитике Big Data [2021] для начинающих с нуля

Автор Алексей Шаполов На чтение 31 мин Просмотров 30к. Обновлено

Для начинающих с нуля в 2021 году. До уровня PRO. 💪

  1. «Data Science: будущее для каждого» — «Нетология».
  2. «Введение в науку о данных» — СПбГУ.
  3. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение» — Институт биоинформатики.
  4. «Нейронные сети» — Институт биоинформатики.
  5. «Машинное обучение» — ОмГТУ.
  6. «Машинное обучение в финансах» — «СберУниверситет».
  7. «Анализ данных в R‎» — Институт биоинформатики.
  8. «Анализ данных в Google Analytics» — Андрей Осипов.
  9. «Теория вероятностей для начинающих» — МФТИ.
  10. «‎Анализ данных просто и доступно» — Игорь Клейнер.
  11. «Математические методы в психологии. Основы применения‎» — СПбГУ.
  12. «Базовые навыки Excel‎» — SF Education.
  13. «Квантовые вычисления» — СПбГУ.
  14. «Анализ данных» — РЭУ им. Г.В. Плеханова.
  15. «Практики оперативной аналитики в MS Excel‎» — СПбГУ.
  16. «Исследование статистических взаимосвязей» — НГУ совместно с «2ГИС».
  17. «Основы статистики» — Институт биоинформатики.
  18. «Знакомство с R ‎и базовая статистика» — СПбГУ.
  19. «Статистика для гуманитариев» — ТГУ.
  20. «Эконометрика» — НИУ ВШЭ.
  21. «Быстрый старт в искусственный интеллект» — МФТИ.
  22. «‎Введение в информационный поиск» — МФТИ совместно с Mail.ru Group.
  23. «Основы Python и анализа данных» — «Яндекс.Практикум».
  24. «Математическая статистика‎» — Computer Science Center.
  25. «BI-разработчик. Основы работы в Tableau» — Артём Прытков.
  26. «Hadoop. Система для обработки больших объёмов данных» — Mail.ru Group.
  27. «Теория игр» — МФТИ.
  28. «A Crash Course in Data Science» — Университет Джонса Хопкинса.
  29. «Introduction to Data Science» — Alison.
  30. «Learn Data Science» — Dataquest.
  31. «Data Science» — Гарвардский университет.
  32. «Introduction to Data Science in Python» — Мичиганский университет.
  33. «Learn Data Science With R Part 1 of 10» — Ram Reddy.
  34. «Introduction to Data Science using Python» — Rakesh Gopalakrishnan.
  35. «Learning to Love Statistics» — Нотрдамский университет.

Также обратите внимание на:

1.

«Data Science: будущее для каждого» от «Нетологии»

Длительность курса: 3 урока.

Уровень: для начинающих.

Формат обучения: записи вебинаров + текстовые материалы + тесты + практические задания + общение в закрытом Slack-чате.

Обратная связь: нет.

С сертификатом

Программа обучения:

  1. Почему работа с данными настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере Data Science, чем они отличаются и как выбрать направление для себя.
  2. Базовые навыки: с чего начать. Обязательные навыки каждого аналитика и его инструментарий. Написание первого кода с помощью языка запросов SQL.
  3. Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.

Кто проводит курс

2. «‎Введение в науку о данных» от СПбГУ

Длительность курса: 89 часов на освоение материала.

Уровень: для начинающих.

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Обратная связь: нет.

Сертификат: выдаётся (платно).

1. Введение

Цели обучения. О чём этот курс? Аттестация. Пререквизиты

Общее введение в науку о данных

Примеры реальных задач

Типы данных: маленькие и большие данные

Хранения данных. Форматы файлов

Модели данных

Как подготавливались данные для курса

2. Математический инструментарий науки о данных

События и вероятность

Определения вероятности

Случайные величины

Примеры распределений

Основы статистики

Элементы линейной алгебры

Сингулярное разложение матрицы

Обоснование метода сингулярного разложения

Примеры и вычислительные аспекты

3. Программный инструментарий науки о данных

Язык программирования Python

Основы программирования на Python

Библиотеки для машинного обучения (Matplotlib)

Библиотеки для машинного обучения (Pandas)

Библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn)

Демонстрация получения данных из внешней тестовой коллекции

Демонстрация получения данных из авторской тестовой коллекции

4. Машинное обучение: обучение с учителем

Постановка задачи обучения с учителем

Оценка классификации и выбор модели

Линейный SVM

Алгоритмические композиции: boosting, stacking, bagging

5. Машинное обучение: обучение без учителя

Постановка задачи обучения без учителя

Принципы выбора модели

Оценка качества обучения

Алгоритм K-means

Введение. Алгоритмы иерархической кластеризации

Метрики. Алгоритмы иерархической кластеризации

Алгоритм LSA

Что узнаете и чему научитесь:

  • Что такое Data Science
  • Основам линейной алгебры для анализа данных
  • Основам программирования на языке Python
  • Созданию нейронных сетей

Кто проводит курс
  • Блеканов Иван Станиславович — доцент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Севрюков Сергей Юрьевич — старший преподаватель кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Просолупов Евгений Викторович — кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Коротков Павел Алексеевич — старший преподаватель кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Мишенин Алексей Николаевич — старший преподаватель кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Утешев Алексей Юрьевич — профессор кафедры управления медико-биологическими системами
  • Вольф Дмитрий Александрович — ассистент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Малютин Евгений Алексеевич — ассистент кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ
  • Камалов Михаил Валерьевич — аспирант кафедры «Технологии программирования» в СПбГУ

3.

«Введение в Data Science‎ и машинное обучение» от Института биоинформатики

Длительность курса: 30 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + тесты + интерактивные задачи.

Программа обучения:

  1. О чём курс?
  2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
  3. Модель, начнём с дерева.
  4. Pandas, Dataframes.
  5. Фильтрация данных
  6. Группировка и агрегация.
  7. Визуализация, seaborn.
  8. Практические задания: Pandas.
  9. Секретный гость.
  10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
  11. Stepik ML contest — data preprocessing.
  12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
  13. Немного теории и энтропии.
  14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
  15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
  16. Последний джедай или метрики качества модели.
  17. Подбор параметров и ROC and Roll.
  18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
  19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
  20. Секретный гость.
  21. Stepik ML contest.
  22. Снова возвращаемся к деревьям.
  23. Random forest.
  24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
  25. Секретный гость.
  26. И на Марсе будут яблони цвести.
  27. Нейроэволюция.
  28. Трюки в Pandas.
  29. Вот и всё, а что дальше?
  30. Stepik ML contest.

Что освоите:

  • Основные понятия Data Science и Machine Learning
  • Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn

Плюсы:

  • Начать обучение можно сразу после регистрации
  • Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
  • Современная программа обучения
  • Изложение материала простым языком
  • Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения

Преподаватели:

  • Анатолий Карпов — основатель онлайн-школы Data Science KarpovCourses, экс-аналитик в Mail. ru Group, экс-руководитель команды аналитики в отделе бизнеса и рекламы «ВКонтакте»
  • Александр Ильин — преподаватель в KarpovCourses, выпускник СПбГУ, аспирант Сколковского Института Науки и Технологий

4. «Нейронные сети‎» от Института биоинформатики

Длительность курса: 24 урока.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + тесты + интерактивные задачи.

Программа обучения:

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. Заключение.

Какие знания и навыки получите:

  • Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
  • Принципы работы нейронных сетей
  • Применение нейронных сетей для решения практических задач

Плюсы:

  • Насыщенная обучающая программа
  • Есть интерактивные тесты и задачи
  • Занятия ведут лучшие преподаватели Института биоинформатики

Минусы:

  • Курс не подходит для обучения с нуля
  • Недостаточно практики программирования нейронных сетей

Преподаватели:

  • Арсений Москвичёв — инженер-исследователь, выпускник биологического и психологического факультета СПбГУ
  • Анастасия Миллер — сотрудник компании JetBrains

5.

«Машинное обучение‎» от ОмГТУ

Продолжительность: 71 урок.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения:

  1. Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
  2. Восстановление пропущенных значений.
  3. Поиск выбросов и аномалий.
  4. Кластеризация.
  5. Задача предсказания, линейная регрессия.
  6. Классификация, kNN, кросс-валидация.
  7. Деревья в машинном обучении.
  8. Линейные классификаторы.
  9. Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
  10. Ансамбли алгоритмов.
  11. Отбор признаков и объектов.

Какие навыки получите:

  • Построение моделей машинного обучения
  • Обработка таблиц с данными
  • Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
  • Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
  • Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ

Плюсы:

  • Начало обучения сразу после регистрации
  • Подача материала доступным языком
  • Опытный лектор

Минусы:

  • Нет практических заданий
  • Для успешного освоения материала необходима минимальная математическая подготовка

Преподаватель курса: Артём Шевляков — доктор физико-математических наук, преподаватель ОмГТУ.

6. «Машинное обучение в финансах‎» от «СберУниверситета»

Длительность: 21 час на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс подходит работникам банковской сферы и студентам профильных вузов. Цель программы — помочь разобраться в основах машинного обучения и возможностях применения ML на практике.

Какие знания/навыки получите:

  • Понимание основ и принципов машинного обучения.
  • Применение языков программирования Python и Stan.
  • Применение машинного обучения на практике.
  • Основы банковского дела и финансов.

Плюсы:

  • Полезная информация в свободном доступе.
  • Возможность обучаться в удобное время.
  • Лекции от лучших финансистов «Сбербанка».

Минусы:

  • Отсутствие обратной связи.

Об авторах: курс разработан на базе Корпоративного Университета Сбербанка.

7. «Анализ данных в R‎» от Института биоинформатики

Длительность: 19 уроков.

С сертификатом

Форма обучения: видеоуроки + тесты + интерактивные задачи.

Программа обучения: курс подойдёт старшеклассникам, а также всем, кто хочет сменить сферу деятельности, и погрузиться в мир аналитики и программирования. Первая часть посвящена основам программирования, вторая — работе в R Markdown.

Какие навыки приобретёте:

  • Считывание и предварительная обработка данных
  • Выполнение статистического анализа с помощью R
  • Написание собственных функций в R
  • Визуализация результатов

Плюсы:

  • Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
  • Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
  • Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
  • По окончании обучения можно получить сертификат

Об авторах: курс разработан специалистами Института биоинформатики.

8. «Анализ данных в Google Analytics‎» от Андрея Осипова

Длительность: 29 уроков.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки + тесты.

Программа обучения: материал посвящён основным инструментам для анализа данных и принятия решений в Google Analytics. Курс подойдёт всем желающим освоить Google Analytics, а также тем, кто хочет повысить эффективность бизнеса без привлечения специалистов.

Чему научитесь:

  • Работа с таблицами и сегментами
  • Определение KPI
  • Анализ электронной торговли
  • Подготовка кастомных отчётов
  • Выгрузка данных
  • Работа в Google Data Studio

Плюсы:

  • Гибкий график обучения в свободное время
  • Тесты для закрепления пройденного материала
  • Можно сдать итоговый экзамен
  • Лектор имеет большой опыт в веб-аналитике

Минусы:

  • Недостаточно практики

Об авторе: Андрей Осипов — сертифицированный спикер Google, практикующий веб-аналитик.

9. «Теория вероятностей для начинающих‎» от МФТИ

Длительность: 23 часа на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс знакомит слушателей с основами предмета, и рассчитан на широкую аудиторию. Также программа будет полезна тем, чья деятельность напрямую связана с математикой.

Какие навыки получите:

  • Владение азами комбинаторики
  • Решение прикладных задач
  • Понимание конечных и бесконечных вероятностей пространства
  • Работа с теоремами для суммы случайных величин

Плюсы:

  • Свободный график обучения
  • Возможность повысить квалификацию
  • Лёгкая подача материала
  • После прохождения можно получить сертификат
  • Возможность начать новую карьеру

Минусы:

  • Для успешного прохождения курса рекомендуется изучение основ комбинаторики

Об авторах: курс подготовлен при содействии МФТИ.

10. «‎Анализ данных просто и доступно» от Игоря Клейнера

Длительность: 106 уроков.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки + тесты.

Программа обучения:

  1. Знакомство с миром анализа данных.
  2. Данные — что за зверь? Истина в вине!
  3. Больные данные. Статистика на кончиках пальцев.
  4. Болезни сердца и аналитика. Типы задач машинного обучения.
  5. НЛП — анализ текстовой информации.
  6. Обучение без учителя. Кластеры. Статистика против машин.
  7. Анализ изображений. Нейронные сети. Глубокое обучение.
  8. Правосудие и анализ данных. Нейронные сети для текста.
  9. Анализ временных рядов.
  10. Предварительная обработка данных.
  11. Социальные сети: графы на помощь.
  12. Этика. Метод соседей. Как продолжать?

Плюсы:

  • Насыщенная программа
  • Гибкий график обучения
  • Развитие критического мышления
  • Лёгкая подача информации с примерами

Минусы:

  • По окончании обучения не выдаётся сертификат

Об авторе: Игорь Клейнер — экс-сотрудник Huawei, Intel, Skype, Microsoft, Infowatch. Преподаватель открытого университета Израиля.

11. «Математические методы в психологии. Основы применения‎» от СПбГУ

Длительность: 59 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс рассчитан на математиков и практикующих психологов. Он поможет овладеть статистическими моделями Также программа подойдёт начинающим аналитикам.

Какие навыки получите:

  • Использование простых методов анализа данных
  • Интерпретация измерений и результатов их статистического анализа
  • Использование математических моделей исследования
  • Применение одномерных и двумерных методов анализа данных
  • Понимание системы статистических понятий

Плюсы:

  • Обучение онлайн в удобное время
  • Насыщенная программа

Об авторах: курс подготовлен на базе Санкт-Петербургского государственного университета.

12. «Базовые навыки Excel‎» от SF Education

Длительность: 29 уроков + 18 тестов.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки + тесты.

Программа обучения: курс посвящён основам работы в программе Excel. Он будет полезен менеджерам, предпринимателям, начинающим программистам, бухгалтерам и финансистам. Курс поможет ускорить выполнение рутинных задач, связанных с отчётами и аналитикой.

Какие навыки получите:

  • Создание и сохранение таблиц
  • Ввод данных и выполнение базовых расчётов
  • Работа с ячейками, шрифтами и границами
  • Заливка и форматирование ячеек
  • Печать файлов и данных
  • Сортировка, поиск и выделение данных

Плюсы:

  • Прохождение курса в удобное время
  • Последовательная подача материала
  • Современная программа обучения
  • Отличный лектор

Минусы:

  • Мало практики для новичков

Об авторах: курс создан при поддержке образовательной платформы SF Education. Эксперт курса — Ильнар Фархутдинов, директор по корпоративным финансам группы компаний «Инвэнт».

13. «Квантовые вычисления» от СПбГУ

Длительность: 14 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс даёт базовые навыки в области проектирования и анализа квантовых алгоритмов. Программа рассчитана на студентов профильных вузов, инженеров, физиков, математиков.

Какие знания и навыки получите:

  • Понимание прототипов квантового компьютера
  • Использование алгоритмов Шора и Гровера
  • Работа с простыми квантовыми алгоритмами
  • Понимание границ квантовых вычислений
  • Начальный уровень проектирования алгоритмов

Плюсы:

  • Полезная информация в свободном доступе
  • Занятия в удобное время
  • Обратная связь на форуме курса
  • Можно получить сертификат

Об авторах: курс создан на базе Санкт-Петербургского государственного университета. Преподаватель — Сысоев Сергей, кандидат физико-математических наук.

14. «Анализ данных‎» от РЭУ им. Г.В. Плеханова

Длительность: 20 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + тесты.

Программа обучения: курс подойдёт тем, кто хочет погрузиться в статистику и понять принципы анализа данных с дальнейшей возможностью применения навыков на практике.

Какие навыки получите:

  • Понимание абсолютных и относительных статистических показателей
  • Анализ взаимосвязи признаков
  • Понимание динамики и структуры социально-экономических явлений
  • Построение прогнозных оценок

Плюсы:

  • Свободное прохождение курса в удобное время
  • Современная программа обучения
  • Опытные преподаватели
  • Подача информации простым языком

Минусы:

  • Для успешного прохождения требуется базовое понимание математики и общей экономической теории

Об авторах: курс разработан на базе кафедры статистики РЭУ им. Г.В. Плеханова.

15. «Практики оперативной аналитики в MS Excel‎» от СПбГУ

Длительность: 12 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс подойдёт всем, кому необходимо проведение анализа статистических данных. В ходе обучения студенты научатся работать с базовыми инструментами MS Excel для решения задач бизнеса.

Чему научитесь:

  • Проведение анализа экономических данных
  • Выбор инструментов для решения задач
  • Расчет показателей деятельности компании
  • Владение инструментами фильтрации данных
  • Графический анализ данных
  • Решение аналитических задач с помощью MS Excel

Плюсы:

  • Гибкий график обучения
  • Приобретение актуальных навыков для продвижения по карьерной лестнице
  • Сильные преподаватели
  • Возможность подтянуть имеющиеся знания по Excel
  • Обратная связь на форуме курса

Минусы:

  • Слабая техподдержка.

Об авторах: курс создан при поддержке Санкт-Петербургского государственного университета.

16. «Исследование статистических взаимосвязей‎» от НГУ совместно с «2ГИС»

Длительность: 21 час на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения:

  1. Введение в статистические критерии.
  2. Критерии согласия.
  3. Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости.
  4. Линейная регрессия.

Что узнаете и чему научитесь:

  • Чем статистическая гипотеза отличается от «обычного предположения»
  • Какие бывают статистические гипотезы и какие статистические критерии разработаны для их проверки
  • Как делать проверку статистических гипотез (как формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки)

Плюсы:

  • Преподаватели — эксперты в области статистики

Преподаватели:

  • Ольга Ечевская — кандидат социологических наук, доцент кафедры социологии ЭФ НГУ, сооснователь проекта «Святая Сибирь»
  • Наталья Галанова — специалист по анализу данных в 2GIS
  • Виктор Дёмин — специалист по анализу данных в 2GIS, кандидат технических наук

17. «‎Основы статистики» от Института биоинформатики

Длительность: 29 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс знакомит слушателей с дисперсионным, регрессионным и кластерным статистическим анализом. Акцент сделан на математические идеи, интуицию и логику. Курс рекомендован старшеклассникам, студентам, научным сотрудникам. Он подойдёт как новичкам, так и тем, кто уже знаком с обработкой и анализом данных. В данный момент программа находится на стадии пересмотра и редактирования.

Чему научитесь:

  • Визуализация, анализ и разбор данных
  • Расчёт коэффициентов корреляции
  • Построение регрессионных уравнений
  • Проверка гипотез
  • Практическое применение языка R

Плюсы:

  • Сильный преподаватель и насыщенная программа
  • Подача материала простым языком
  • Можно получить сертификат

Минусы:

  • Новичкам может понадобиться поиск дополнительного материала

Преподаватель:

  • Анатолий Карпов — основатель онлайн-школы Data Science KarpovCourses, экс-аналитик в Mail.ru Group, экс-руководитель команды аналитики в отделе бизнеса и рекламы «ВКонтакте»

18. «Знакомство с R ‎и базовая статистика» от СПбГУ

Длительность: 20 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс ориентирован на обработку данных и знакомство с языком программирования R. Часть программы посвящена графикам, диаграммам и другим средствам визуализации. Курс подойдёт для знакомства со статистикой начинающим программистам.

Какие навыки получите:

  • Основы языка программирования R
  • Статистическая обработка данных
  • Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
  • Тестирование гипотез
  • Визуализация результатов анализа

Плюсы:

  • Обратная связь с преподавателями на форуме
  • Гибкие сроки изучения материала
  • Опытные преподаватели
  • Интересная подача материала
  • Хорошие примеры
  • Можно получить сертификат

Об авторах: курс разработан на основе образовательной программы Санкт-Петербургского государственного университета.

19. «Статистика для гуманитариев‎» от ТГУ

Длительность: 111 уроков.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс нацелен на ознакомление слушателей с базовыми методами и принципами статистического анализа данных. Часть программы посвящена освоению прикладных программ, которые могут пригодиться для выполнения анализа на практике. Ориентировочная нагрузка — 10-12 часов в неделю.

Какие навыки получите:

  • Основы языка программирования R
  • Предварительная обработка данных
  • Основы статистического анализа
  • Выбор адекватных методов для проведения анализа
  • Применение пакетов прикладных программ
  • Интерпретация полученных результатов

Плюсы:

  • Гибкий график обучения
  • Сопровождение теории наглядными примерами
  • Общение на форуме курса
  • Рекомендация дополнительных ресурсов и литературы
  • Можно пройти итоговое тестирование

Об авторах: курс подготовлен на базе Томского государственного университета.

20. «Эконометрика‎» от НИУ ВШЭ

Длительность: 30 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: курс посвящён работе с данными и изучению линейных регрессионных моделей. Также слушатели получат хороший опыт работы в R. Для успешного прохождения необходимо базовое понимание математической статистики, теории вероятностей и линейной алгебры.

Какие навыки получите:

  • Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
  • Исследование закономерности в реальных данных
  • Работа со случайными величинами в R
  • Прогнозирование переменной y
  • Проверка гипотез о коэффициентах в R
  • Понимание взаимодействия переменных

Плюсы:

  • Насыщенная программа обучения
  • Работа с материалами в удобное время
  • Опытный преподаватель
  • Много прикладных задач
  • Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
  • Общение на форуме с преподавателем

Об авторах: курс подготовлен на базе Высшей школы экономики. Лектор — Борис Демешев, старший преподаватель факультета экономических наук ВШЭ.

21. «‎Быстрый старт в искусственный интеллект» от МФТИ

Длительность: 23 урока.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты + интерактивные задачи.

Программа обучения: курс знакомит с основными областями искусственного интеллекта. Программа рассчитана на старшеклассников из классов с математическим уклоном и студентов технических специальностей.

Чему научитесь:

  • Понимание основ и алгоритмов машинного обучения
  • Основы нейронных сетей
  • Понимание задач компьютерного зрения
  • Выделение признаков
  • Применение нейронных сетей на практике
  • Основы нейролингвистического программирования

Плюсы:

  • Гибкий график обучения
  • Интересные практические задачи
  • Сильные преподаватели
  • Хорошая база для развития в сфере ИИ

Минусы:

  • Некоторые моменты сложны для восприятия.

Преподаватели:

  • Татьяна Гайнцева — исследователь в лаборатории LAMBDA (НИУ ВШЭ) и группе Video Intelligence Huawei, преподаватель Deep Learning School (МФТИ)
  • Михаил Григорьев — преподаватель математики ФПМИ МФТИ, победитель международных олимпиад по математике, тренер сборной МФТИ на международных олимпиадах, жюри и составитель всероссийской олимпиады школьников по математике
  • Юрий Яровиков — заместитель заведующего лаборатории инноватики МФТИ, руководитель Школы глубокого обучения МФТИ, исследователь данных в «СберБанке»
  • Антон Астахов — преподаватель DLSchool

22. «‎Введение в информационный поиск» от МФТИ совместно с Mail.ru Group

Длительность: 33 часа на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: в ходе обучения слушатели познакомятся с устройством и особенностями работы поисковых систем изнутри. В качестве итоговой работы предлагается самостоятельное построение модели поисковой системы. Программа рассчитана на новичков, студентов, начинающих программистов.

Чему научитесь:

  • Общее понимание устройства поисковой системы
  • Классификация поисковых систем
  • Исправление опечаток в запросах рядовых пользователей
  • Ссылочное и поведенческое ранжирование
  • Оценка качества поиска
  • Создание работающей модели поисковой системы

Плюсы:

  • Обучение по собственному удобному графику
  • Опытные лекторы
  • Современный подход к обучению
  • Общение с преподавателями на форуме
  • Можно сдать экзамен и получить сертификат

Об авторах: курс создан сотрудниками Mail.ru Group‎. Авторы поделились знаниями и опытом, которые они ежедневно используют на практике при работе с проектами.

23. «Как стать аналитиком данных‎» от «Яндекс.Практикума»

Продолжительность: полный платный курс длится 6 месяцев, бесплатный вводный курс можно пройти за 20 часов.

Сертификат: выдаётся (в платной версии курса).

Формат обучения: теоретические и практические занятия в онлайн-тренажёре.

Программа обучения: цель курса — знакомство слушателей с аналитикой данных. Акцент сделан на изучение инструментов аналитики. Вводный курс поможет понять суть работы аналитика и решить, стоит ли учиться дальше.

Что узнаете:

  • Основные аналитические термины
  • В каких областях может работать аналитик
  • Основы подготовки данных для анализа
  • Азы программирования на языке Python
  • Обзор аналитической библиотеки Pandas
  • Работа в среде программирования Jupyter

Плюсы:

  • Современный подход к обучению
  • Можно освоить профессию с нуля
  • Создание учебных проектов на основе реальных данных
  • Возможность пополнить портфолио
  • Перспективы продвижения в профессии
  • Опытные практикующие лекторы

Минусы:

  • В бесплатном доступе только вводная часть курса без получения диплома

24. «Математическая статистика‎» от Computer Science Center

Длительность: 29 уроков.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты + интерактивные задачи.

Программа обучения:

  1. Выборка. Описательная статистика.
  2. Точечные оценки. Свойства и методы построения.
  3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
  4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
  5. Критерии однородности.
  6. Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
  7. Регрессионный анализ.
  8. Заключительный модуль.

Какие знания и навыки получите:

  • Общее понимание теории вероятности
  • Понимание описательной статистики
  • Корреляционный анализ
  • Интервальная оценка
  • Методы построения точечных оценок
  • Доверительные интервалы
  • Регрессионный анализ

Плюсы:

  • Обучение возможно в любое время
  • Много полезной информации в свободном доступе
  • Опытный спикер
  • Материалы подкреплены примерами
  • Лёгкая подача информации

Минусы:

  • Не подходит для изучения статистики с нуля

25. «‎BI разработчик. Основы работы в Tableau» от Артёма Прыткова

Длительность: 10 уроков.

Без сертификата

Формат обучения: видеоуроки + тесты.

Программа обучения: включает базовые основы работы с программой Tableau Public. Спикер расскажет об особенностях работы BI-разработчика, востребованности и возможных перспективах. Слушатели получат необходимые знания и навыки для самостоятельного создания дашбордов. Программа рассчитана на аналитиков и тех, кто интересуется сферой BI-разработки.

Чему научитесь:

  • Подключение к источникам данных
  • Работа с инструментами Tableau
  • Создание таблиц и графиков
  • Форматирование данных
  • Настройка интерактивных графиков
  • Создание дашбордов с возможностью выгрузки в Интернет

Плюсы:

  • Гибкий график обучения
  • Грамотная подача материала без «воды‎»
  • Хорошая база для знакомства с Tableau
  • Можно получить сертификат

Об авторе: Артём Прытков, специалист в области анализа и визуализации данных с 10-летним стажем.

26. «Hadoop. Система для обработки больших объёмов данных‎» от Mail.ru Group

Длительность: 33 урока.

С сертификатом

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты + интерактивные задачи.

Программа обучения: курс знакомит слушателей с современными методами обработки и хранения данных на примере системы Hadoop. Программа рассчитана на подготовленных пользователей — студентов последних курсов и начинающих разработчиков. Для решения задач необходимо уметь читать и писать код, работать в командной строке Linux.

Чему научитесь:

  • Хранение и обработка больших объёмов данных
  • Основы разработки приложений
  • Использование фреймворков
  • Решение задач с помощью MapReduce
  • Использование языка Pig Latin
  • Работа с базами HBase и Cassandra

Плюсы:

  • Можно начать обучение в любое время
  • Доходчивое объяснение материала
  • Полезные знания для дальнейшего обучения
  • Много примеров применения теории
  • Есть практические задания

Об авторах: Евгений Чернов, руководитель отдела анализа в Поиск@Mail.ru.

27. «Теория игр‎» от МФТИ

Длительность: 27 часов на освоение материала.

Сертификат: выдаётся (платно).

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + тесты.

Программа обучения: подойдёт людям с математическими способностями, а также профессиональным разработчикам игр для всестороннего развития.

Какие знания и навыки получите:

  • Понимание основных концепций теории игр
  • Знакомство с равновесием Нэша
  • Понимание корпоративной теории игр
  • Моделирование и поиск концепции в играх
  • Понимание применения теории игр в экономике

Плюсы:

  • Обратная связь от преподавателей на форуме
  • Возможность получить сертификат
  • Гибкий график обучения
  • Полезная информация в бесплатном доступе
  • Яркие и живые примеры

Минусы:

  • Необходима начальная математическая подготовка

Об авторах: курс разработан при поддержке МФТИ.

Программа Управление на основе анализа больших данных (big data) в институте МИРБИС

Программа представляет собой краткий обзор необходимых теоретических знаний в области больших данных, однако основное внимание программы сфокусировано на практическом применении Big Data в организации с целью увеличения эффективности бизнеса

Задачи курса:

  • дать знания и навыки об эффективных стратегиях цифровой трансформации бизнеса;
  • познакомить со стратегиями использования данных;
  • дать знания и навыки по созданию базовых решений в области чат ботов и анализа с использованием языка Python;
  • изучить подходы к поиску цифровой ценности.

Преподаватель:

Кулинич Андрей Иванович


Преподаватель программ МВА Московской международной высшей школы бизнеса МИРБИС. 

Стаж преподавательской работы на программах для руководителей –  более 12 лет.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ:

  • Собственная практика в области обучения и консалтинга (2008 — наст. время)
  • Преподаватель школы бизнеса МИРБИС (2005 — наст. время)
  • Преподаватель университета Иннополис (2017 — наст. время)
  • Генеральный директор ООО «ПИМ Консалтинг» (2008–2015).
  • Декан факультета маркетинга, Moscow Business School (2006-2007)
  • СООО Мебелинк (Pro-trade) (Беларусь), директор по продажам и маркетингу (2003-2005)
  • SoftLine, директор филиала (2002 — 2003)
  • Информационное агентство Владимира Гревцова (Беларусь), зам генерального директора (2001 — 2002)
  • «ГринЛайн Компьютер» (Беларусь), прошел путь от продавца до генерального директора компании (1997 — 2001)
  • «Белинвестбанк» (Беларусь), инженер-программист (1996 — 1997)


Продолжительность программы:

24 часа

Даты занятий:

  • 16.04.2022    9:00

  •  17.04.2022   12:30 

  • 17.04.2022   15:50


Регистрация и оплата:


Контактная информация


 +7 (499) 110-41-80, доб. 120, Анна Воробьева (пн-пт с 10:00 до 19:00, сб с 11:00 до 14:00)

   +7-903-012-18-87, Анна Воробьева (пн-пт с 10:00 до 19:00, сб с 11:00 до 14:00)

 [email protected]

 понедельник — пятница с 9:00 до 19:00, суббота (по договоренности) — с 11:.00 до 14:00. Время московское.

 г. Москва, ул. Марксистская, 34, корпус 7 (м. Таганская, Марксистская, Пролетарская)

Большие данные | Coursera

Заинтересованы в расширении своих знаний о ландшафте больших данных? Этот курс предназначен для тех, кто плохо знаком с наукой о данных и хочет понять, почему наступила эра больших данных. Он предназначен для тех, кто хочет ознакомиться с терминологией и основными понятиями, лежащими в основе проблем, приложений и систем больших данных. Это для тех, кто хочет начать думать о том, как большие данные могут быть полезны в их бизнесе или карьере. В нем представлено введение в одну из самых распространенных сред, Hadoop, которая упростила и сделала более доступным анализ больших данных, увеличив потенциал данных для преобразования нашего мира!

Системы моделирования и управления большими данными

После того как вы определили проблему больших данных для анализа, как вы собираете, храните и организуете свои данные с помощью решений для работы с большими данными? В этом курсе вы познакомитесь с различными жанрами данных и инструментами управления, подходящими для каждого из них.Вы сможете описать причины появления множества новых платформ больших данных с точки зрения систем управления большими данными и аналитических инструментов. С помощью практических руководств вы познакомитесь с методами, используя примеры полуструктурированных данных в реальном времени. Обсуждаемые системы и инструменты включают: AsterixDB, HP Vertica, Impala, Neo4j, Redis, SparkSQL. Этот курс предлагает методы извлечения ценности из существующих неиспользованных источников данных и открытия новых источников данных.

10 лучших курсов по большим данным и Hadoop в 2022 году — лучшее из лота | от javinpaul | Javarevisited

Это мои любимые онлайн-курсы по изучению больших данных, Hadoop, Spark и связанных с ними технологий в 2022 году от Udemy, Coursera и Pluralsight. изучить инфраструктуру Hadoop и найти интересные курсы, то вы попали по адресу.


В этой статье я собираюсь поделиться некоторыми из лучших курсов по Hadoop для более глубокого изучения Apache Hadoop.

В последних двух статьях я поделился некоторыми ресурсами больших данных и Apache Spark, которые были хорошо восприняты моими читателями. После этого несколько моих читателей написали мне по электронной почте и спросили о некоторых ресурсах Hadoop, таких как книги, учебные пособия и курсы, которые они могут использовать, чтобы лучше изучить Hadoop.

Это первая статья из цикла статей о Hadoop. Я собираюсь рассказать намного больше о Hadoop и некоторых отличных ресурсах в следующем месяце, например.грамм. книги и учебники.

Кстати, если вы не знаете, Hadoop — это платформа распределенных вычислений с открытым исходным кодом для анализа больших данных , и она существует уже некоторое время.

Классический шаблон MapReduce, который многие компании используют для обработки и анализа больших данных, также работает в кластере Hadoop.

Идея Hadoop проста: использовать сеть компьютеров для обработки огромного количества данных, распределяя их по каждому узлу, а затем объединяя отдельные выходные данные для получения результата.

Хотя MapReduce — одна из самых популярных функций Hadoop, экосистема Hadoop — это гораздо больше. У вас есть HDFS, Yarn, Pig, Hive, Kafka, HBase, Spark, Knox, Ranger, Ambari, ZooKeeper и многие другие технологии больших данных.

Кстати, почему Hadoop? Зачем вам изучать Hadoop ? Что ж, сегодня это один из самых популярных навыков в ИТ-индустрии. Средняя зарплата разработчика больших данных в США составляет около 90 026 112 000 900 27 долларов, а в Сан-Франциско она достигает в среднем 9 0026 160 000 900 27 долларов.

В мире больших данных также есть много интересных и полезных возможностей, и эти курсы помогут вам понять эти технологии и улучшить свое понимание всей экосистемы Hadoop.

Без лишних слов, вот мой список лучших курсов по Hadoop, которые вы можете пройти онлайн, чтобы изучить и освоить Hadoop.

Это действительно лучший курс по изучению Hadoop и других технологий больших данных, поскольку он охватывает Hadoop, MapReduce, HDFS, Spark, Hive, Pig, HBase, MongoDB, Cassandra, Flume и т. д.

В этом курсе вы научитесь проектировать распределенные системы, которые управляют огромным объемом данных, используя Hadoop и связанные с ним технологии.

Вы не только узнаете, как использовать Pig и Spark для создания сценариев для обработки данных в кластере Hadoop, но и как анализировать нереляционные данные с помощью HBase, Cassandra и MongoDB.

Вы также узнаете, как выбрать подходящую технологию хранения данных для вашего приложения и как публиковать данные в кластере Hadoop с помощью высокоскоростных решений для обмена сообщениями, таких как Apache Kafka, Sqoop и Flume.

Вы также узнаете об анализе данных отношений с помощью Hive и MySQL и интерактивном запросе данных с помощью Drill, Phoenix и Presto.

В общей сложности он охватывает более 25 технологий, чтобы предоставить вам полное представление о пространстве больших данных.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к курсу — Полный практический курс Hadoop

Обрабатывать миллиарды записей непросто, вам нужно иметь глубокое понимание распределенных вычислений и лежащей в их основе архитектуры, чтобы держать все под контролем, и если вы используете Hadoop для выполнения этой работы, тогда этот курс научит вас всему, что вам нужно знать.

Как следует из названия, курс посвящен строительным блокам платформы Hadoop, например. HDFS для хранения, MapReduce для обработки и YARN для управления кластером.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к курсу — Курс «Строительные блоки Hadoop»

В этом курсе сначала вы узнаете об архитектуре Hadoop, а затем выполните некоторую практическую работу по настройке псевдораспределенного Hadoop окружающая обстановка.

Вы будете отправлять и контролировать задачи в этой среде и постепенно научитесь делать выбор конфигурации для стабильности, оптимизации и планирования вашей распределенной системы.

По окончании этого курса у вас должно быть полное знание того, как работает Hadoop и его отдельных строительных блоков, например, HDFS, MapReduce и YARN.

Если вы не знаете, что такое Hive, позвольте мне дать вам краткий обзор. Apache Hive — это проект хранилища данных, созданный на основе Apache Hadoop для обеспечения суммирования данных, запросов и анализа.

Предоставляет SQL-подобный интерфейс для запроса данных, хранящихся в различных базах данных и файловых системах, которые интегрируются с базами данных Hadoop и NoSQL, такими как MongoDB и Cassandra.

Курс начинается с объяснения ключевых концепций Apache Hadoop, таких как распределенные вычисления, MapReduce, а затем подробно рассказывается об Apache Hive.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к курсу — SQL на Hadoop

Курс представляет некоторые реальные задачи, чтобы продемонстрировать, как Hive упрощает выполнение этой задачи.

Короче говоря, хороший курс, чтобы узнать, как использовать язык запросов Hive для поиска решения общих проблем с большими данными.

Если вы новичок и хотите узнать все о Hadoop и связанных с ним технологиях, то этот курс идеально вам подойдет.

В этом курсе инструктор Андалиб Ансари расскажет вам о сложной архитектуре Hadoop и ее различных компонентах, таких как MapReduce, YARN, Hive и Pig, для анализа больших наборов данных.

Вы не только поймете назначение Hadoop и принцип его работы, но и узнаете, как установить Hadoop на свой компьютер и научитесь писать собственный код в Hive и Pig для обработки огромного объема данных.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к курсу — Большие данные и Hadoop для начинающих

Помимо базовых вещей, вы также изучите более сложные концепции, такие как проектирование собственного конвейера данных с использованием Pig и Hive.

Курс также дает вам возможность попрактиковаться в работе с большими наборами данных. Это также один из самых популярных курсов Hadoop на Udemy, в котором уже зачислено более 24 805 студентов, и более 1000 имеют средний балл 4,2.

Это еще один отличный курс по изучению больших данных от Udemy.В этом курсе преподаватель Эдвард Виэне научит вас обрабатывать большие данные с помощью пакетной обработки.

Курс очень практический, но содержит достаточное количество теории. Он содержит более 6 часов лекций, чтобы научить вас всему, что вам нужно знать о Hadoop.

Вы также узнаете, как установить и настроить Hortonworks Data Platform или HDP. Он предоставляет демоны, которые вы можете опробовать на своем компьютере, настроив кластер Hadoop на виртуальной машине. Однако для этого вам нужно 8 ГБ или более оперативной памяти.

Вот ссылка для присоединения к курсу — The Big Data MasterClass

В целом, хороший курс для всех, кто интересуется тем, как работают большие данные и какие технологии связаны с неким практическим опытом.

6. Начальный комплект Hadoop (БЕСПЛАТНЫЙ курс)

Цель этого курса — шаг за шагом пройти вас через все основные компоненты Hadoop, но, что более важно, сделать процесс обучения Hadoop легким и увлекательным.

Записавшись на этот курс, вы также получите бесплатный доступ к нашему многоузловому учебному кластеру Hadoop, чтобы сразу же опробовать полученные знания в реальной многоузловой распределенной среде.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому БЕСПЛАТНОМУ курсу — Hadoop Starter Kit (БЕСПЛАТНО)

7. Большие данные и основы Hadoop

Этот курс формирует фундаментальное понимание проблем больших данных и Hadoop как решения. Этот курс проведет вас через:

  1. Понимание проблем больших данных с простыми для понимания примерами.
  2. История и появление Hadoop с тех пор, когда Hadoop даже не назывался Hadoop.
  3. Что такое Hadoop Magic, что делает его таким уникальным и мощным?
  4. Понимание разницы между наукой о данных и проектированием данных является одной из самых больших путаниц при выборе карьеры или понимании работы.
  5. И самое главное, демистифицирует поставщиков Hadoop, таких как Cloudera, MapReduce и Hortonworks, благодаря их пониманию.

Говоря о социальном доказательстве, этот курс бесплатный, и ему доверяют более 120 000 студентов, которые уже записались на этот курс на Udemy. Это совершенно бесплатный курс, все, что вам нужно, это создать учетную запись Udemy, чтобы присоединиться к этому курсу.

Вот ссылка, чтобы БЕСПЛАТНО присоединиться к этому руководству — Большие данные и основы Hadoop

8.Hadoop MapReduce в деталях | Курс реального времени по Mapreduce

Этот курс является ответом на вопрос « Какие концепции Hadoop Mapreduce используются в проектах Live Big data и как их реализовать в программе ?» Чтобы ответить на этот вопрос, каждая концепция Mapreduce в курсе практически объясняется с помощью программы MapReduce.

Каждая лекция этого курса объясняется в два этапа.

Шаг 1: Объяснение компонента Hadoop

Шаг 2: Практические занятия. Как реализовать этот компонент в программе MapReduce.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому БЕСПЛАТНОМУ курсу — Hadoop MapReduce в деталях

9. Укрощение больших данных с помощью Apache Spark и Python — Практика!

Этот курс очень практический; вы будете проводить большую часть своего времени, следуя за инструктором, пока мы вместе пишем, анализируем и запускаем настоящий код — как в вашей собственной системе, так и в облаке с помощью сервиса Amazon Elastic MapReduce.

Курс содержит более 5 часов видео контента и более 15 реальных примеров возрастающей сложности, которые вы можете создавать, запускать и изучать самостоятельно.

Перемещайтесь по ним в своем собственном темпе и по собственному расписанию. Курс завершается обзором других технологий на основе Spark, включая Spark SQL, Spark Streaming и GraphX. Большое спасибо инструктору Фрэнку Кейну за создание этого замечательного курса.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Приручение больших данных с помощью Python

10. Специализация по большим данным на Coursera

Это один из лучших онлайн-ресурсов для изучения больших данных. Как и другие специализации Coursera, эта также содержит несколько связанных онлайн-курсов, чтобы научить вас работать с большими данными, Neo4j, Apache Spark и MongoDB.

После завершения всех курсов и проектов вы также получите сертификат. Специализацию предлагает Калифорнийский университет в Сан-Диего. 48 228 учащихся уже воспользовались этим замечательным курсом.

В этой специализации 6 курсов:

  1. Введение в большие данные
  2. Системы моделирования и управления большими данными
  3. Интеграция и обработка больших данных
  4. Машинное обучение с большими данными
  5. Графическая аналитика для больших данных
  6. — Capstone Project

Вы также можете бесплатно изучить все эти курсы по работе с большими данными, пока вам не понадобится сертификация.Вам нужно заплатить, чтобы получить сертификат, а также необходимо выполнить все задания и проекты.

Вы можете присоединиться к этой специализации здесь .

И, если вы считаете курсы Coursera полезными, а они созданы такими известными компаниями, как Google , IBM , Amazon , и лучшими университетами по всему миру, я предлагаю вам присоединиться к Coursera Plus , план подписки от Coursera

Эта единая подписка дает вам неограниченный доступ к самым популярным курсам , специализациям , профессиональному сертификату и управляемым проектам .Это стоит около 399 долларов в год, но оно полностью стоит ваших денег, так как вы получаете неограниченных сертификатов .

Это все о некоторых из лучших курсов для изучения больших данных, Hadoop, и связанных с ними технологий, таких как Hive, HDFS, MapReduce, YARAN, Pig и т. д. Hadoop — одна из самых популярных платформ в области больших данных и хорошее знание Hadoop будет иметь большое значение для улучшения ваших карьерных перспектив, особенно если вы заинтересованы в больших данных.

Другое Ресурсы по программированию Вам может понравиться
10 книг, которые разработчики Java должны прочитать в 2022 году
5 курсов по изучению Python в 2022 году
5 курсов по науке о данных и машинному обучению для программистов
5 курсов React Native для разработчиков JavaScript
5 бесплатных курсов для изучите Spring Boot и Spring MVC в 2022 году
5 курсов Spring Microservice для разработчиков Java
10 вещей, которые разработчики Java должны изучить в 2022 году
5 курсов, которые помогут вам стать Scrum Master в 2022 году
10 бесплатных курсов Docker для Java-разработчиков по изучению DevOps
5 бесплатных курсов по Jenkins и Maven для разработчиков Java

Заключительные заметки

Спасибо, вы дочитали статью до конца… Удачи вам на пути к большим данным! Конечно, это будет нелегко, но следуя этой дорожной карте и курсам, вы станете на один шаг ближе к тому, чтобы стать профессионалом в области больших данных.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею с друзьями и коллегами и не забудьте подписаться на javinpaul в Twitter!

П.С. — Если вам нужны БЕСПЛАТНЫЕ ресурсы, вы можете просмотреть этот список из бесплатных курсов по работе с большими данными и Hadoop, чтобы начать свое путешествие.

5 лучших курсов по работе с большими данными, которые помогут вам войти в отрасль

Автор Simplilearn. (обновлено в мае 2018 г.)

В компаниях из разных отраслей сбор и анализ данных стали приоритетом номер один, и специалисты по работе с большими данными пользуются большим спросом.IBM прогнозирует, что к 2020 году спрос на специалистов по обработке и анализу данных возрастет. Однако для удовлетворения спроса не хватает специалистов. Фактически, Cisco сообщила, что 40% компаний испытывают трудности с привлечением экспертов по большим данным для работы с ними.

Правда в том, что все больше компаний осознают важность специалистов по данным, и это способствует росту рынка. Прогнозируется, что рынок больших данных будет расти с высоким совокупным среднегодовым темпом роста (CAGR) на уровне 18,45%.

Кроме того, ученый, работающий с большими данными, зарабатывает много денег.Как специалист по данным, вы можете заработать до 116 000 долларов.

Итак, как вы можете попасть в эту область карьеры?

Лучший способ начать — пройти курсы по работе с большими данными.

Чтобы помочь вам начать работу в этой области, мы составили список лучших доступных курсов по работе с большими данными.

1. Простое обучение

Каталог Simplilearn Big Data Course известен большим количеством курсов по таким различным предметам, как Hadoop, SAS, Apache Spark и R.

Курс по большим данным создан как для начинающих, так и для опытных специалистов. Этот курс для разработчиков Hadoop — один из лучших курсов по работе с большими данными, которые вы можете найти в Интернете.

Курс предназначен для специалистов по управлению данными, ИТ и аналитикам, стремящихся улучшить свои знания о больших данных.

Какова программа курса Simplilearn по большим данным?

Программа курса The Simplilearn «Большие данные и разработчик Hadoop» является целостной и надежной.В нем есть все, что вам нужно знать, чтобы стать профессиональным специалистом по большим данным. Всего шестнадцать уроков, а именно:

Урок 1:     Введение в большие данные и экосистему Hadoop
Урок 2:     HDFS и YARN
Урок 3:     MapReduce и Sqoop
Урок 4:     Основы Hive и Impala
Урок 5:     Работа с Hive и Impala 9 Тип 6: Data Урок Форматы
Урок 7:     Расширенная концепция Hive и разделение файлов данных
Урок 8:     Apache flume и HBase
Урок 9:     Pig
Урок 10:     Основы Apache Spark 13:     Параллельная обработка Spark
Урок 14:     Методы оптимизации Spark RDD
Урок 15:     Алгоритм Spark
Урок 16:     Spark SQL

Знаете ли вы интересную часть? Apache Kafka и Core Java включены в курс, и вы можете изучить их бесплатно.Это стоило бы вам целое состояние, если бы вы учились в другом месте.

После того, как вы закончите уроки, вы будете заниматься различными проектами. Вы будете практиковать инструкции по моделированию тестовой бумаги, чтобы подготовиться к сертификации. Преподаватель даст вам обратную связь о вашей работе.

Simplilearn выдаст вам сертификат после того, как вы завершите 85% курса с одним проектом (онлайн-самостоятельное обучение) или пройдёте один полный курс с полным проектом (онлайн-класс).

Какова основная цель курса Simplilearn по большим данным?

Курс больших данных Simplilearn разработан для достижения следующих целей:

  • Чтобы дать вам полное представление о структуре больших данных с использованием Hadoop и Spark, HDFS, YARN и MapReduce.
  • Знать, как использовать Pig, Hive и Impala для работы с данными, хранящимися в HDFS.
  • Чтобы узнать, как использовать Sqoop и Flume для приема данных
  • Чтобы узнать, как можно обрабатывать данные в реальном времени с помощью Spark
  • Знать, как выполнять функциональное программирование в Spark и использовать приложения Spark.
  • Чтобы узнать, как работает параллельная обработка в Spark
  • Знать, как использовать стратегии оптимизации Spark RDD.
  • Знать различные типы интерактивных алгоритмов в Spark
  • Знать, как использовать Spark SQL для создания, преобразования и запроса форм данных.

После вышеуказанного обучения вы будете использовать CloudLab для реализации реального отраслевого проекта в таких отраслях, как телекоммуникации, социальные сети, страхование и электронная коммерция. Благодаря знаниям, полученным на этом курсе, вы будете готовы сдать сертификационный экзамен по большим данным Cloudera CCA175.

Кто такие преподаватели курса?

Инструкторы по обучению работе с большими данными имеют профессиональную квалификацию и сертификаты. У них есть реальный опыт работы в этой сфере. Вы будете учиться у лучших в отрасли.

Сколько стоит курс Simplilearn по большим данным?

Учитывая углубленное обучение работе с большими данными, которое предлагает Simplilearn, вы можете подумать, что это дорого. Правда в том, что это удобно для кармана. Вам нужно всего 279 долларов, чтобы пройти самостоятельное обучение, или 239 долларов, чтобы пройти гибкий онлайн-класс.

Какой режим обучения предлагается для курса больших данных?

Simplilearn предлагает два режима обучения курсу больших данных. Это самостоятельное обучение и гибкое онлайн-обучение.

Самостоятельное обучение — это 180-дневный доступ к качественному контенту, в то время как Flexi-Pass предоставляет уникальный способ узнать все в одном месте: учащиеся, заплатив один раз, получат доступ к неограниченному количеству занятий под руководством инструктора в течение 90 дней. .

Что хорошего?

Курсы

Simplilearn предлагают одну из наиболее полных схем обучения среди всех поставщиков в этом списке.

А минусы?

В то время как их обучение предлагает удивительный реальный опыт, курсы по работе с большими данными не имеют дополнительного преимущества официальной аккредитации от глобального органа. Однако это характерно для большинства курсов в этом списке.

2. Клаудера

Cloudera — пожалуй, самое известное имя в сфере обучения работе с большими данными.Их сертификация CCP Spark и Hadoop Developer признана во всем мире и проводится как в виртуальных, так и в физических классах. Чтобы сдать этот экзамен, вам необходимо пройти обучение по Apache Spark™ и Hadoop.

Какова программа курса Big Data для Cloudera?
Курс обучения разработчиков Cloudera для Apache Spark и Hadoop научит вас большинству вещей, необходимых для сдачи экзамена CCA Spark & ​​Hadoop Developer Exam. В том числе:

  • Введение в Apache Hadoop и экосистему Hadoop
  • Файловое хранилище Apache Hadoop
  • Обзор СДР
  • Распределенная обработка в кластере Apache Hadoop
  • Основы Apache Spark
  • Преобразование данных с помощью СДР
  • Агрегирование данных с помощью пары RDDS
  • Запрос таблиц и представлений с помощью Apache Spark SQL
  • Распределенная обработка
  • Сохранение распределенных данных
  • Общие шаблоны в обработке данных Apache Spark
  • Apache Spark Streaming: введение в DStreams
  • Работа с кадрами данных и схемами
  • Работа с наборами данных в Scala
  • Apache Spark Streaming: обработка большого количества пакетов
  • Анализ данных с помощью запросов DataFrame
  • Написание, настройка и запуск приложений Apache Spark
  • Потоковая передача Apache Spark: источники данных

Какова основная цель курса Cloudera по большим данным?

Четырехдневный курс предназначен для того, чтобы научить вас следующему:

  • Как использовать Spark SQL для запроса данных
  • Как выполнять обработку в реальном времени с помощью искровой потоковой передачи
  • Как создавать приложения с помощью Apache Spark 2
  • Как писать приложения, использующие ядро ​​Spark
  • Как работать с большими данными из распределенной файловой системы
  • Как выполнять приложения Spark в кластере Hadoop

Кто такие преподаватели курса?

Преподаватели курсов Cloudera — ведущие эксперты, обладающие глубокими знаниями в области больших данных.

Сколько стоит курс Cloudera по работе с большими данными?
Стоимость курса $2,235

Какой режим обучения предлагается для курса больших данных?
Это классная комната под руководством инструктора и виртуальное интерактивное индивидуальное обучение.

Что хорошего?

Курсы Cloudera по науке о данных используются для обучения сотрудников многими компаниями из списка Fortune 500 и имеют отличную репутацию в отрасли.

А минусы?

При высокой стоимости курса (2235 долларов США) их обучение обходится относительно дорого.

3. Университет больших данных

При поддержке IBM Университет больших данных предлагает курсы начального и среднего уровня. Их материалы для электронного обучения и видео можно использовать в желаемом темпе и на желаемом уровне сложности. На платформе есть разные курсы по большим данным, среди которых Big data 101.

Какова программа курса «Большие данные» в Университете больших данных?
В курсе «Большие данные 101» вы узнаете следующее:

  • Что такое большие данные?
  • Большие данные — больше, чем шумиха
  • Большие данные и наука о данных
  • Варианты использования BD
  •     Обработка больших данных

Какова основная цель курса Университета больших данных?
Курс «Большие данные 101» научит вас основам работы с большими данными.Вы узнаете:

  • Как использовать большие данные для успешного ведения бизнеса и лучшего управления клиентами
  • Как обрабатывать большие данные на разных платформах
  • Почему Hadoop — это решение для работы с большими данными

Кто преподаватели курса?
Преподаватели курса — профессионалы и преподаватели с первоклассным опытом работы в отрасли.

Сколько стоит курс Университета больших данных?
Бесплатно.

Какой режим обучения предлагается для курса больших данных?
Это курс для самостоятельного обучения.

Что хорошего?

Лучшее в курсах Big Data University — они бесплатны! Учащиеся также могут сдавать оценочные экзамены BDU столько раз, сколько захотят.

А минусы?

Курсы не предлагают обучение реальным проектам и не проводятся под руководством инструктора. Они также наиболее полезны для учащихся на начальном уровне, поскольку не охватывают сложные темы.

4. Хортонворкс

Hortonworks — еще одно популярное имя в области больших данных.Поскольку официального органа по сертификации больших данных нет, их сертификаты пользуются большим доверием в отрасли, уступая только Cloudera.

Какова программа курса больших данных для Hortonworks?

В дополнение к самообучению существуют курсы для сертификационных экзаменов, упомянутых выше. Они:

  • Обзор HDP: основы Apache Hadoop
  • Операции HDP: основы администрирования Hadoop
  • Операции HDP: администрирование Hadoop 2
  • Операции HDP: ускоренный режим администрирования HDP
  • HDF NiFi Управление потоком
  • Операции HDP: безопасность
  • Операции HDP: расширенное управление Apache HBase
  • Аналитик HDP: наука о данных
  • Разработчик HDP: разработка в реальном времени
  • Разработчик HDP: Quickstart
  • Разработчик HDP: Enterprise Apache Spark 1
  • Разработчик HDP
  • : Spark 2.х
  • Разработчик HDP
  • : Apache Pig and Hive
  • Разработчик HDP: Java
  • Разработчик HDP
  • : Apache Storm и Trident
  • Разработчик HDP: Apache HBase Essentials
  • Разработчик HDP: Пользовательские приложения YARN

Какова основная цель курса Hortonwork по большим данным?

Курсы разработаны, чтобы научить вас

  1. Как использовать Hortonworks Data Platform (HDP) и систему Hadoop
  2. Знание концепций, архитектуры и работы платформы данных Hortonworks
  3. Как разрабатывать приложения реального времени для обработки источников потоковых данных
  4. Знать, как использовать Apache Kafka, Apache Hadoop, Apache Storm и Trident, Apache Spark, Apache HBase и Apache NiFi.

 

Кто такие преподаватели курса?

Преподавателями курса являются ведущие эксперты отрасли

Сколько стоит курс Hortonworks по большим данным?

Курсы дороговаты. Стоимость варьируется от 550 до 2395 фунтов стерлингов.

 

Какой режим обучения предлагается для курса больших данных?

Компания Hortonworks предлагает три различных режима обучения работе с большими данными.Это живые тренировки, самостоятельные и смешанные (т. е. самостоятельные и живые тренировки).

 

Что хорошего?

Их курсы предлагают как самостоятельное обучение, так и обучение в классе. Их классные занятия проводятся по всему миру в партнерстве с учебными институтами, такими как Avantus и Sunset Learning Institute.

А минусы?

Плата за них довольно высока, и они не предлагают виртуальные учебные курсы.

5. Курсера


Онлайн-обучение Coursera, предлагаемое в партнерстве с Калифорнийским университетом в Сан-Диего, не уступает тому, что вы найдете в кампусах колледжей. Каждый курс начинается с основ, и учащиеся могут проходить их по одному или пройти специализацию по работе с большими данными.

Какова программа курса «Большие данные» для Coursera?

Курс специализации по большим данным включает 6 курсов, а именно:

Курс 1: Введение в большие данные

Курс 2: Системы моделирования и управления большими данными

Курс 3: Интеграция и обработка больших данных

Курс 4: Машинное обучение с большими данными

Курс 5: Графическая аналитика для больших данных

Курс 6: Большой объем данных — завершающий проект

 

Какова основная цель курса «Большие данные» от Coursera?

Цели курса специализации по большим данным:

  •        Знать, как структурировать, анализировать и интерпретировать большие данные
  •        Знаете, как решать реальные проблемы и вопросы
  •        Понимание больших данных с помощью инструментов и систем
  •        Знать, как использовать Hadoop с MapReduce, Spark, Pig и Hive
  •        Знать, как выполнять прогнозное моделирование и использовать графовую аналитику

 

Кто такие преподаватели курса?

Преподаватели курса – ведущие специалисты в области науки о данных.

Сколько стоит курс Coursera по работе с большими данными?

Стоимость курса $324

Какой режим обучения предлагается для курса «Большие данные»?

Самостоятельный онлайн

Что хорошего?

Курс сравнительно недорогой (324 доллара США) и отлично подходит для новичков в области больших данных. Он также предлагает проект Capstone, ориентированный на промышленное применение больших данных.

А минусы?

Курс рассчитан на 7 месяцев и не включает в себя живые занятия под руководством инструктора, что делает его сложным для работающих профессионалов.

Бесплатный курс по аналитике больших данных с сертификатом

Курс анализа больших данных

Аналитика больших данных — это статистический анализ большого объема наборов данных в параллельных распределенных средах. Этот курс по большим данным дает вам полное представление о новых технологиях больших данных и карьерном росте в области больших данных.Он хорошо разработан как для начинающих, так и для профессионалов.

Сегодня большие данные оказали значительное влияние на отрасли, и это передовая технология, используемая во всех сферах бизнеса.

В настоящее время компании используют технологии больших данных, чтобы сделать свой бизнес более информативным и принимать бизнес-решения, позволяя аналитикам данных и другим специалистам анализировать большие объемы данных.

Введение в большие данные

Давайте сначала поговорим о данных, прежде чем перейти к термину «большие данные».

Что такое данные?

Данные играют очень важную и важную роль в этом технологическом мире. Он определяется как любая часть информации, которая относится к условиям, идеям или объектам или представляет их. Примерами могут служить алфавиты, символы, числа и т. д. Данные могут быть информацией учащихся или фотографиями, размещенными в социальных сетях. Данные безграничны, присутствуют повсюду в окружении, и их количество увеличивается день ото дня.

Что такое большие данные?

Определяется как большой объем данных, которые невозможно обработать и сохранить в традиционной системе, т.е.д., система управления реляционными базами данных. Сегодня мы имеем дело с разнородными данными, полученными с угрожающей скоростью несколькими источниками. Эти данные состоят из структурированных, неструктурированных и полуструктурированных данных, которые можно использовать для исследований или анализа.

Зачем нужны большие данные?

Данные растут день ото дня, поэтому стало сложно хранить и обрабатывать эти огромные объемы данных.
Поэтому следующие пункты описывают потребность в больших данных.

  • * Большой объем данных 
  • * Разнородные данные (структурированные, неструктурированные и частично структурированные данные)
  • * Традиционные системы баз данных не могут поддерживать такой огромный объем данных.
  • * Построение единой системы сложно и нерентабельно.
  • * Система управления реляционными базами данных очень дорогая.

5 V больших данных:

5 V больших данных:

1.Объем — Это относится к объему данных, которые имеют дело с огромным размером байтов Петта. Транзакции по кредитным картам или твиты за день — типичные примеры большого объема данных. Таким образом, большие данные помогают хранить и обрабатывать этот большой объем данных.

2.Разнообразие- Определяется как тип данных «генерация и передача».

Данные представлены в трех форматах:

  • я. Структурированные данные — данные, которые существуют в табличном формате с взаимосвязью между различными строками и столбцами.Он имеет фиксированную структуру или схему.
  • Примерами структурированных данных являются базы данных SQL или файлы Excel. Эти данные являются наиболее традиционной формой хранения данных.
  • ii. Полуструктурированные данные. Полуструктурированные данные — это необработанные данные, которых нет в табличном формате, т. е. строк и столбцов. JSON, XML и некоторые базы данных NoSQL, такие как MongoDB, которые хранят данные в «формате JSON», являются распространенными примерами полуструктурированных данных.
  • III. Неструктурированные данные. Неструктурированные данные не содержат схемы, крайне непредсказуемы и не могут быть представлены в определенном детерминированном формате.

Типичными примерами неструктурированных данных являются аудио-, видеофайлы, изображения или базы данных NoSQL.

3.Скорость- Означает скорость, с которой создаются, собираются и анализируются большие объемы данных. Каждый день количество электронных писем, сообщений в Твиттере, фотографий, видео-клипов и т. д. распространяется со скоростью света по всему миру. Каждая секунда повседневных данных увеличивается.

4. Достоверность- Относится к неопределенности имеющихся данных i.данные действительны или нет. Возникает из-за большого объема данных, что приводит к неполноте и несогласованности. Насколько точны все данные, зависит от качества или достоверности данных?

5.Value — Относится к стоимости извлекаемых данных. Кроме того, превращение данных в ценность. Иметь бесконечное количество данных — это одно, но если их нельзя превратить в ценность, это бесполезно. Поэтому нужны ценные данные.

Технологии больших данных

В технологиях больших данных существуют различные фреймворки для решения проблем хранения и обработки больших данных.Такими фреймворками являются Apache Hadoop, Apache Kafka, Apache Spark, Apache Samza, Apache Hive и т. д. Рассмотрим эти фреймворки:

.

Платформы больших данных

  • Apache Hadoop — Apache Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, позволяющая хранить и обрабатывать огромные объемы данных в распределенном и параллельном порядке.
  • Apache Kafka — Apache Kafka — это среда пакетной обработки с потоковой платформой.
  • Apache Spark — Apache Spark — это платформа обработки данных.Данные обрабатываются в 100 раз быстрее, чем MapReduce.
  • Apache Samza — Apache Samza — это инструмент для обработки потоковых данных.
  • Apache Hive — Apache Hive — это распределенное программное обеспечение хранилища данных.
  • Apache Cassandra — Apache Cassandra — это децентрализованная система управления базами данных NoSQL.

Применение больших данных —

Сегодня большие данные повсюду. Он есть почти в каждом секторе. Он стал неотъемлемой частью анализа и необходим для роста бизнеса.

Большие данные имеют широкий спектр приложений. Ниже приведены приложения больших данных.

1) Сайты социальных сетей

Все сайты социальных сетей, такие как Facebook, Linkedin, Twitter, Instagram и т. д., ежедневно генерируют огромное количество разнородных данных, потому что все эти сайты включают миллиарды пользователей по всему миру.

2) Рынок акций

Share Market производит большие объемы данных посредством своих ежедневных транзакций по всему миру.

3) Метеостанция

Технологии больших данных играют жизненно важную роль в прогнозировании погоды. Предоставляется огромный объем данных о климате, и для прогнозирования погоды извлекается среднее значение. Это может быть выгодно для прогнозирования стихийных бедствий, таких как наводнения и т. д.

4) Сайты электронной коммерции 

Такие сайты, как Amazon, Flipkart, Myntra, Bigbasket, создают большое количество журналов, по которым можно проследить тенденции покупок клиентов.

5) Телекоммуникационная компания

Большие данные оказывают очень большое влияние на телекоммуникационные компании.Крупные телекоммуникационные гиганты, такие как Airtel, Jio и Vi, следят за тенденциями клиентов и соответственно выпускают свои планы. Эти крупные компании хранят информацию о своих миллионах пользователей.

6) Обнаружение мошенничества

Технологии больших данных помогают в обнаружении и предотвращении мошенничества. Это также помогает в анализе рисков и управлении

7) Здравоохранение

Технология больших данных очень важна для сектора здравоохранения. Вся информация о пациентах, их планах медицинского страхования, страховых планах и другие их записи хранятся и обрабатываются с помощью больших данных.Анализируя огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, поставщики медицинских услуг могут немедленно поставить жизненно важные диагнозы или назначить лечение.

8) Государственный сектор

Технология больших данных также играет важную роль в правительстве и государственном секторе. Это дает много возможностей для исследования власти, экономического продвижения и т. д.

Правительство насчитывает более 1,21 миллиарда граждан с картами UID или Aadhaar. Этот большой объем данных анализируется и сохраняется для извлечения полезной информации из данных.

Банковское дело, образование, сельское хозяйство, реклама и маркетинг, страхование и путешествия, а также туризм — другие распространенные области применения больших данных.

Большие данные оказались одной из самых быстрорастущих технологий в современном мире. Это благо, потому что его также можно объединить с другими технологиями, такими как машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ) и другими облачными технологиями.

 

Страница не найдена | Расширение Калифорнийского университета в Беркли

В этом заявлении объясняется, как мы используем файлы cookie на нашем веб-сайте.Для получения информации о том, какие типы личной информации будут собираться, когда вы посещаете веб-сайт, и как эта информация будет использоваться, ознакомьтесь с нашей политикой конфиденциальности.

Как мы используем файлы cookie

Все наши веб-страницы используют файлы cookie. Файл cookie — это небольшой файл из букв и цифр, который мы размещаем на вашем компьютере или мобильном устройстве, если вы согласны. Эти файлы cookie позволяют нам отличать вас от других пользователей нашего веб-сайта, что помогает нам обеспечить вам удобство при просмотре нашего веб-сайта и позволяет нам улучшать наш веб-сайт.

Типы файлов cookie, которые мы используем

Мы используем следующие типы файлов cookie:

  • Строго необходимые файлы cookie — они необходимы для того, чтобы вы могли перемещаться по веб-сайтам и использовать их функции. Без этих файлов cookie запрашиваемые вами услуги, такие как вход в вашу учетную запись, не могут быть предоставлены.
  • Производительные файлы cookie — эти файлы cookie собирают информацию о том, как посетители используют веб-сайт, например, какие страницы посетители посещают чаще всего.Мы используем эту информацию для улучшения наших веб-сайтов и помощи в расследовании проблем, поднятых посетителями. Эти файлы cookie не собирают информацию, которая идентифицирует посетителя.
  • Функциональные файлы cookie — эти файлы cookie позволяют веб-сайту запоминать сделанный вами выбор и предоставлять больше персональных функций. Например, функциональный файл cookie можно использовать для запоминания товаров, которые вы положили в корзину. Информация, которую собирают эти файлы cookie, может быть анонимной, и они не могут отслеживать ваши действия в Интернете на других веб-сайтах.

Большинство веб-браузеров позволяют контролировать большинство файлов cookie через настройки браузера. Чтобы узнать больше о файлах cookie, в том числе о том, как узнать, какие файлы cookie были установлены, а также как управлять ими и удалять их, посетите https://www.allaboutcookies.org/.

Определенные файлы cookie, которые мы используем

В приведенном ниже списке указаны файлы cookie, которые мы используем, и поясняются цели, для которых они используются. Мы можем время от времени обновлять информацию, содержащуюся в этом разделе.

  • JSESSIONID: этот файл cookie используется сервером приложений для идентификации уникального сеанса пользователя.
  • registrarToken: этот файл cookie используется для запоминания товаров, которые вы добавили в корзину
  • .
  • языковой стандарт: этот файл cookie используется для запоминания ваших региональных и языковых настроек.
  • cookieconsent_status: этот файл cookie используется для запоминания того, отклонили ли вы уже уведомление о согласии на использование файлов cookie.
  • _ga_UA-########: Эти файлы cookie используются для сбора информации о том, как посетители используют наш сайт. Мы используем эту информацию для составления отчетов и помощи в улучшении веб-сайта.Файлы cookie собирают информацию в анонимной форме, включая количество посетителей веб-сайта, откуда посетители пришли на сайт и страницы, которые они посетили. Эта анонимная информация о посетителях и просмотрах хранится в Google Analytics.

Изменения в нашем Положении о файлах cookie

Любые изменения, которые мы можем внести в нашу Политику использования файлов cookie в будущем, будут опубликованы на этой странице.

Большие данные для решения экономических и социальных проблем

Центральная часть миссии Opportunity Insights заключается в обучении следующего поколения исследователей и политических лидеров методам изучения и улучшения экономических возможностей и связанных с ними социальных проблем.На этой странице представлены лекционные материалы и видеоролики для курса «Использование больших данных для решения экономических и социальных проблем», который читают Радж Четти и Грег Бруйх в Гарвардском университете.

Этот курс представляет собой введение в современную прикладную экономику таким образом, что не требует каких-либо предварительных знаний в области экономики или статистики . Он призван дополнить традиционные курсы по основам экономики (Econ 101). Темы включают равенство возможностей, образование, здоровье, окружающую среду и уголовное правосудие.В контексте этих тем курс представляет собой введение в основные статистические методы и методы анализа данных, включая регрессионный анализ, причинно-следственный вывод, квазиэкспериментальные методы и машинное обучение.

В последний раз этот курс преподавался в Гарварде весной 2019 года, и в нем приняли участие 375 студентов, и он стал одним из крупнейших курсов в университете. Курс также увеличил гендерное разнообразие в экономике: 90 026 49% студентов, прошедших этот курс, составляли женщины 90 027 , что выше, чем на любом другом курсе бакалавриата по экономике, преподаваемом в Гарварде в прошлом учебном году (среди классов, где учится не менее 20 студентов).

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.