биг дата обучение с нуля бесплатно
Знакомство с Big Data: полезная информация для чайников
Информационные технологии развиваются в геометрической прогрессии, а вместе с ними растет и объем данных, который требуется хранить на тех или иных устройствах. Сюда же можно отнести «вес» новых приложений и файлов. Все это привело к тому, что пользователи начали сталкиваться с одним очень интересным термином и задумываться: big data – что это, и как работает. Именно с этим словосочетанием предстоит познакомиться в предложенной статье.
Определение
Биг Дата или большие данные – это целые комплексы информации, собранные в «пачки». Они просто огромных размеров. Если дать обычному компьютеру соответствующие сведения, он не справится с поставленными задачами. Обработка завершится неудачей.
Большие данные собираются различного формата, относятся к неструктурированным и могут содержать те или иные ошибки. Накапливаются очень быстро. Задействуются для совершенно разных целей.
Big Data – вовсе не обычная база данных. Чтобы понять этот факт, требуется дать изучить несколько примеров. Сначала указываются небольшие сведения, после – большие (через «/»):
Для работы с большими данными приглашают специально обученных людей. Но об этом будет рассказано позже. В первую очередь требуется изучить, какие особенности и нюансы имеют большие объемы информации.
История возникновения
Работы с большими данными ведутся на постоянной основе. И объем получаемой информации возрастает в геометрической прогрессии. То, что несколько десятилетий назад казалось объемным, сейчас – мизер.
Впервые большие «даты» возникли в 70-х годах прошлого столетия. Тогда образовались центры обработки информации. К 2005 году по мере роста технологического прогресса фирмы стали разбираться в масштабах контента пользователями интернет сервисов (YouTube, VK, Facebook и так далее).
В этот же момент создали первую платформу, которая по мере роста количества поступаемых материалов научилась работать с большими объемами. Ее название – Hadoop. Ныне это – стек технологий для обработки информации. Далее популярность набрал некий NoSQL. Представляет собой некую совокупность методов для создания систем управления BigData.
Свойства
Большие данные – технологии обработки материалов в электронной форме, которые превосходят тысячи Терабайтов. С течением времени их количество сильно возрастает. Сюда включают Петабайты и Эксабайты.
У Big Data есть различные характеристики. Они еще называются свойствами:
По этим трем характеристикам удается отличить соответствующие «IT-составляющие». В последние годы происходит резкий рост реальной востребованности большого количества электронных материалов. Это привело к образованию нескольких новых свойств:
Первая каждой корпорацией устанавливается в индивидуальном порядке. Необходимо оценить, способны ли задействованные материалы принести ту или иную пользую бизнесу. Достоверность говорит сама за себя. Это понимание, насколько данные BigData правдивы и заслуживают доверия публики. Ведь неточности идут во вред организациям и их деятельности. И не важно, о крупной компании идет речь или о мелкой.
Как происходит работа
В той или иной сфере деятельности работа с Big Data осуществляется согласно установленной модели поведения. Она нужна для того, чтобы формировать новые бизнес-подходы и не путаться. Производится в 3 этапа:
Каждый «шаг» имеет собственные нюансы и особенности, зная о которых, аналитик может предоставлять качественные услуги предприятию.
Интегрирование
Это – начало работы с системой. Фирма осуществляет внедрение различных информационных технологий (искусственных интеллект, суперкомпьютеры и так далее), а также специальных систем, которые позволят собирать из всевозможных источников большой объем сведений.
При интегрировании подключаются инструменты для обработки и форматирования электронных материалов. Это требуется в целях упрощения дальнейшего применения «даты».
Управление
Заранее решаются вопросы относительно того, где именно хранить Big Data. Их исход зависит от разнообразных критериев. Главными служат предпочтения по формату и технологии обрабатывания.
Чтобы в будущем проблемы никого не беспокоили, существуют алгоритмы установки «мест хранения» больших материалов. Они предусматривают использование локальных хранилищ для реализации поставленной задачи. Также предприятия способны работать с частными и публичными облачными сервисами. Такой прием позволяет экономить ресурсы и финансы без какого-либо ущерба.
Анализ
Рассматриваемые «хранилища» становятся полезными непосредственно после проведения так называемого анализа. Он служит завершающим звеном взаимодействия. Чтобы справиться с поставленной задачей, задействуют разнообразные методы работы. Пример – машинное обучение или генетические алгоритмы. В результате происходит отсеивание «лишних» сведений. Для клиентов и сотрудников предприятия остаются только наиболее важные, качественные и полезные материалы.
О методах работы
При помощи искусственного интеллекта и других высокотехнологичных устройств происходит обработка информации большего размера, нежели при задействовании «обычных гаджетов». Пример – нейро сети.
Всего существуют следующие методы работы с большими «датами»:
Это – основные варианты развития событий. Далее каждый из них будет рассмотрен более подробно. Тогда за один раз пользователь сможет точно понять, с чем ему предстоит иметь дело.
Машинное обучение
Пример – человек в интернете просматривает новости или ищет информацию в Google. Алгоритм изучает соответствующие сведения и предлагает нечто схожее. Искусственные интеллекты без явных признаков программирования способны создавать прогнозы путем уже известных свойств. Последние извлекаются из «обучающих данных».
Анализ соцсетей и настроений
В случае с настроением метод задействован для:
В случае с социальными сетями анализ используется, чтобы:
Последний вариант особо полезен при телекоммуникациях.
Правила ассоциации
Этот подход необходим для:
Использует соответствующих подход обычно каждая торговая точка. Задействуются материалы, получаемые посредством POS-систем.
Дерево классификаций
Этот метод применяется при:
При помощи статистической классификации в Big Data производится определение категорий, к которым можно отнести новое наблюдение.
Генетический алгоритм
Вдохновляются принципами работы эволюции. Сконцентрированы на наследовании, естественном отборе и мутации.
Регрессия
Регрессионный анализ используется для решения следующих задач:
Предусматривает прием манипулирование независимыми переменными. Это делается для того, чтобы просмотреть принципы влияния на зависимые сведения.
Как собирается и обрабатывается
Big Data – то, что самостоятельно собрать и обработать не получится. Загрузка больших сведения отнимает немало ресурсов и финансов. Поэтому разработчики создали спецподходы, упрощающие соответствующие операции.
Задумываясь, что такое Big Data, пользователи должны понимать, какие инструменты могут пригодиться для хранения и обработки оных. Сейчас для этого используются:
В зависимости от ситуации Big Data будет обрабатываться теми или иными средствами. Обычно их выбор остается за аналитиками или специалистами по «большим данным».
Перспективы развития
Для простого анализа Big Data не так необходимы. Но у всех возникает вопрос о том, насколько соответствующая область в ближайшие десятилетия будет востребована. Сейчас она «на высоте», а что будет через 5-10 лет, неизвестно.
Blockchain и Big Data – перспективные и дополняющие друг друга области. Примерно с 2015-2016 года активно появляются в СМИ и набирают обороты. Криптографически безопасные технологии способны обеспечить надежную защиту сведений, сохраняя ее конфиденциальность. Для того, чтобы решить проблемы Big Data, используется Блокчейн.
Также стоит отметить, что почти все отрасли деятельности людей занимаются инвестициями в большие данные. Аналитика рассматриваемых «материалов» поможет отслеживать транзакции и обнаруживать скрытые схемы (при подключении Блокчейна). Все это – весьма перспективно и актуально. А с учетом того, что современный мир активно развивает IT-технологии, Big Data и их ценность с течением времени будет только увеличиваться.
Как стать специалистом в «отрасли»
Знать о характеристиках больших данных, а также уметь работать с ними должны специально обученные люди. Их так и называют – специалисты по BigData.
Самообразование в данном случае никак не поможет. Это не программирование, которому можно обучиться «с нуля» собственными силами. В ВУЗах России пока тоже не слишком часто предлагают соответствующее направление. Но выход есть.
Для того, чтобы разбираться в Big Data и стать настоящим специалистом, можно выбрать один из следующих вариантов развития событий:
Выбор не такой уж большой. В основном люди отдают предпочтение курсам. Они бывают как дистанционные, так и «очные». Первый вариант пользуется большим спросом, нежели второй. Для успешного обучения требуются базовые знания информатики и IT-технологий. Проще всего освоиться в соответствующей отрасли будет инженерам, а также «технарям» и «айтишникам».
Теперь ясно, что такое Big Data, для чего и как они применяются. Стать специалистом в этой перспективной сфере может каждый, но для этого придется изрядно постараться. Большой труд окажется вознагражден достойно.
📊 С чего начать погружение в Big Data?
Вакансии Data Scientist, Data Engineer и Data Analyst все чаще встречаются в объявлениях с привлекательно высокими зарплатами. С чего начать погружение в Big Data? Чтобы влиться в это направление, рассмотрим основные знания, навыки и технологии, которые стоит изучить новичку для поиска работы.
Направления в Big Data
Разберем направления работы экспертов по большим данным:
Специалист по Big Data должен знать, что такое самодисциплина и уметь следовать рабочему процессу, который бывает монотонным и однообразным.
Для работы с большими данными, необходимо иметь хотя бы базовые знания:
Что нужно знать Data Scientist?
Исследователь, ученый по данных (Data Scientist) в основном занимается извлечением полезной информации из массивов сведений.
Основные знания, которыми должен обладать специалист Data Scientist:
Что следует изучать Data Engineer?
Роли в Data Engineering:
Каждому из перечисленных специалистов важно понимать, как работают операционные системы, а также обладать навыками машинного обучения.
Какой базой должен обладать Data Analyst
Для аналитика не обязательно высшее образование в области информационных технологий. Однако Data Analyst должен разбираться в бизнес-процессах, понимать статистику, выполнять машинное обучение, уметь работать с инструментами.
Типа анализа данных:
Базовые навыки Data Analyst:
Дополнительно аналитик может использовать Apache Storm, Apache Kinesis, Apache Spark Streaming.
Специалистам по Big Data нужно уметь строить графические модели, используя байесовские и нейронные сети, кластеризацию и виды анализа. Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer должны обладать навыками работы с Data Lakes (озерами данных), а также разбираться в вопросах безопасности и управления данными (Data Governance). Стать экспертом поможет углубленная проработка каждого из навыков.
Если вы только начинаете путь в профессии, обратите внимание на Факультет аналитики Big Data образовательной онлайн-платформы GeekBrains. Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения. Занятия под руководством опытных наставников и поддержка опытных HR помогут вам продвинуться по карьерной лестнице. Специализированный опыт не потребуется: программа предполагает освоение профессиональных навыков с нуля.
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.