17 курсов по Big Data

Чему научитесь на курсе аналитика Big Data

• Сбор и анализ данных: извлечение ценной информации и выявление закономерностей
• Проверка гипотез и помощь в принятии решений для бизнеса
• 18 месяцев обучения со стажировкой
• Гарантированное трудоустройство

Для кого подходит курс

• Новичкам в IT-сфере
• Начинающим аналитикам для карьерного роста
• Практикующим IT-специалистам, желающим перейти в аналитику

Программа обучения

Подготовительный блок

• Видеокурс по эффективному обучению
• Основы Python

I четверть: Фундамент анализа данных

• Язык SQL и Python
• Проект на Kaggle по регрессии

II четверть: Сбор, обработка и хранение данных

• Сбор данных из разных источников
• Обучение работе с реляционными базами данных и библиотеками Python

III четверть: Алгоритмы обработки и анализа данных

• Теория вероятностей и математическая статистика
• Проекты EDA и предиктивной аналитики

IV четверть: Системы машинного обучения и рекомендательные системы

• Практическое машинное обучение и Apache Spark
• Разработка рекомендательной системы

V четверть: Аналитика Big Data для бизнеса

• Работа с данными клиентов, геоданными и соцсетями
• Изучение BI-систем и потоковая обработка данных

Курсы со свободной датой старта

• Подготовка к собеседованию в аналитике Big Data
• Введение в высшую математику
• Обучение алгоритмам и структурам данных на Python

Ключевые навыки

• Методы машинного обучения
• Прикладная статистика и теория вероятностей
• Работа с разными технологиями для обработки данных (Hadoop, Spark, Kafka)
• SQL и NoSQL СУБД
• BI-системы (Power BI)
• Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных

Научитесь управлять и создавать продукты с использование Искуственного интелекта и больших данных. Освоите с нуля подходы для создания высокотехнологичных продуктов и повысите свою востребованность на рынке.
Обучение от практиков AI и ML c практическим заданиями на реальных кейсах.

Список лекций по курсу "Машинное обучение и анализ больших данных"

• Лекция №1: "Основы машинного обучения"
• Лекция №2: "Язык программирования Python"
• Лекция №3: "Понятие BigData"
• Лекция №4: "OLAP: Сущность и преимущества"
• Лекция №5: "Интернет вещей и анализ крупных данных"
• Лекция №6: "Проблемы классификации в машинном обучении"
• Лекция №7: "Анализ формального контекста"
• Лекция №8: "Метод регрессии в статистике"
• Лекция №9: "Обработка и хранение больших объемов данных"
• Лекция №10: "Глубокое обучение и нейронные сети"

Изучите основные технологии для работы с данными большого объема

Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH

Продолжительность курса: 12 месяцев

Онлайн обучение: в удобное для вас время

Обучение на практике

Доступ к курсу: навсегда

Что вы изучите:

• Работа с SQL
• Использование Python и библиотеки анализа данных
• Построение систем анализа больших данных
• Применение сложной математики для анализа Big Data

Программа курса (120 лекций и воркшопов)

Блок 1: "SQL для анализа данных"

• Извлечение и фильтрация данных
• Преобразование и сортировка данных
• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединение таблиц
• И многое другое

Блок 2: "Python и обработка данных"

• Типы данных, функции, классы, ошибки
• Строки, условия, циклы
• Пакеты, файлы, Pandas
• Многопоточность
• Итоговый проект

Блок 3: "Построение Machine Learning моделей"

• Линейная регрессия
• Бинарная классификация
• Feature Engineering, Feature Selection
• Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
• И другие методы машинного обучения

Блок 4: "Нейронные сети и NLP"

• Обучение нейросетей
• Глубокое обучение на практике
• Свёрточные нейронные сети
• Рекурентные нейронные сети
• И многое другое

Блок 5: "Рекомендательные системы"

• Метрический анализ
• Матричное разложение
• Гибридные рекомендательные системы

Блок 6: "Аналитика больших данных"

• Машинные методы для обработки данных
• Предобработка и визуализация данных
• Основы работы в Hadoop и MapReduce

Блок 7: "Обработка больших данных"

• Улучшение качества работы с данными
• Работа с облачными платформами: AWS, EMR, Azure
• Продвинутые подходы в MapReduce

Блок 8: "Визуализация данных"

• Обзор основных инструментов визуализации данных
• Ошибки при проектировании отчетности
• Работа с Google Data Studio

Блок 9: "Дипломная работа и помощь с трудоустройством"

• Работа над дипломным проектом
• Подготовка резюме
• Финальная защита и консультации

Ваши профессиональные навыки после курса:

• Machine Learning
• Hadoop
• Математическая статистика
• Рекомендательные системы
• MapReduce
• SQL
• Python

Оптимизируйте работу компании с помощью Big Data и AI

Курс для руководителей департаментов и направлений в крупных компаниях поможет вам внедрить AI и использовать Big Data, чтобы повысить прибыль и оставаться впереди конкурентов.

Область знаний управления Big Data и AI

• Необязательно быть техническим экспертом
• Вы получите высокоуровневое понимание технологий и увидите возможности для роста и трансформации

Ключевые моменты курса

• 12 недель обучения
• Основные понятия Big Data и машинного обучения
• Сбор, хранение, обработка и анализ данных
• Менеджмент проектов Big Data
• Как AI полезен руководителям
• Планирование проектов по AI

Полученные навыки после курса

• Понимание возможностей Big Data и Machine Learning для бизнеса
• Умение выстраивать работу с командой по Big Data и Data Science
• Навыки проверки гипотез через MVP
• Понимание алгоритмов искусственного интеллекта и инструментов Big Data

После успешного обучения

• Сертификат о прохождении специализации
• Консультации с ментором
• Доступ к закрытому клубу
• Проекты в ваше портфолио

Откройте для себя мир больших данных

• Расширьте свои знания в области аналитики
• Достигните нового уровня в вашей карьере

Формат обучения: онлайн

Целевая аудитория: для всех, кто стремится совершенствовать свои навыки в области IT-технологий

Сертификат: удостоверение о повышении квалификации

Содержание курса "Big Data Essentials"

Модуль 1: Команда и проект

• Управление командой проекта по обработке данных большого объема
• Изучение метода CRISP-DM для исследования данных и определения задач команды

Модуль 2: Стратегия работы с данными

• Определение объема данных для поиска инсайтов
• Выявление потенциала больших данных в вашей компании

Модуль 3: Улучшение обработки данных

• Правила хранения данных и их влияние на результаты
• Мониторинг и отчётность в обработке данных

Практическая часть курса

• 8+ часов в неделю интенсивных уроков
• Обучение с экспертами отрасли
• Изучение 9 обязательных инструментов для работы с большими данными

Дипломный проект: разработка модели классификации данных

Что вы получите после обучения

Навыки аналитика больших данных:

• Эффективная работа с данными
• Понимание бизнес-требований
• Построение моделей данных

Обучение проводится через: вебинары, практику и консультации экспертов

Гарантия возврата денег: 3 занятия для пробы и полный возврат средств

После окончания курса: доступ к программе трудоустройства и развития карьеры

Использование Big Data и искусственного интеллекта для трансформации бизнеса

Обучающий курс призван помочь руководителям и менеджерам внедрить Big Data и AI в свое подразделение или компанию. Управление данными и искусственным интеллектом требует не только технических знаний, но и понимания технологий и возможностей для развития и улучшения.

Что предлагает программа

• Приобретение необходимых компетенций через решение реальных бизнес-кейсов
• Изучение алгоритмов машинного обучения и инфраструктуры Big Data
• Экспертная поддержка и общение с менторами в Slack
• Участие в живых вебинарах и обсуждениях с экспертами

Программа обучения

Участники курса познакомятся с основными понятиями Big Data и Machine Learning, изучат модели машинного обучения, научатся собирать и анализировать данные, а также узнают основные подходы к внедрению технологий в бизнес. Кроме того, они будут обучены планированию проектов и презентации результатов перед руководством.

После курса

• Понимание возможностей Big Data и Machine Learning для бизнеса
• Навыки работы с данными и фреймворками
• Умение управлять командой по работе с данными
• Навыки проверки гипотез через MVP
• Понимание кадровых потребностей и подбор персонала в области Big Data

Образовательная программа магистратуры в Университете ИТМО

• Место обучения: Россия
• Результат программы: Получение диплома Университета ИТМО с присвоением магистерской степени по направлению «Прикладная математика и информатика»
• Продолжительность: 2 года
• Язык: Английский
• Требования к поступающим: Наличие степени бакалавра/специалиста по соответствующему направлению, высокие успехи в учебе, владение английским языком на уровне Upper-Intermediate (CEFR B2) и выше

Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение»

Магистратура в Университете ИТМО призвана подготовить специалистов в области прикладной математики и информатики с компетентностью в применении технологий Big Data и машинного обучения для решения разнообразных задач.

Цель программы

Программа направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов, способных использовать технологии Big Data и машинного обучения для решения современных задач.

Направление включает в себя:

• Создание современной распределенной вычислительной инфраструктуры для работы с данными большого объема в контексте технологий Big Data
• Разработку эффективных алгоритмов и моделей для автоматического анализа данных и извлечения знаний при помощи машинного обучения
• Формализацию, структурирование и интерпретацию данных для поддержки процессов принятия решений

Специализации на программе:

• Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных
• Технологии машинного обучения и анализа больших данных
• Когнитивные технологии и квантовый интеллект
• Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении

Основные дисциплины включают в себя:

• Анализ и разработка алгоритмов
• Методы и модели многомерного анализа данных
• Инфраструктура больших данных
• Технологии машинного обучения
• Эволюционные вычисления
• Методы машинного обучения для обработки промышленных данных
• Специализированные технологии больших данных
• Специализированные технологии машинного обучения
• Архитектуры нейронных сетей для глубокого обучения

Примеры тем выпускных работ:

• Разработка метода извлечения изображений на основе анализа содержания с использованием низкоуровневых и высокоуровневых характеристик
• Многопользовательский подход адаптивного распределенного сбора данных социальных сетей
• Семантический подход к определению социального отклика для поддержки принятия решений в критических ситуациях
• Автоматическая система для аннотации изображений из зашумленных данных с использованием глубоких нейронных представлений

Exploring Big Data in Practice

• Introduction to Utilizing Massive Data Sets
• Understanding Data Science Principles
• Exploring Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
• Essential Concepts: HDFS, MapReduce, and Spark RDD
• Foundational Knowledge in Data Engineering
• Analysis of Large Data Sets using SQL
• Implementing AI Engineering with IBM
• Mastering Data Science Techniques
• Utilizing Databricks for Data Analysis
• Utilizing PySpark for Customer Retention Strategies
• Exploring the Intersection of Big Data, AI, and Ethics

Улучшите свои навыки в IT: быстрый и эффективный способ

Хотите освоить обработку больших данных на практике? Присоединяйтесь к нашему курсу и расширьте свои профессиональные навыки, работая на реальном кластере данных.

Для кого подходит этот курс

• Разработчики: Узнайте, как работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra.
• Аналитики: Овладейте SQL и NoSQL инструментами для работы с массивами данных и подготовкой аналитических отчетов.
• Data Engineers: Узнайте о работе с Big Data и современных технологиях обработки данных.
• Data Scientists: Получите базу по инструментам сбора и обработки данных для оптимизации ML-моделей.

Часть 1: HDFS, Map Reduce, Hive

Научитесь использовать распределенные файловые системы, погрузитесь в экосистему Hadoop, изучите оптимизацию вычислений MapReduce и работу с Hive.

• Оптимизация MapReduce вычислений
• Работа с несколькими Hadoop задачами
• SQL поверх больших данных (Hive)

Часть 2: Spark: от новичка к профи

Изучите основные понятия Spark, работу с RDD и DataFrames, а также оптимизацию вычислений в Spark.

• Модель вычислений Spark: RDD
• Взаимодействие Hive и Spark SQL
• Оптимизация Spark вычислений

Часть 3: RT, NoSQL, Data layout

Погрузитесь в потоковую обработку данных с Kafka и Spark Streaming, изучите работу с NoSQL (Cassandra) и узнайте, как укладывать данные для оптимизации процессов.

• Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)
• NoSQL поверх больших данных: Cassandra
• Data Layout: борьба с Data Skew

Стоимость обучения Big Data

Пройдите курс целиком или выберите интересующие вас разделы:

• HDFS, Map Reduce, Hive: 25 000 рублей
• Spark: from zero to hero: 30 000 рублей
• RT, NoSQL, Data layout: 25 000 рублей
• Курс целиком: 65 000 рублей

Big Data: современный тренд и высокий спрос на рынке труда

Бизнес стремится к развитию, и для этого необходимо анализировать огромные объемы информации о клиентах, продажах и посетителях. На основе этих данных разрабатываются гипотезы и принимаются решения о создании новых продуктов, тарифов и оптимизации расходов.

Дипломная программа «Аналитик Big Data»

• Участники программы обучаются использованию различных инструментов для анализа и визуализации данных, таких как Tableau, Excel, Power Query/Pivot/Map.
• После завершения образовательного процесса выпускники получат навыки:
• Анализа данных на языке SQL
• Уверенного владения Excel
• Анализа и визуализации данных в Tableau, Power Query/Pivot/Map
• Владения языком Python
• Использования библиотек Python для визуализации и анализа данных: numpy, pandas, matplotlib

Дополнительные возможности

Для увеличения вашей конкурентоспособности на рынке труда рекомендуется пройти программу «Разработчик BigData» с возможностью перезачета курса «Основы работы с большими данными (Data Science)». На этом этапе вы научитесь работать с Hadoop для обработки больших объемов информации и разработки решений для экосистемы Hadoop.

Введение в область больших данных

Мы приглашаем вас познакомиться с технологиями Big Data, которые вы сможете применять на практике сразу же.

Для кого предназначена программа?

• Начинающим специалистам: если вы уже знакомы с Python, владеете базовыми знаниями SQL и стремитесь развиваться в области Data Science.
• Аналитикам и исследователям: для тех, кто уже умеет работать с данными и хочет освоить инструменты для работы с Big Data.
• Data Science специалистам уровня junior/middle: если вы уже работаете в сфере Data Science и желаете усовершенствовать навыки работы с Big Data.
• Специалистам в области Data Engineering: для тех, кто уже занимается Data Engineering и стремится расширить свои знания и освоить современные технологии.

Основные моменты программы

Продолжительность: 6 недель, 6-10 часов в неделю.

Первая неделя

• Введение в Big Data для Data Science
• Значение Big Data для DS
• Хранение и обработка данных
• Практические задания по SQL и ClickHouse
• Вводный вебинар

Вторая неделя

• Изучение Hadoop и его компонентов
• Практические упражнения
• Вебинар

Третья неделя

• Работа с Spark
• Потоковая обработка данных
• Практика и задания по Spark
• Вебинар

Четвертая неделя

• Workflow и управление данными
• Архитектура хранилищ данных
• Практические задания по Airflow
• Вебинар

Пятая неделя

• SparkML и машинное обучение
• Распределенные модели и компоненты ML
• Практические задания
• Вебинар

Шестая неделя

• Работа с BI Tools и аналитическими агрегатами
• Вебинар

Процесс обучения в рамках программы:

• Теоретическая база: вся теория доступна в онлайн-курсе, который можно проходить в удобное время.
• Общение: общий чат в Telegram для вопросов и дискуссий.
• Вебинары: еженедельные встречи с преподавателями.
• Проект: работа с реальными данными, настройка аналитических пайплайнов и визуализация результатов.
• Обратная связь: преподаватели будут предоставлять конструктивные отзывы.

Big Data: новые возможности и перспективы

Термин "Big Data" относится к явлению взрывного роста информации в различных областях современного общества, развитию технологий для анализа огромных данных и потенциалу использования результатов анализа для прогнозирования и принятия эффективных управленческих решений.

Магистерская программа "Бизнес-аналитика и системы больших данных"

Цель программы - подготовить специалистов, способных оценить влияние технологий Big Data на организации, разрабатывать новые информационные модели предприятий, новые архитектурные решения, управлять проектами и аналитическими инструментами.

Обязательные дисциплины

• Economic and Mathematic Modeling: Экономико-математическое моделирование
• Enterprise architecture perfection: Совершенствование архитектуры предприятия
• Methods and Tools for the Intellectual Analysis of Big Data: Методы и средства интеллектуального анализа больших данных
• Strategic innovation management: Стратегическое управление инновациями
• System Analysis and Organization Design: Системный анализ и проектирование

Дополнительные курсы

• Advanced Data Management: Современный менеджмент данных
• Applied Blockchain in the Modern Enterprise Architecture: Прикладной блокчейн в архитектуре современного предприятия
• Applied Machine Learning: Прикладные аспекты машинного обучения
• Big Data Based Marketing Analytics: Маркетинговая аналитика на основе больших данных
• Cloud Technologies: Облачные технологии
• Data analytics and visualization for business: Аналитика и визуализация данных для бизнеса
• Digital Platforms and Ecosystems of Modern Business: Цифровые платформы и экосистемы современного бизнеса
• Knowledge Management: Управление знаниями
• Leadership and Project Team Management: Лидерство и управление командой проекта
• Manufacturing Data Collection and Analytics: Сбор и аналитика производственных данных
• Neural Networks and Deep Learning: Нейронные сети и глубокое обучение
• Predictive Modelling: Предсказательное моделирование
• Theoretical Basics of Distributed Information Processing in Big Data Systems: Теоретические основы распределенной обработки информации в системах больших данных

• Общие дисциплины

Предметы по машинному обучению и анализу данных помогут студентам понять основы применения машинного обучения в различных областях экономики и управления. Они научатся проводить анализ данных с применением современных методов машинного обучения и толковать результаты расчетов. Полученные навыки обеспечат возможность уверенно работать с актуальными инструментами для анализа больших объемов данных.

• Управление ИТ проектами

Основная цель этого курса заключается в освоении принципов эффективного планирования и контроля проектов. Это включает в себя анализ потребностей, организацию задач, планирование рабочего процесса, распределение ресурсов, управление рисками, отслеживание и оценку эффективности. Студенты узнают о ключевых функциях руководителя проектов, разнице между управлением обычных и больших данных, а также изучат инструменты управления проектами.

• Разработка и внедрение моделей машинного обучения

В рамках этого курса студентам предложат разработать собственный прототип предсказательного продукта на базе модели машинного обучения. Они пройдут весь путь от постановки бизнес-задачи до запуска микросервиса в облачной платформе. В процессе проекта студентам придется пройти через этапы анализа данных и работы специалиста по Data Science: сбор данных, первичный анализ, выбор метрики, моделирование, тестирование и запуск модели в рабочем окружении.

• Основы корпоративных данных

Этот курс представляет данные в компании от начала до глубокого понимания управления данными. Он охватывает информацию об уровнях данных в организационной структуре компании, влиянии особенностей отрасли на данные, возникающие в процессе деятельности компании. Студенты познакомятся с различными моделями работы с данными, типами архитектур хранилищ данных, современными методами хранения и работы с данными, а также принципами проектирования моделей данных.

• Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных

Изучение архитектуры предприятия обеспечивает структурированный подход к реализации стратегии предприятия. Студенты узнают об анализе и проектировании предприятия с точки зрения бизнеса и технологий в настоящем и будущем. Они познакомятся с преимуществами, основными концепциями, методологией и инструментами этой области, а также научатся интегрировать методы бизнес- и технологического планирования через сервисы архитектуры предприятия и создавать собственные архитектурные решения.

• Возможные карьерные траектории

После завершения курсов по аналитике и анализу данных студенты смогут устроиться на следующие позиции:

• Менеджер проекта / продукта в области больших данных, продвинутой аналитики и Data Science
• Бизнес-консультант
• Бизнес-аналитик
• Chief Data Officer, Chief Innovation Officer, Chief Product Officer

Стать Big Data-аналитиком с ITEA!

Хочешь помогать бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые процессы? Тогда курсы Big Data — то, что тебе нужно!

Требования к будущим студентам ITEA:

• Владение на базовом уровне языком программирования Python
• Наличие личного ноутбука для онлайн-занятий
• Желание повысить свой уровень квалификации и изучить особенности работы с большими базами данных

Программа курсов по Big Data:

• Онлайн-уроки
• Домашние задания
• Помощь ментора
• Курсовой проект

На курсе ты научишься:

Анализировать и обрабатывать большие и сверхбольшие данные в различных форматах с целью поддержки принятия решений

Строить прогнозы с использованием современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных

Использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных в практической работе

Твой полный план изучения Big Data:

Общие сведения о интеллектуальном анализе данных (ИАД) и машинном обучении

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

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

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

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

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

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

Расписание курсов Big Data

• Курсы Big Data для руководителей и архитекторов
• BDAM - Аналитика больших данных для руководителей - 54000р, 24 ак.часов
• ARMG - Архитектура Данных - 54000р, 24 ак.часов
• Курсы Apache Hadoop
• INTR - Основы Hadoop - 54000р, 24 ак.часов
• HADM - Администрирование кластера Hadoop - 90000р, 40 ак.часов
• DSEC - Безопасность озера данных Hadoop - 54000р, 24 ак.часов
• Курсы Apache Kafka
• KAFKA - Администрирование кластера Kafka - 54000р, 24 ак.часов
• DEVKI - Apache Kafka для разработчиков - 72000р, 32 ак.часа
• Курсы Apache Spark
• SPARK - Анализ данных с Apache Spark - 54000р, 24 ак.часа
• CORSC - Core Spark - 36000р, 16 ак.часов
• SPOT - Потоковая обработка в Apache Spark - 36000р, 16 ак.часов

Курсы администрирования и разработки NoSQL и SQL-on-Hadoop

• NOSQL - Интеграция Hadoop и NoSQL - 90000р, 40 ак.часов
• HIVE - Hadoop SQL администратор Hive - 18000р, 8 ак.часов

Специализации курсов по большим данным

РУКОВОДИТЕЛЬ

Узнайте, как перейти на data-driven управление, повысить монетизацию и снизить затраты своего бизнеса с помощью Big Data, успешно запускать проекты цифровой трансформации и эффективно внедрять высокие технологии в рабочие процессы

DATA SCIENTIST

Обучайте нейросети на качественных датасетах, стройте высокоточные модели Machine Learning с применением самых современных алгоритмов и MLOps-инструментов

АДМИНИСТРАТОР КЛАСТЕРА

Обеспечьте бесперебойную работу всех корпоративных систем с гарантиями информационной безопасности, автоматической балансировкой нагрузки и непрерывным мониторингом каждого сервиса

АНАЛИТИК ДАННЫХ

Выявляйте тренды, находите причины, прогнозируйте будущее и определяйте ценные для бизнеса инсайты, делая сложные запросы к NoSQL-СУБД, озерам и корпоративным хранилищам данных

ИНЖЕНЕР DATA FLOW

Разрабатывайте уникальные data pipelines, обеспечивая сбор, преобразование и загрузку данных в локальные СУБД, озера и облачные хранилища для пакетной и потоковой аналитики с помощью современных DataOps-инструментов

РАЗРАБОТЧИК И DEVOPS-ИНЖЕНЕР

Создавайте распределенные приложения для аналитики больших данных и межсистемной интеграции, используя лучшие DevOps-практики, современные подходы и надежные Big Data фреймворки