BDAM: Аналитика больших данных для руководителей: Курсы

	Организатор	Регион	Стоимость


Коммерсант (0.03)		Москва	54 000 руб. руб. 54,000.00 за 24 ак. часа 3 дня

Даты проведения

05.06.2019 - 07.06.2019
04.09.2019 - 13.09.2019
Уточните расписание у организатора.
Возможно он не успел обновить расписание.

Форма обучения: Очная/дневная

Вид мероприятия: Курсы

Тип мероприятия: Открытые

Целевая аудитория

Для руководителей, менеджеров и специалистов, желающих получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах больших данных.

Преподаватель

Николай Комиссаренко

Анонс программы

Все, что нужно знать для успешной работы с большими данными: методы аналитики и машинного обучения, основы и функционал компонентов экосистемы Hadoop, безопасность в Data Lake, Интернет Вещей и GDRP.

Описание программы

Введение в Big Data (Большие данные)
- Большие данные и цифровая трансформация
- Методы аналитики больших данных
- Отраслевая специфика аналитики больших данных
- Жизненный цикл аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
Data Mining — извлечение знаний из больших данных
- Задачи Data Mining
- Техники Data Mining
- Классификация и кластеризация
- Прогнозирование и визуализация
- Ассоциативные правила и обнаружение аномалий
- Методология CRISP-DM
- Инструменты Data Mining
- Специфика применения Data Mining для разных отраслей бизнеса с примерами
Машинное обучение для Data mining
- Основные определения
- Задачи и область применения машинного обучения

Подробнее о программе

Введение в Big Data (Большие данные)
- Большие данные и цифровая трансформация
- Методы аналитики больших данных
- Отраслевая специфика аналитики больших данных
- Жизненный цикл аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
Data Mining — извлечение знаний из больших данных
- Задачи Data Mining
- Техники Data Mining
- Классификация и кластеризация
- Прогнозирование и визуализация
- Ассоциативные правила и обнаружение аномалий
- Методология CRISP-DM
- Инструменты Data Mining
- Специфика применения Data Mining для разных отраслей бизнеса с примерами
Машинное обучение для Data mining
- Основные определения
- Задачи и область применения машинного обучения
- Supervised/unsupervised машинное обучение
- Инструменты и технологии машинного обучения
Data mining в социальных сетях
- Введение в анализ социальных сетей и теорию графов
- Базовые алгоритмы на графах и основные возможности графового анализа
- Феномен маленького мира
- Выделение важных узлов в социальных сетях
- Инструменты и методы визуализации графов для применения в бизнесе
Инструментарий для работы с Big Data
- Специфика работы с Big Data
- Аналитика для неструктурированных данных с использованием Hadoop
- Назначение и характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop для хранения и обработки Big Data(MapReduce, HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, и т.д.)
- Сравнительный анализ Hadoop дистрибутивов (Cloudera, Horton Works, MapR) и инструментария аналитика данных на примерах использования
- Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data
- Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data
- Средства визуализации для аналитики данных.
Интеграция Больших данных
- Основные принципы работы с Big Data
- Импорт и экспорт данных с Hadoop (SQL, NoSQL, HDFS, NFS, потоковые данные, web content, файлы логов, социальные сети)
- Пакетная и динамическая загрузка данных
Правовые аспекты организации защиты персональных данных
- Правовое регулирование в области защиты персональных данных
- Международная практика в области защиты персональных данных
- Права субъекта и обязанности оператора при обработке персональных данных
- Виды нарушений безопасности персональных данных
- GDRP
С чего начать?
- Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли
- Специфика рынка данных и аналитики
- Отличия подходов Business Intelligence и Data Science
- Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data.

Скрыть подробности

Контактная информация

Коммерсант
Лебедева Ксения
sales@bigdataschool.ru
Илимская д.5, к/2
+7 99 показать номер

	Сохранить в избранном

	Заказать звонок

	Отправить вопрос или заявку


Курс в архиве


	Телефон организатора Нажмите на ссылку, чтобы увидеть телефон Показать телефон

	Пожалуйста, скажите организатору, что нашли мероприятие на EduMarket.ru