15 курсов по Big Data

Обновлено:

Изучение Big Data является одним из наиболее перспективных направлений в информационных технологиях сегодня. Курсы по Big Data предоставляют фундаментальные знания и навыки, необходимые для работы с огромными объемами данных, их анализа и извлечения ценной информации для бизнеса и научных исследований.

Перспективы изучения Big Data:

  1. Растущий спрос на специалистов: В современном мире данные стали одним из самых ценных ресурсов. Специалисты по Big Data востребованы во множестве отраслей, начиная от финансов и здравоохранения, и заканчивая маркетингом и научными исследованиями.

  2. Оптимизация бизнес-процессов: Анализ больших объемов данных позволяет компаниям принимать обоснованные решения, опираясь на факты и тренды, что ведет к оптимизации процессов и повышению эффективности бизнеса.

  3. Инновации и конкурентоспособность: Big Data способствует появлению новых идей и инноваций, что может стать ключевым конкурентным преимуществом для компаний в динамичных рыночных условиях.

  4. Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта: Данные являются основой для обучения алгоритмов машинного обучения и создания интеллектуальных систем, таких как системы автоматизации и прогнозирования.

  5. Персонализация и улучшение клиентского опыта: Анализ Big Data помогает компаниям понять потребности клиентов и создать персонализированные продукты и услуги, улучшая общий опыт пользователей.

  6. Научные исследования и общественная польза: В области науки и медицины анализ больших данных способствует выявлению новых закономерностей, разработке лекарств и решению важных общественных проблем.

Курсы по Big Data охватывают такие темы, как обработка больших объемов данных, алгоритмы машинного обучения, методы анализа данных, инструменты и технологии, такие как Hadoop, Spark, Python и другие.

Изучение Big Data представляет огромную перспективу для развития карьеры в области аналитики данных, науки о данных и информационных технологий. Это позволяет не только овладеть новыми навыками, но и внести значительный вклад в различные сферы деятельности, используя данные в качестве основы для принятия важных стратегических решений.

Курс «Факультет аналитики Big Data» — GeekBrains

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
Стоимость: Рассрочка до 36 месяцев - от 4 862 ₽ / мес
Подробнее о курсе →
Курс «Лекции по Big Data» — Sergey Petrovich

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"
Стоимость: бесплатно
Курс «Аналитик Big Data и старт в Data Science» — ProductStar

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
Стоимость: в рассрочку 6 658 ₽/ мес. на 12 месяцев
Подробнее о курсе →
Курс «BIG DATA для менеджеров» — ProductLIVE

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
Стоимость: 94 800 рублей или в рассрочку 7 900 руб/мес
Подробнее о курсе →
Курс «BIG DATA с нуля» — Нетология

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

Стоимость: 24 850 ₽ или рассрочка на 12 месяцев - 2 070 ₽ / мес
Подробнее о курсе →
Курс «Big-Data для менеджеров» — SkillFactory

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
Стоимость: разная стоимость
Подробнее о курсе →
Курс «Большие данные и машинное обучение» — Университет ИТМО

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
Стоимость: 214 000 рублей
Подробнее о курсе →
Курс «Big Data» — Coursera

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
Стоимость: разная стоимость
Подробнее о курсе →
Курс «Анализ Big Data» — BigData Team

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
Стоимость: от 25 000 руб.
Подробнее о курсе →
Курс «Аналитик Big Data» — «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана

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.

Стоимость: 149 490 р.
Подробнее о курсе →
Курс «Big Data for Data Science» — Stepik Academy

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.
Стоимость: 26 000 ₽
Подробнее о курсе →
Курс «Бизнес-аналитика и системы больших данных» — НИУ ВШЭ

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
Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →
Курс «Business Analytics and Big Data (MiBA)» — Высшая школа менеджмента СПбГУ
  • 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
Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →
Курс «Big Data» — ITEA

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
Стоимость: 24200 RUB
Подробнее о курсе →
Курс «Большие данные» — Школа больших данных

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

Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →

Перейти к курсу ↑