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.
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.
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:
- SQL для анализа данных.
- Python и обработка данных.
- Построение Machine Learning моделей.
- Нейронные сети и NLP.
- Рекомендательные системы.
- Аналитика больших данных.
- Обработка больших данных.
- Визуализация данных.
- 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.
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:
- Основы Big Data & машинного обучения: 12 недель.
- Управление проектами по анализу больших данных: 10 недель.
- 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.
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.
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:
- Бизнес-кейсы из различных отраслей
- Технологии Big Data и искусственного интеллекта
- 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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
Общие предметы:
- 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.
- Управление проектами в области информационных технологий
Цель — овладение эффективным планированием и контролем проектов, включая анализ потребностей, планирование и управление рисками.
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения
Студенты создадут прототип предсказательного продукта на основе модели машинного обучения от постановки задачи до внедрения.
- Основы корпоративных данных
Студенты изучат данные в компании от основ до управления данными, включая архитектуры хранения данных и моделирование данных.
- 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:
- Анализ и обработку больших и сверхбольших данных в разных форматах для принятия решений.
- Выявление шаблонов в огромных базах данных и массивах текста.
- Построение прогнозов с применением современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных.
- Использование программного обеспечения для интеллектуального анализа данных в реальной работе.
Полный учебный план по Big Data включает в себя:
- Обзор интеллектуального анализа данных и машинного обучения.
- Основы крупных данных и интеллектуального анализа данных.
- Методы и алгоритмы классификации.
- Методы и алгоритмы кластеризации.
- Методы и алгоритмы построения ассоциативных правил и секвенциальный анализ.
- Ансамбли моделей интеллектуального анализа данных.
- Методы и алгоритмы анализа текстовой информации (text mining).
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.
