big data analyst обучение
ТОП-30 лучших курсов по аналитике данных (Big Data) и Data Science
Привет! 🖐 Я собрал лучшие курсы, видео и статьи по анализу данных (Big Data). Это очень доходная профессия, которая становится все популярнее. Освоишь ее — станешь очень ценным кадром на рынке труда.
По данным Incrussia, аналитики Big Data получают от 73 000 до 200 000 рублей в месяц. Это в несколько раз выше средней зарплаты.
Тут есть как платные курсы, так и бесплатные. Ну а видео и статьи — они всегда бесплатные. Начнем с платных. Погнали. 🚀
Лучшие платные курсы по аналитике данных и Big Data
Я начал с платных, потому что тут предусмотрено полное освоение профессии с нуля. Также почти по всех школах есть помощь с трудоустройством (стажировка).
Поэтому если у вас есть деньги и желание — лучше выбрать именно платную программу.
Если нужны бесплатные, то кликай сюда.
🥇 #1. Полный курс по Data Science от SkillFactory
Обучение профессии Data Science с нуля от Skillfactory.
Особенности:
- 10 проектов для портфолио; Индивидуальная помощь ментора; Соревнования и хакатоны; Тренажеры; Помощь в трудоустройстве;
Кому подойдет:
Чему научат:
- Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов. Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib, Seaborne. Создавать модели промышленного качества с помощью классического машинного обучения и нейронных сетей для решения задач Data Science. Оценивать качество модели (precision/recall). Интегрировать решение в продакшен и в бизнес в целом. Работать с хранилищами данных разных типов. Работать с инструментами анализа больших данных. Получать данные из веб-источников или по API. Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных.
Престижный сертификат от Skillfactory и крутая работа в конце.
🥈 #2. Профессия Data Scientist от Skillbox
Большой курс по Data Science от Skillbox.
Особенности:
- Специализация во время обучения. Ты выбираешь направление и погружаешься в него полностью. Сообщество, помощь ментора, обратная связь. Доступ к закрытому сообществу с другими студентами и выпусниками, фидбэк и помощь преподавателей — что еще нужно для счастья? Реальные данные. Для обучения используются настоящие данные, которые максимально приближены к реалиям (тому, с чем ты будешь сталкиваться на работе). Учителя — практики. Они работают в крупных компаниях, сами постоянно учатся и действительно применяют эти знания.
Кому подойдет:
Чему научат:
- Использовать Python; Работать с источниками данных: CSV, XML и XLSX; Использовать базовые приемы визуализации с помощью Matplotlib; Работать со средствами создания интерактивных дашбордов; И многому другому.
В конце обучения ты получишь реальный проект от настоящего заказчика, защитишь его в качестве диплома и получишь крутой сертификат.
Можно будет получить помощь в составлении резюме, собеседовании и трудоустройстве.
Девять лучших курсов по Big Data для дата-сайентистов и менеджеров
Редактор раздела «Технологии»
Специалисты по большим данным востребованы в ритейле, банковской сфере, E-Commerce и многих других областях. Мы отобрали девять коротких курсов, которые помогут научиться применять навыки и инструменты Big Data в реальных проектах.
Дата-сайентист — одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий за рубежом и в России. Специальные подразделения для разработки data science-проектов в последние годы открывают многие крупные компании: от «Яндекса» до X5 Retail Group.
В подборку Rusbase вошли самые известные курсы для руководителей таких проектов и их разработчиков — начиная с бесплатных для новичков и заканчивая углубленными программами с акцентом на проекты конкретных отраслей.
Для менеджеров и руководителей:
1. A crash course in Data Science на Coursera
Для кого этот курс: этот курс — первый из пяти курсов группы Executive Data Science («Большие данные для руководителей»), разработанный в университете Джона Хопкинса. Он предназначен для тех, кто хочет быстро разобраться в том, что такое большие данные и где можно их применять.
Слушатели изучат основные термины и инструменты, которые используют дата-аналитики, и способы оценки успешности data science-проектов. Для этого у них будут видеолекции и материалы для самостоятельного изучения. Курс идет на английском, но есть субтитры на русском языке.
Продолжительность: 1 неделя, 4-6 часов.
Даты: курс стартовал 20 августа, но на него еще можно записаться.
Стоимость: первый курс — бесплатно. Для обучения на следующем курсе придется заплатить 2468 рублей за месяц. Этого хватит на все оставшиеся четыре курса — каждый из них длится неделю.
2. Курс Business Analytics в Udacity
Для кого этот курс: для новичков. Здесь они смогут получить навыки анализа больших данных и изучить инструменты, которые помогут в любой области: будь то инженерное дело, продажи, маркетинг или что-то еще. В рамках программы они изучат Excel, SQL и Tableau, и научатся анализировать данные для того, чтобы принимать лучшие стратегические решения.
Программа является подготовительной для двух других курсов Udacity — Data Analyst и Business Analyst Nanodegree programs. Студентам доступны видеолекции, текстовые инструкции и консультации менторов. Обучение ведется на английском.
Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю. После окончания программы студентам дается еще около 4 недель (130 часов) на завершение всех проектов.
Даты: запись открывается 21 августа.
Стоимость: 599 долларов (около 40 тысяч рублей).
3.
Data MBA Школы анализа данных
Для кого этот курс: для тех, кто хочет научиться применять инструменты Big Data в зависимости от индустрии и конкретной бизнес-задачи. Среди основных тем: как повысить продажи, управлять лояльностью, рисками, предсказывать эффективность кандидата для HR-менеджеров, делать банковский скоринг и т. д.
Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.
Даты: 28 августа.
Стоимость: 100 тысяч рублей.
4.
Курс «Аналитика для руководителей» на «Нетологии»
Для кого этот курс: для коммерческих директоров, директоров по маркетингу, а также руководителей и владельцев бизнеса. В рамках курса они должны научиться исследовать рынок и выявлять тренды, прогнозировать продажи, проводить сегментацию клиентов, а также набирать команду для проектов с использованием больших данных и ставить задачи для разработчиков.
Программа состоит из нескольких блоков: BI аналитика в Tableu (построение дашбордов и интерактивных отчетов), data-driven менеджмент (разработка стратегии улучшения бизнес-процессов на основе этих отчетов), продуктовая аналитика, машинное обучение для бизнеса и др. Лекцию в рамках программы читает директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс» Андрей Себрант.
Для дипломной работы потребуется спроектировать аналитическую структуру для своей компании или отдельного продукта/проекта, а также настроить дашборды в BI Tableau Software по ключевым метрикам. После окончания программы обещают помощь в трудоустройстве.
Продолжительность: 8 недель. Занятия проходят офлайн в кампусе Нетологии дважды в неделю по три часа. Видеозапись и материалы после каждого занятия добавляются в личный кабинет участника.
Даты: 23 августа — 14 октября.
Стоимость: 100 тысяч рублей.
Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.
Даты: с 28 августа.
Стоимость: 100 тысяч рублей.
5. Курс «Специалист по большим данным 9.0» от «Лаборатории Новых Профессий»
Для кого этот курс: Для разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров. Курс состоит из двух модулей, первый из которых посвящен технологиям больших данных и машинному обучению, а второй – рекомендательным системам для e-commerce, медиа, соцсетей, банкинга и рекламы.
Продолжительность: три месяца. Курс достаточно интенсивный: лекции и мастер-классы проходят три раза в неделю по три часа, для решения лабораторных работ надо еще минимум 5-7 часов в неделю. При желании можно заниматься онлайн.
Даты: 20 сентября — 11 декабря.
Стоимость: 200 тысяч рублей, при оплате в августе — 170 тысяч рублей.
Для разработчиков:
1. Dataquest
Для кого этот курс: для новичков в Data Science — включая тех, кому большие данные необходимы для работы над бизнес-проектами. При выборе программы студент должен определить, насколько ему знаком Python. После этого ему предлагается отнести себя к одной из пяти групп:
Если знаний Python совсем нет, начинать придется с азов. Программа будет состоять из девяти курсов, в каждом из которых — по 2-3 блока занятий по отдельным темам (каждый блок состоит из 10 уроков). Ближе к середине обучения можно будет потренироваться в разработке data science-проектов с использованием машинного обучения. Обучение ведется на английском.
Продолжительность: проходить «квест» можно в своем темпе, отслеживать свой прогресс — на инфографике.
Дата: в любое время.
Стоимость: бесплатно.
2. «Введение в машинное обучение» от «Яндекса» и ВШЭ на Coursera
Для кого этот курс: для тех, кого не пугают слова «матрица», «вектор» и «производная». Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn.
Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.
Продолжительность: 7 недель, 3-5 часов в неделю.
Даты: курс стартовал 6 августа, но на него еще можно записаться.
Стоимость: бесплатно, сертификат для подтверждения окончания курса стоит 1835 рублей.
3. «Машинное обучение и анализ данных» от «Яндекса» и МФТИ на Coursera
Для кого этот курс: для дата-сайентистов, которые смогут применять свои навыки в бизнес-проектах. Для обучения им требуются базовые знания математики и основ программирования. Основные темы обучения: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, построение выводов, базовая фундаментальная математика и основы программирования на Python.
В конце программы слушатели должны будут применить свои знания в работе над реальным проектом. На выбор предлагается несколько областей: E-Commerce, социальные медиа, информационный поиск и бизнес-аналитика. Выпускники могут воспользоваться программой трудоустройства «Яндекса».
Продолжительность: все зависит от собственного темпа обучения. В среднем на это надо 3-6 месяцев.
Даты: в любое время.
Стоимость: первые 7 дней — бесплатно, после этого — 5000 рублей в месяц. Можно выбрать не все курсы специализации, а только один.
4. Школа анализа данных
Для кого этот курс: для тех, кто знаком с математической статистикой и имеет навыки программирования на Python. Кроме лекций, в программу входит решение реальных бизнес-задач. Тем, у кого навыков программирования пока нет, разработчики предлагают сначала пройти курс «Введение в Data Science».
Продолжительность: 3,5 месяца. Занятия проходят по будням два раза в неделю с 19.00 до 21.00. Учиться можно онлайн.
Стоимость: 100 тысяч рублей.
Если вы вспомнили другие российские и зарубежные курсы для дата-сайентистов и менеджеров, пишите о них в комментариях.
25 курсов для начинающих дата-аналитиков Статьи редакции
Подборка сайтов с бесплатными уроками по изучению больших данных.
Средняя зарплата дата-аналитика, по данным HeadHunter, — 120 тысяч рублей. В материале выделены основные требования в вакансиях дата-аналитиков и места, где можно получить навыки в этой области бесплатно.
Специалисты по работе с большими данными умеют извлекать полезную информацию из всевозможных источников и анализировать её для принятия бизнес-решений. Как правило, аналитики сталкиваются с разрозненной информацией, поэтому важно уметь извлекать нужные данные.
Сейчас профессия дата-аналитика считается одной из самых привлекательных и перспективных в мире. Чтобы стать хорошим аналитиком, нужно больше разбираться в статистике, чем в программировании. Потому что во время работы приходится строить математические модели, которые опишут проблему и фактические данные.
Дата-аналитик работает со случайными величинами и вероятностными моделями, его задача — найти неожиданные закономерности. Поэтому знание теории вероятностей и математической статистики — одно из главных требований к соискателям.
Также необходимо знать языки программирования R или Python и иметь представление о технологиях обработки больших данных. Этих знаний достаточно, чтобы претендовать на начальную позицию дата-аналитика.
Чтобы стать хорошим аналитиком, надо не только разбираться в программировании или статистике, но и отлично знать продукт, а главное, уметь проверять и предлагать гипотезы. Большие данные при правильном применении содержат огромное количество классных инсайтов и идей, как улучшить продукт или определить, что важно.
Но у большинства задач нет однозначного решения или алгоритма: в этом плане анализ данных — работа очень творческая. Важно и умение выбрать правильную визуализацию. Одни и те же данные могут выглядеть случайным набором точек или же рассказать много интересного при правильном подходе.
Во «ВКонтакте» мы работаем с огромными объёмами данных — более 20 млрд измерений в сутки. Информацию собираем на кластер Hadoop и используем различные инструменты для обработки: ответы на простые вопросы нам даёт Hive, а более сложную аналитику помогают осуществлять Spark, Pandas, Sklearn.
Для анализа продуктовых и технических метрик и A/B-экспериментов также используем разработанную нашей командой систему сбора данных, агрегации и визуализации. Благодаря анализу данных мы ежедневно проверяем десятки продуктовых гипотез и проводим сотни экспериментов, которые позволяют нам постоянно совершенствовать продукт, делать наши сервисы более удобными и персонализированными.
Например, в 2015 году мы начали анализировать активность пользователей в ленте новостей и смотреть, что можно улучшить. После большого количества исследований мы пришли к выводу, что можем сделать всё существенно удобнее, и в 2016 году запустили «умную» ленту, максимально интересную и полезную для каждого пользователя.
Мы постоянно продолжаем анализировать активность аудитории. В какой-то момент мы на практике обнаружили, что пользователям хочется расширять свой круг интересов и знакомиться с новыми авторами. Поэтому в 2017 году был запущен раздел «Рекомендации». И сейчас, анализируя растущую активность в новом сервисе, мы видим, что это было правильное решение.
Big Data: с чего начать
Каждый обмен с социальными медиа, каждый цифровой процесс, каждое подключённое устройство генерирует большие данные, которые будут использоваться различными компаниями.
Сегодня компании используют Big Data для углубленного взаимодействия с клиентами, оптимизации операций, предотвращения угроз и мошенничества. За последние два года такие компании, как IBM, Google, Amazon, Uber, создали сотни рабочих мест для программистов и Data science.
Область больших данных слишком размылась на просторах интернета, и это может быть очень сложной задачей для тех, кто начинает изучать большие данные и связанные с ними технологии. Технологии данных многочисленны это может быть огромным препятствием для начинающих. Давайте попробуем разложить все по полочкам.
В сфере Big Data существует много направлений. Но в широком смысле можно разделить на две категории:
Эти поля взаимозависимы, но отличаются друг от друга.
Big Data engineering занимается разработкой каркаса, сбора и хранения данных, а также делают соответствующие данные доступными для различных потребительских и внутренних приложений.
У вас хорошие навыки программирования и вы понимаете, как компьютеры взаимодействуют через интернет, но у вас нет интереса к математике и статистике. В этом случае вам больше подойдёт Big data engineering.
В то время как Big Data Analytics — среда использования больших объемов данных из готовых систем, разработанных Big data engineering. Анализ больших данных включает в себя анализ тенденций, закономерностей и разработку различных систем классификации и прогнозирования. После магических действий и танцев с бубном Data Analytics (Scientist) интерпретирует результаты.
Если вы хорошо разбираетесь в программировании, за чашкой кофе решаете сложные задачи по высшей математике, понимаете, что такое теория вероятностей, математический анализ, комбинаторики, тогда вам подойдёт Big Data Analytics.
Таким образом, Big data Analytics включает в себя расширенные вычисления по данным. В то время как Big data engineering включает проектирование и развертывание систем, над которыми должны выполняться вычисления.
С направлением определились, теперь давайте разберём, что должен знать Data science, чтобы его рассматривали в качестве будущего кандидата.
Проект с большими данными имеет два основных понятия — требования к данным и требования их обработке.
Структурированные данные: хранятся в таблицах или в файлах. Если данные хранятся в предопределённой модели данных (то есть в схемах), это называется структурированными данными.
Неструктурированные: если данные хранятся в файлах и не имеют предопределённой модели, это называется неструктурированными данными.
Источники данных: внутренние (CRM, ERP или любые источники, которые находятся внутри системы) и внешние (соцсети, интернет).
Размер: с размером мы оцениваем количество данных. Типы: S, M, L, XL, XXL, передача потоков.
Пропускная способность: определяет, с какой скоростью данные могут быть приняты в систему. Типы: H, M, L.
Пропускная способность источника: определяет, с какой скоростью данные могут быть обновлены и преобразованы в систему. Типы: H, M, L.
Время запроса: время, за которое система выполняет запрос. Типы: Long, Medium, Short.
Время обработки: время обработки данных. Типы: длинный, средний, короткий.
Точность: точность обработки данных. Типы: точные или приблизительные, Exact или Approximate.
Задача — разработать Data lake для эффективного анализа продаж банка.
Данные берём из разных источников.
Важно понимать, что первым делом нужно рассчитывать, что система должна быть интегрирована со всеми вышеперечисленными источниками и бесперебойно принимать данные.
Определяем конечные цели:
Теперь, когда мы знаем, каковы наши конечные цели, попробуем сформулировать наши требования более формальными терминами.
Структура: большая часть данных структурирована и имеет определённую модель. Но источники данных, такие как веб-журналы, взаимодействия с клиентами или данные колл-центра, изображения из каталога продаж, данные рекламы продукта —доступность и требования к изображениям и мультимедийной рекламной информации могут зависеть от компании.
Тип данных: структурированные и неструктурированные данные.
15+ лучших онлайн-курсов Big Data: обучение аналитиков платно и бесплатно. Рейтинг 2021, 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.
1 место. Курс «Факультет аналитики Big Data» — GeekBrains
Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.
Аналитик Big Data извлекает ценные данные из большого массива информации: отзывов, прогнозов, результатов исследований. Он помогает бизнесу принимать взвешенные решения: строить гипотезы, запускать продукты, улучшать процессы, планировать развитие.
Кому подойдет курс
Новичкам
Даже если вы никогда не работали в IT, вы получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.
Начинающим аналитикам
У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.
Практикующим IT-специалистам
Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.
Программа обучения
Подготовительный блок
Курсы
I четверть
Фундамент анализа данных
Студенты научатся главному инструменту аналитика — языку SQL. Также изучат основы языка Python и базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).
Проект
Закрытое соревнование на Kaggle по предсказанию цены на недвижимость — решение задачи регрессии.
Курсы
II четверть
Сбор, обработка и хранение данных
Студенты научатся собирать данные из различных источников. Также проработают процессы предобработки неструктурированных данных и их хранения в различных базах данных для дальнейшего анализа. На заключительном этапе познакомятся с популярным инструментом по работе с большими данными — Hadoop.
Проекты
— Несколько пауков для сбора данных с сайтов разной сложности: от открытого API до динамических страниц.
— Хранение и обработка полученных данных.
Курсы
Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
Базы данных для аналитиков
Изучите работу долговременных хранилищ, начнёте работать с MySQL и другими базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.
4 недели — 8 уроков
Big Data. Введение в экосистему Hadoop
Поработаете с парадигмой MapReduce и файловой системой HDFS, начнёте управлять ресурсами кластеров и планированием заданий в YARN, внедрите потоковую обработку данных. Изучите NoSQL, принципы ETL и архитектуры Data Lake и Lambda Architecture.
4 недели — 8 уроков
III четверть
Алгоритмы обработки и анализа данных. Совместно с компанией X5 Retail Group
Студенты начнут изучение теории вероятностей и математической статистики для понимания работы алгоритмов анализа данных. Также узнают базовые алгоритмы для решения основных задач анализа данных, научатся реализовать их с помощью Python и смогут применять их на практике в дальнейшем.
Проекты
— Разведочный анализ данных (EDA) на основе выбранного датасета: визуализация, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ.
— Предиктивная аналитика выбранного датасета.
— Участие в одном или двух соревнованиях на Kaggle: предсказать средний балл на экзамене по математике, который получают ученики репетиторов; предсказать, подойдет ли репетитор для подготовки к экзамену по математике.
— Проект от X5 Retail Group: А/Б-тестирование на данных офлайн-ритейла.
Курсы
IV четверть
Системы машинного обучения. Рекомендательные системы
Студенты погрузятся в прикладное машинное обучение: решат несколько бизнес-кейсов с применением ML, а также подробно изучат популярный фреймворк для работы с BigData — Apache Spark. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.
Проекты
— Проект разработки модели с помощью Flask от сырых данных и типичных для отрасли задач до внедрения.
— Рекомендательная система на основе коллаборативной фильтрации.
Курсы
Машинное обучение в бизнесе
Вы познакомитесь с задачами, в которых машинное обучение помогает автоматизировать бизнес-процессы и улучшать финансовые показатели. Будут задачи по ретаргетингу, look-alike аудитории, uplift-моделированию. Также будут задачи по формулированию гипотез, презентации результатов, интеграции и АБ-тестированию ML-моделей.
5 недель — 9 уроков
Фреймворк Apache Spark
Рекомендательные системы
V четверть
Аналитика Big Data для бизнеса
Студенты научатся решать задачи ML с отзывами клиентов, геоданными и соцсетями. Также освоят несколько задач бизнес-аналитика в современных BI-системах: построение витрин данных, прогнозирование, управление знаниями и отчетность.Также студенты познакомятся с real-time системой обработки и анализа больших данных на основе Kafka и Apache Streaming.
Курсы
Курсы со свободной датой старта
Ключевые навыки
— Владею методами машинного обучения
— Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
— Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
— Владею SQL и NoSQL СУБД
— Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
— Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)
2 место. Курс «Аналитик Big Data и старт в Data Science» — ProductStar
Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH
Чему вы научитесь
Работать 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 анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить системы анализа больших данных
Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели
Использовать сложную математику для анализа Big Data
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Программа курса (120 лекций и воркшопов)
Блок 1: “SQL для анализа данных”
Блок 2: “Python и обработка данных”
Блок 3: “Построение Machine Learning моделей”
Блок 4: “Нейронные сети и NLP”
Блок 5: “Рекомендательные системы”
Блок 6: “Аналитика больших данных”
Блок 7: “Обработка больших данных”
Блок 8: “Визуализация данных”
Блок 9: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
Ваше резюме и проф.навыки после курса
Должность: Аналитик Big Data
Зарплата от: 145.000 рублей
Курс «BIG DATA для менеджеров» — ProductLIVE
Научитесь внедрять AI и использовать Big Data, чтобы оптимизировать работу компании, повысить прибыль и всегда быть на шаг впереди конкурентов. КУРС ДЛЯ РУКОВОДИТЕЛЕЙ ДЕПАРТАМЕНТОВ И НАПРАВЛЕНИЙ В КРУПНЫХ КОМПАНИЯХ.
Управление Big Data и AI — это отдельная область знаний. Вам не нужно быть техническим экспертом. На курсе вы освоите высокоуровневое понимание технологий и научитесь видеть возможности для роста и трансформации.
Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои собственные задачи.
Краткая программа курса
12 недель
Как работает Big Data & ML
10 недель
Менеджмент Big Data проектов
4 недели
Дополнительные аспекты в работе с большими данными
Ваши компетенции после курса
После успешного обучения
Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу предоставляется на английском языке
— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— подборки инженеров, инсайты рынка поставщиков данных
— проекты в ваше портфолио
Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер
Курс «BIG DATA с нуля» — Нетология
Big data — инструменты, подходы и методы обработки огромных объёмов данных
По сути это альтернатива традиционным системам обработки данных.
Что вы узнаете на курсе
Как собрать и управлять командой big data проекта
Освоите подход CRISP-DM: межотраслевой стандартный процесс для исследования данных. Определите компетенции и состав команды.
Как создать стратегию работы с большими данными
Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под биг дату в своей компании.
Как улучшить результаты обработки данных
Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.
Практика на курсе
интенсивных уроков и практики с экспертами отрасли
9 изучаемых инструментов
must-have для работы с большими данными
с проверкой и обратной связью от преподавателей курса
от загрузки данных до построения модели
Нетворкинг (работа в команде с экспертом)
имитирует работу над проектом на удалёнке
работающая модель классификации данных
Программа курса
Аналитика больших данных
Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили «какую-то свою» Big data. Чтобы понимать, как он может принести пользу для бизнеса, нужно владеть не только стандартными инструментами вроде Excel и SQL, но и знать характерные только для больших данных принципы обработки, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по Big data. Мы не только поговорим об этом, но и попрактикуемся работать с главными инструментами.
В дипломном проекте вы примените полученные навыки для решения задачи предсказания: создадите работающую модель классификации, опишете найденные в данных инсайты, разработаете стратегию внедрения хранилища данных и работы с большими данными в реальной компании. Сформулируете цели проекта внедрения больших данных и ключевые метрики, на которые будете влиять с их помощью.
Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса, закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе и систематизирует рабочий опыт.
Гарантия возврата денег
У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.
Что вы получите в результате обучения
Аналитик больших данных
Как проходит обучение
Вебинары дважды в неделю. Раз в три занятия — практика на отработку новых знаний.
После каждого занятия — тестирование или практическое домашнее задание с проверкой и обратной связью.
Каждый студент может пообщаться с экспертами курса, получить помощь координатора и наставников.
Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, предложит вакансии и будет сопровождать на всех этапах поиска работы.
Курс «Big-Data для менеджеров» — SkillFactory
Научись использовать силу Big Data и AI для трансформации вашего подразделения или компании.
Курс для руководителей департаментов и направлений в крупных компаниях.
Управление Big Data и AI – это отдельная область знаний, которая требует не столько технических навыков программирования и знания математики, сколько высокоуровневого понимания технологий и умения увидеть возможности для роста и трансформации.
Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои бизнес-задачи.
Как устроена специализация
Бизнес-задачи из индустрии
За время учёбы вы
реализуете финальный проект и решите 18 бизнес-кейсов по внедрению Big Data/ AI решений из самых разных индустрий.
Технологии Big Data и AI
На курсе вы получите глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, инфраструктуры Big Data и технологий искусственного интеллекта.
Менторы и сообщество
Со старта программы вы становитесь частью живого сообщества в Slack. Вы получите экспертную поддержку ментора по реализации проекта.
Живые вебинары с экспертами
На вебинарах можно задать вопрос эксперту, поучаствовать в живом обсуждении на примере вашего дела.
Краткая программа обучения
Как работает Big Data & ML
Менеджмент Big Data проектов
Дополнительные аспекты в работе с большими данными
Ваши компетенции после курса
Курс «Большие данные и машинное обучение» — Университет ИТМО
Место обучения: Россия
Результат программы: Диплом Университета ИТМО с присвоением магистерской степени по направлению “Прикладная математика и информатика”
Продолжительность: 2 года
Язык: Английский
Требования к поступающим: Степень бакалавра/специалиста по соответствующему направлени, высокая успеваемость, английский язык уровня Upper-Intermediate (CEFR B2) и выше.
Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО готовит специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии Big Data и машинного обучения для решения различных задач. В ходе обучения магистранты получат необходимые знания и навыки, в том числе для применения и разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших данных.
Цель программы
Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных кадров, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии Big Data и машинного обучения при решении современных задач.
Направление включает в себя:
Обучение на программе подразумевает выбор одной из следующих специализаций:
Основные дисциплины:
Примеры тем выпускных работ:
Курс «Лекции по Big Data» — Sergey Petrovich
Курс «Big Data» — Coursera
Курс «Анализ Big Data» — BigData Team
Самый быстрый способ прокачать свои навыки для IT-специалистов. Научитесь эффективно обрабатывать большие данные, выполняя практические задания на реальном кластере.
Кому подойдет этот курс
Разработчики
Вы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и будете выполнять задания на реальном кластере.
Аналитики
Хотите освоить работу с большими данными, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи?
Вы научитесь использовать инструменты работы с большими, проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, готовить данные и отчеты на основе больших массивов информации.
Data Engineers
Хотите расширить свой арсенал для работы с данными и структурировать свои знания в DE? Вы узнаете о современных технологиях работы с Big Data, научитесь грамотно их использовать и понимать, какую технологию в каких случаях лучше применять.
Data Scientists
Ловите себя на мысли, что качество модели во многом зависит от правильного сбора и предобработки данных? Вы получите базу по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных; изучите особенности укладки данных для оптимизации вычислений, подготовки фичей и масштабирования ML-моделей.
Набор на курс закрыт
Чему вы научитесь
Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive
Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.
Введение в Большие Данные (Big Data). Распределенные файловые системы, Workshop
Hadoop экосистема, MapReduce и не только
Оптимизация MapReduce вычислений
SQL поверх больших данных (Hive)
Часть 2. Spark: from zero to hero
На протяжении этой части курса вы будете работать со Spark: от основных терминов и RDD до Spark DataFrames и оптимизации Spark вычислений.
Модель вычислений Spark: RDD
Spark DataFrames, Spark SQL
Оптимизация Spark вычислений
Часть 3. RT, NoSQL, Data layout
Вы научитесь работать с потоковой обработкой данных, познакомитесь с Kafka и Spark Streaming, освоите NoSQL поверх больших данных, подружите Spark с Cassandra.
Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)
NoSQL поверх больших данных: Cassandra
Data Layout
Стоимость обучения Big Data
Вы можете пройти курс целиком или по частям
HDFS, Map Reduce, Hive
25 000 рублей
Spark: from zero to hero
30 000 рублей
RT, NoSQL,
Data layout
Курс целиком
65 000 рублей
Курс «Аналитик Big Data» — «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана
Big Data – современный тренд и предмет высокого спроса со стороны работодателей. Бизнес хочет расти, а для этого требуется анализировать большие объемы данных. Данные о клиентах, продажах, посетителях. На основе больших данных строятся гипотезы и принимаются решения о создании новых продуктов, тарифов, оптимизации расходов.
Мы подготовили для вас новую дипломную программу Аналитик Big Data.
Аналитик Big Data – сотрудник, использующий разнообразные инструменты для анализа и визуализации данных, такие как Tableau, Excel, Power Query/Pivot/Map.
Ваше резюме после прохождения обучения:
Дополнительно. Чтобы повысить вашу ценность на рынке труда, мы рекомендуем докупить (с перезачетом курса Основы работы с большими данными (Data Science)) дипломную программу «Разработчик BigData»– следующий шаг в вашей карьере. Вы научитесь «готовить» Hadoop и использовать его для обработки больших данных, разрабатывать решения для экосистемы Hadoop.
Курс «Big Data for Data Science» — Stepik Academy
Введение в науку о больших данных.
Мы научим вас использовать технологии Big Data так, что вы сразу сможете применять их в боевых условиях.
Кому подойдет эта программа?
Начинающим специалистам
Вы уже знакомы с Python, у вас есть базовые знания SQL и вы хотите развиваться в сфере Data Science
Аналитикам и исследователям
Вы уже умеете работать с данными и хотите познакомиться с инструментами для работы с Big Data
Data Science специалистам уровня junior/middle
Вы уже работаете в сфере Data Science и хотите прокачать навыки работы с Big Data
Специалистам в области Data Engineering
Вы уже работаете в сфере Data Engineering и хотите расширить свой кругозор и освоить актуальные технологии
Программа
6 недель • 6 – 10 часов в неделю
Первая неделя
Введение в Big Data для Data Science
Вторая неделя
Hadoop
Третья неделя
Spark
Четвёртая неделя
Workflow
Пятая неделя
SparkML
Шестая неделя
BI Tools
Как проходит обучение на программе
Теоретические основы
Вся теория в онлайн-курсе, который можно проходить, когда удобно даже с мобильного. А доступ к материалу останется и после окончания программы
Общение
Общий чат в Telegram, где можно задать вопрос преподавателям и обсуждать тонкости заданий между собой
Вебинары
Каждую неделю – встреча с преподавателями, обсуждение материала и ваших вопросов
Проект
Вы будете работать с реальными базами данных MySQL и ClickHouse, настраивать работу аналитических пайплайнов в AirFlow, визуализировать результаты в BI системах. А преподаватели будут давать много обратной связи
Курс «Big Data Science» — Сетевая академия Ланит
Data Scientist – это специалист в области исследовании данных, который разбирается в статистике лучше, чем любой инженер-программист и намного лучше в программировании, чем любой статистик.
В рамках данной специализации мы предлагаем:
Специализация Big Data Science позволяет получить и расширить необходимые навыки для работы в области аналитики больших данных как для специалистов, имеющих опыт, так и для начинающих. Специализация Big Data Science предполагает наличие у слушателей знания статистических методов и инструментария аналитики, умение работать с большими структурированными и не структурированными данными и обладание практическими навыками использования компонент экосистемы Hadoop.
Потоковая обработка в Apache Spark
Анализ данных с APACHE SPARK STREAMING, SPARK SQL, MLLIB И GRAPHX
Администрирование кластера HBase
Интеграция Hadoop и NoSQL
Введение в машинное обучение на Python
Введение в нейронные сети на Python
Data pipeline на Apache AirFlow и Arenadata Hadoop
Аналитика Больших Данных для Руководителей
Основы Apache Spark для разработчиков
Apache Kafka для разработчиков
Визуализация данных на языке Python
Машинное обучение в Apache Spark
Графовые алгоритмы в Apache Spark
Онлайн-марафон «Искусственный интеллект для менеджеров»
Онлайн-марафон «Создай свой чат-бот за 4 урока»
Безопасность озера данных Hadoop на платформе CDP
Подготовка данных для Data Mining на Python
Администрирование кластера Hadoop
Hadoop для инженеров данных
Hadoop SQL Hive администратор
Cloudera Impala Data Analytics
Администрирование кластера Kafka
Кластер Apache NiFi
Курс «Бизнес-аналитика и системы больших данных» — НИУ ВШЭ
Термином «Big Data» (большие данные) обозначают феномен стремительного роста объёмов информации во всех областях деятельности современного общества, появление технологических возможностей анализировать эти огромные массивы данных, и потенциальные перспективы эффективного использования результатов этого анализа для прогнозирования и принятия правильных управленческих решений.
Цель англоязычной магистерской программы Business Analytics and Big Data Systems (Бизнес-аналитика и системы больших данных) – подготовка профессионалов, способных оценить влияние технологий больших данных на деятельность организаций, умеющих разрабатывать новые модели информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных, организовать работу по внедрению основанного на технологиях больших данных аналитического инструментария и решений для управления большими данными, способных оценить экономическую эффективность таких проектов, управлять данными предприятия.
К обязательным предметам относятся следующие дисциплины:
В качестве дисциплин по выбору предлагаются следующие курсы:
Курс «Business Analytics and Big Data (MiBA)» — Высшая школа менеджмента СПбГУ
Общие дисциплины
Машинное обучение и большие данные
Во время курса студенты ознакомятся с основами применения машинного обучения в различных областях экономики и управления, а также научатся проводить анализы данных с использованием современных методов машинного обучения и интерпретировать полученные результаты расчетов. Полученные навыки позволят студентам уверенно работать с современными инструментами для анализа больших данных.
Управление ИТ проектами
Цель данного курса — овладеть принципами эффективного планирования и контроля проектов, включая анализ потребностей, разделение задач, планирование рабочего процесса, распределение ресурсов, управление рисками, отслеживание и оценку эффективности. Студенты ознакомятся с основными функциями руководителя проектов, узнают разницу между менеджментом обычных проектов и проектов с большими данными, изучат инструменты управления.
Разработка и внедрение моделей машинного обучения
На этом курсе студентам будет предложено своими руками разработать с нуля прототип предсказательного продукта на основе модели машинного обучение – от постановки бизнес-задачи до разворачивания микросервиса на облачной платформе. Внутри проекта студентам предстоит пройти весь путь аналитика данных и Data Science специалиста – собрать данные, провести их первичный анализ, выбрать необходимую метрику, провести моделирование и тестирование, закончить проект переводом модели в продуктивное окружение.
Основы корпоративных данных
Этот курс рассказывает про данные в компании от самых основ до начала погружения в предмет управления данными. На курсе рассказывается про данные, возникающие на разных уровнях организационной структуры компании, влияние отраслевых особенностей на структуру и состав данных, которые возникают в процессе функционирования компании. От бизнес-задач, решаемых разными компаниями с использованием данных, курс переходит к различным моделям работы с данными в компании. Студенты познакомятся с основными типами архитектур хранилищ данных, получат знания в области современных решений по хранению и работе с данными и принципов проектирования моделей данных.
Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных
Архитектура предприятия обеспечивает структурированный подход к реализации стратегии, что позволяет эффективно и результативно преобразовывать предприятия. Курс включает в себя анализ и проектирование предприятия в его нынешнем и будущем состоянии с точки зрения бизнеса и технологий. Студенты ознакомятся с преимуществами и основополагающими концепциями, методологией и основными инструментами предмета, узнают, как сервисы архитектуры предприятия помогают интегрировать методы бизнес-планирования и технологического планирования, а также научатся создавать и внедрять архитектуру предприятия.
К возможным карьерным траекториям в сфере аналитики и больших данных можно отнести следующие позиции:
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!
Эти интерактивные курсы предназначены для продвинутых специалистов, а не для начинающих. Поэтому в ITEA есть определенные требования к будущим студентам:
Курсы по Big Data проходят по такой программе:
На курсе ты научишься:
Твой полный план изучения Big Data: