15+ лучших онлайн-курсов Big Data: обучение аналитиков платно и бесплатно. Рейтинг 2024, сравнение, стоимость.

В этом обзоре разберём ТОП онлайн-курсов по Big Data. На курсах Bigdata научат начинающих специалистов с нуля профессии «Big Data аналитик» – включая трудоустройство, обучат анализу больших данных, работать с SQL + Python и Hadoop, планировать Big Data проекты, понимать алгоритмы ИИ, работать с датасетами и фреймворками.

Стоимость: Рассрочка до 36 месяцев — от 4 862 ₽ / мес

Курс подходит:

  • Новичкам в IT.
  • Начинающим аналитикам.
  • Практикующим IT-специалистам.

Вы научитесь:

  • Собирать и анализировать данные, выявлять закономерности и проверять гипотезы.
  • Помогать бизнесу принимать обоснованные решения.

Программа длится 18 месяцев, в течение которых вы соберете 9 кейсов в портфолио. Школа даёт гарантию трудоустройства, а все занятия проходят в онлайн-формате, 1-2 раза в неделю.
Преподаватели — опытные специалисты из ведущих компаний.

Студенты изучают:

  • Основы анализа данных, язык Python.
  • Сбор, обработку и хранение данных.
  • Алгоритмы обработки и анализа данных.
  • Системы машинного обучения и рекомендательные системы.
  • Аналитику Big Data для бизнеса.
Стоимость: в рассрочку 6 658 ₽/ мес. на 12 месяцев

Приобретите ключевые навыки, освоите работу с обширными объемами информации, расширьте свои знания в аналитической сфере и продвиньтесь на новый уровень в своей профессии. Изучаемые инструменты включают в себя: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH.

  • Продолжительность обучения: 12 месяцев.
  • Онлайн формат с гибким графиком занятий.
  • Практическое обучение.
  • Пожизненный доступ к курсу.

Чему вы научитесь:

  • Эффективно работать с SQL.
  • Использовать Python и его библиотеки для анализа данных.
  • Создавать системы анализа больших данных.
  • Применять сложную математику для анализа Big Data.

Программа курса (120 лекций и воркшопов) включает в себя следующие блоки:

  1. SQL для анализа данных.
  2. Python и обработка данных.
  3. Построение Machine Learning моделей.
  4. Нейронные сети и NLP.
  5. Рекомендательные системы.
  6. Аналитика больших данных.
  7. Обработка больших данных.
  8. Визуализация данных.
  9. Дипломная работа и помощь с трудоустройством.

По окончании курса вы приобретете навыки, необходимые для должности Аналитика Big Data со стартовой зарплатой от 145 000 рублей.

Стоимость: 94 800 рублей или в рассрочку 7 900 руб/мес

Приобретите навыки внедрения и использования технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных, чтобы оптимизировать деятельность компании, повысить её прибыль и всегда оставаться на шаг впереди конкурентов. Этот курс предназначен для руководителей департаментов и направлений в крупных компаниях.

Управление проектами по анализу больших данных и искусственному интеллекту — это особая область знаний. Вам не требуется быть техническим специалистом. На этом курсе вы получите высокоуровневое понимание технологий и научитесь выявлять возможности для роста и трансформации.

Обучение на курсе «Big Data» предоставляет руководителям и менеджерам необходимые навыки и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно применить к своим задачам.

Краткая программа курса:

  1. Основы Big Data & машинного обучения: 12 недель.
  2. Управление проектами по анализу больших данных: 10 недель.
  3. Дополнительные аспекты работы с большими данными: 4 недели.

Ваши компетенции после курса включают в себя понимание возможностей анализа больших данных и машинного обучения для бизнеса, умение организовывать работу с командой по анализу данных, а также понимание юридических аспектов этой работы.

После успешного завершения курса вы получите сертификат о прохождении специализации и поддержку в развитии карьеры, консультации с ментором, доступ к клубу выпускников, подборки инженеров и проекты в вашем портфолио.

Стоимость: 24 850 ₽ или рассрочка на 12 месяцев — 2 070 ₽ / мес

Получите навыки работы с объемными данными, расширьте свои знания в области аналитики и сделайте шаг вперед в своей профессии. Обучение доступно онлайн для всех, кто готов расширить свои знания в IT-технологиях.

На курсе вы узнаете о различных инструментах, подходах и методах работы с огромными объемами данных, представляющими альтернативу традиционным системам обработки данных.

Программа курса:

  • Освоение подхода CRISP-DM: стандартный процесс исследования данных;
  • Создание стратегии работы с большими данными;
  • Улучшение результатов обработки данных.
  • Подробное изучение традиционных аналитических подходов и причин выбора Big Data;
  • Освоение машинных методов обработки данных и культуры сбора данных;
  • Практика предобработки и визуализации данных в pandas;
  • Улучшение работы с данными и основы работы в Hadoop и MapReduce;
  • Продвинутые подходы в MapReduce и работа в pyspark;
  • Организация команды для работы с данными по методологии CRISP-DM.
  • Дипломный проект — создание работающей модели классификации данных. Формулирование целей проекта и ключевых метрик.

Практика на курсе:

  • Интенсивные уроки и практика с экспертами отрасли;
  • Изучение 9 инструментов, необходимых для работы с большими данными;
  • Домашние задания с обратной связью;
  • Лабораторная работа от загрузки данных до построения модели;
  • Работа в команде с экспертом для имитации проектной деятельности на удаленке;
  • Выполнение дипломного проекта — работающей модели классификации данных.

По завершении обучения вы получите сертификат о повышении квалификации.

Стоимость: разная стоимость

Этот курс предназначен для руководителей департаментов и направлений в крупных компаниях.

Управление Big Data и искусственным интеллектом — это специфическая область знаний, требующая не столько технических навыков программирования и математического анализа, сколько высокого понимания технологий и способности видеть возможности для развития и трансформации.

Программа обучения курса «Big Data» предоставляет руководителям и менеджерам необходимые навыки и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно адаптировать к своим бизнес-задачам.

Структура специализации:

  1. Бизнес-кейсы из различных отраслей
  2. Технологии Big Data и искусственного интеллекта
  3. Менторская поддержка и сообщество.

Краткая программа обучения:

  • Основы работы с Big Data и машинным обучением
  • Менеджмент проектов по Big Data
  • Дополнительные аспекты работы с большими данными.

Ваши навыки после завершения курса включают в себя понимание возможностей Big Data и машинного обучения для бизнеса, работу с датасетами и фреймворками, понимание алгоритмов искусственного интеллекта, умение организовывать работу с командой по Big Data и многое другое.

Стоимость: 214 000 рублей

Магистерская программа предназначена для подготовки специалистов в области прикладной математики и информатики, обладающих компетентностью в разработке, проектировании и использовании технологий Big Data и машинного обучения для решения разнообразных задач. В процессе обучения студенты получат необходимые знания и навыки, включая методы интеллектуального анализа данных, обработку больших объемов информации и визуализацию данных.

Основная цель программы — подготовка высококвалифицированных специалистов, способных эффективно применять технологии Big Data и машинного обучения для решения современных задач.

Основные дисциплины:

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

Примеры тем выпускных работ:

  • Разработка метода извлечения изображений на основе анализа содержания.
  • Многопользовательский подход к сбору данных социальных сетей.
  • Семантический анализ социального отклика для принятия решений.
  • Автоматическая аннотация изображений с использованием нейронных сетей.
Стоимость: бесплатно

Видеоуроки:

  • Основы машинного обучения
  • Язык программирования Python
  • Понятие Big Data
  • OLAP: Суть и причины
  • Интернет вещей (IoT) и Big Data
  • Проблемы классификации
  • Анализ формального контекста
  • Регрессионный анализ
  • Способы хранения и анализа больших данных
  • Глубокое обучение (Deep learning).
Стоимость: разная стоимость

Курсы:

  • Большие данные
  • Большие данные – введение в практическое использование огромных объемов данных
  • Введение в науку о данных
  • Инженерия данных, большие данные и машинное обучение на платформе GCP
  • Основы Big Data: HDFS, MapReduce и Spark RDD
  • Основы инженерии данных
  • Введение в область больших данных
  • Современный анализ больших данных с использованием SQL
  • Инженерия искусственного интеллекта от IBM
  • Исполнительная наука о данных
  • Наука о данных с использованием Databricks для аналитиков данных
  • Машинное обучение и большие данные с PySpark для удержания клиентов
  • Большие данные, искусственный интеллект и этика.
Стоимость: от 25 000 руб.

Самый быстрый способ улучшить свои навыки для IT-специалистов — пройти этот курс. Он поможет разработчикам, аналитикам, инженерам данных и ученым по данным эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.

Курс включает работу с такими технологиями, как Hadoop, Spark, Hive, Kafka, Cassandra и SQL/NoSQL. Он разделен на три части, охватывающие различные аспекты обработки данных.

Программа, которая поможет вам освоить инструменты для анализа и визуализации данных, такие как Tableau, Excel, Power Query/Pivot/Map, а также язык программирования Python и его библиотеки для анализа и визуализации данных.
После прохождения обучения вы будете владеть анализом данных на SQL, уверенно использовать Excel, проводить анализ и визуализацию данных в Tableau, Power Query/Pivot/Map, а также владеть языком программирования Python и его библиотеками.

Кроме того, для дальнейшего карьерного роста мы рекомендуем вам пройти программу «Разработчик BigData», где вы научитесь использовать Hadoop для обработки больших данных и разработки решений для экосистемы Hadoop.

Программа:

Продолжительность: 6 недель, 6 — 10 часов в неделю

  • Введение в Big Data для специалистов по Data Science
  • Hadoop
  • Spark
  • Workflow
  • SparkML
  • BI Инструменты.
Стоимость: разная стоимость

Data Scientist — это специалист по анализу данных, который обладает углубленными знаниями в статистике и программировании.
Мы предлагаем курсы по языку программирования R для анализа данных, обучение администраторов и пользователей платформы Hadoop, курсы по Data Mining и аналитике больших данных для менеджеров. Специализация Big Data Science позволяет развить необходимые навыки для работы с данными, включая знание статистических методов, умение работы с большими данными и использование компонентов экосистемы Hadoop.

Стоимость: нет информации

Англоязычная магистерская программа по бизнес-аналитике и системам больших данных нацелена на подготовку специалистов, которые могут оценить влияние технологий больших данных на деятельность организаций, создавать новые модели информационной инфраструктуры предприятий с учетом возможностей больших данных, внедрять аналитические инструменты и решения на основе технологий больших данных, оценивать экономическую эффективность таких проектов и управлять данными предприятия.

Обязательные дисциплины включают:

  • Экономико-математическое моделирование
  • Совершенствование архитектуры предприятия
  • Методы и средства интеллектуального анализа больших данных
  • Стратегическое управление инновациями
  • Системный анализ и проектирование.

Дополнительно предлагаются курсы по выбору:

  • Современный менеджмент данных
  • Прикладной блокчейн в архитектуре современного предприятия
  • Прикладные аспекты машинного обучения
  • Маркетинговая аналитика на основе больших данных
  • Сбор, хранение и обработка данных в гетерогенных распределенных компьютерных сетях
  • Разработка и внедрение систем больших данных
  • Облачные технологии
  • Аналитика и визуализация данных для бизнеса
  • Цифровые платформы и экосистемы современного бизнеса
  • Управление знаниями
  • Лидерство и управление командой проекта
  • Сбор и аналитика производственных данных
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Предсказательное моделирование
  • Теоретические основы распределенной обработки информации в системах больших данных.
Стоимость: нет информации

Общие предметы:

  1. Машинное обучение и анализ больших данных
    Студенты изучат применение машинного обучения в экономике и управлении, анализ данных с использованием современных методов машинного обучения и интерпретацию результатов.
  1. Управление проектами в области информационных технологий
    Цель — овладение эффективным планированием и контролем проектов, включая анализ потребностей, планирование и управление рисками.
  1. Разработка и внедрение моделей машинного обучения
    Студенты создадут прототип предсказательного продукта на основе модели машинного обучения от постановки задачи до внедрения.
  1. Основы корпоративных данных
    Студенты изучат данные в компании от основ до управления данными, включая архитектуры хранения данных и моделирование данных.
  1. Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных
    Курс включает анализ и проектирование предприятия с точки зрения бизнеса и технологий, а также создание и внедрение архитектуры предприятия.

На этом курсе ты освоишь:

  1. Анализ и обработку больших и сверхбольших данных в разных форматах для принятия решений.
  2. Выявление шаблонов в огромных базах данных и массивах текста.
  3. Построение прогнозов с применением современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных.
  4. Использование программного обеспечения для интеллектуального анализа данных в реальной работе.

Полный учебный план по Big Data включает в себя:

  1. Обзор интеллектуального анализа данных и машинного обучения.
  2. Основы крупных данных и интеллектуального анализа данных.
  3. Методы и алгоритмы классификации.
  4. Методы и алгоритмы кластеризации.
  5. Методы и алгоритмы построения ассоциативных правил и секвенциальный анализ.
  6. Ансамбли моделей интеллектуального анализа данных.
  7. Методы и алгоритмы анализа текстовой информации (text mining).
Стоимость: нет информации

Ближайшие курсы по Apache Hadoop, Spark, Kafka и машинному обучению:

  • Аналитика данных для руководителей 
  • Архитектура данных
  • Основы Hadoop 
  • Администрирование кластера Hadoop 
  • Безопасность данных Hadoop на CDP 
  • Hadoop для инженеров данных 
  • Администрирование кластера Kafka 
  • Apache Kafka для разработчиков 
  • Анализ данных с Apache Spark
  • Core Spark 
  • Потоковая обработка в Apache Spark 
  • Машинное обучение в Apache Spark 
  • Графовые алгоритмы в Apache Spark 
  • Интеграция Hadoop и NoSQL
  • Hadoop SQL администратор Hive 
  • Администрирование кластера HBase 
  • Cloudera Impala Data Analytics
  • Greenplum для инженеров данных 
  • Кластер Apache NiFi
  • Data Pipeline на Apache Airflow и Apache Hadoop
  • Подготовка данных для Data Mining на Python 
  • Машинное обучение на Python
  • Визуализация данных на Python
  • Нейронные сети на Python
  • NLP с Python 
  • Computer vision на Python 
  • Администрирование Arenadata Hadoop + сертификация
  • Основы Arenadata Hadoop + сертификация 
  • Администрирование Arenadata Streaming Kafka + сертификация 
  • Эксплуатация Arenadata DB + сертификация 
  • Arenadata DB для разработчиков + сертификация 
  • Эксплуатация Arenadata QuickMarts + сертификация
  • Сертификация Arenadata.

Преимущества выбора курсов в РоманСеменцов.ру

1. Агрегатор онлайн-курсов


2. Рейтинги онлайн-школ

  • ТОП школ по любым направлениям
  • Дата начала: 2023-01-01
  • Дата окончания: 2023-12-31

3. Актуальное обучение

  • Выбирайте лучшие курсы по отзывам реальных учеников
  • Дата начала: 2023-01-01
  • Дата окончания: 2023-12-31
Онлайн-курсы доступ в любом городе России и СНГ, включая: Минск, Березники, Улан-Удэ, Нижний Тагил, Хасавюрт, Кисловодск, Владикавказ, Обнинск, Оренбург, Каменск-Уральский, Подольск, Сызрань, Владивосток, Новокузнецк, Одинцово, Томск, Волжский, Архангельск, Орехово-Зуево, Вологда, Казань, Иваново, Новомосковск, Коломна, Саратов, Энгельс, Череповец, Братск, Ульяновск, Новосибирск, Балашиха, Королёв, Набережные Челны, Брянск, Тула, Чита, Раменское, Йошкар-Ола, Керчь, Златоуст, Кемерово, Иркутск, Киров, Орск, Самара, Владимир, Пятигорск, Сыктывкар, Рубцовск, Калининград, Миасс, Ковров, Пенза, Новый Уренгой, Бийск, Комсомольск-на-Амуре, Уфа, Уссурийск, Орёл, Сочи, Кызыл, Новороссийск, Курган, Магнитогорск, Новочебоксарск, Нижний Новгород, Смоленск, Симферополь, Екатеринбург, Копейск, Хабаровск, Старый Оскол, Петрозаводск, Балаково, Нефтекамск, Челябинск, Москва, Благовещенск, Нижнекамск, Санкт-Петербург, Барнаул, Казахстан, Великий Новгород, Белгород, Дербент, Ангарск, Дзержинск, Каспийск, Рязань, Тольятти, Армавир, Таганрог, Тверь, Саранск, Серпухов, Волгодонск, Севастополь, Ярославль, Южно-Сахалинск, Новочеркасск, Альметьевск, Шахты, Пермь, Электросталь, Беларусь, Тюмень, Чебоксары, Калуга, Северодвинск, Ростов-на-Дону, Волгоград, Астрахань, Щёлково, Краснодар, Тамбов, Ставрополь, Майкоп, Норильск, Ижевск, Петропавловск-Камчатский, Черкесск, Красноярск, Сургут, Грозный, Воронеж, Первоуральск, Кострома, Мурманск, Долгопрудный, Рыбинск, Назрань, Псков, Курск, Абакан, Мытищи, Прокопьевск, Нефтеюганск, Красногорск, Якутск, Омск, Химки, Батайск, Домодедово, Салават, Люберцы, Нижневартовск, Невинномысск, Липецк, Махачкала, Стерлитамак, Находка

Автор статьи. Ответственный за актуальный контент, текст и редактуру сайта. Эксперт по выбору профессии, курсов и профессий с 2016 года. Делюсь личным практическим опытом.

Оцените автора
Блог Романа Семенцова
Добавить комментарий