Обучение по базам данных

Практические навыки, получаемые слушателями по окончании обучения: разработка структуры и создание базы данных, программирование на языке Transact-SQL, использование функций, процедур и триггеров.

Практические навыки, получаемые слушателями по окончании обучения: установка, настройка, управление MS SQL Server 2008 R2, резервное копирование и восстановление БД.

Практический курс Введение в нейронные сети на Python предназначен для получения следующих знаний и навыков: понять, что такое нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект; освоить принципы функционирования нейронных сетей; знать, как эффективно использовать нейросетевые модели в бизнесе; разобраться с математическими основами нейронных сетей; освоить базовые методы работы с

Освоить базовые понятия и методы создания ML-продуктов от сбора данных до интеграции модели в продуктивную среду. Познакомиться с инструментами командной разработки (Git, MLFlow, DVC) и основами менеджмента ML-проектов.

Тренинг рассчитан на широкий круг ИТ-специалистов, которым необходимо получить первоначальное представление о решениях в области построения хранилищ данных (DWH) и сфере применимости таких хранилищ. Во время тренинга будут рассмотрены: основная терминология и понятия предметной области; основы управления проектами (для понимания задач и взаимодействия участников проекта); ряд выделенных тем,

Курс "Аналитика больших данных" предоставляет необходимые знания для участия в проектах по анализу больших данных. Включает информацию о фазах жизненного цикла процессов аналитики больших данных при переходе бизнеса к использованию Big Data.

По окончании Вы получите диплом Томского государственного университета, сертификаты Академии Cisco Systems CCNA, CCNP

Курс "Аналитика больших данных" предоставляет необходимые знания для участия в проектах по анализу больших данных. Включает информацию о фазах жизненного цикла процессов аналитики больших данных при переходе бизнеса к использованию Big Data.

Курс даёт необходимые знания по эффективной и безопасной эксплуатации GreenPlum в качестве средства быстрой аналитики больших данных, а также основы многоуровневых Data Lake и КХД. Освоение каждой практической темы подкрепляется лабораторной работой. Выполнять лабораторные работы предлагаем на базе дистрибутива native Greenplum или Arenadata DB – выбор по желанию слушателя.

На этом курсе вы изучите теоретический минимум и практический инструментарий для обработки графов, включая алгоритмическую составляющую. Особый акцент делается на бизнес-кейсы. Например, сформировать список интересов потребителя с целью точной сегментации целевой аудитории, определить круг знакомых пропавшего человека, выявить подозрительные схемы финансовых транзакций, реализовать

Приглашаем на курс "VIP: визуализация данных на языке Python".

Курс "Аналитика больших данных" предоставляет необходимые знания для участия в проектах по анализу больших данных. Включает информацию о фазах жизненного цикла процессов аналитики больших данных при переходе бизнеса к использованию Big Data.

Курс по программному обеспечению Storage Foundation (SF) ориентирован  на  системных администраторов, системных инженеров, а также специалистов служб технической поддержки. В программу курса входит получение теоретических и практических навыков, необходимых для построения систем хранения данных с помощью Veritas Volume Manager (VxVM) и Veritas File System (VxFS). Слушатели знакомятся с

Apache HBase представляет NoSQL колоночную (column-oriented) базу данных использующую HDFS, обеспечивающая динамическое партиционирование данных, распределение нагрузки, поддержку кэширования и возможности доступа в режиме реального времени. Большое внимание уделяется вопросу проектирования схемы HBase и обеспечения высокой доступности кластера HBase.

Практический курс для разработчиков Apache Spark и специалистов Data Scientists, использующих Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, построение графов Spark GraphX.

Если вы хотите разобраться с основами Data Mining и научиться самостоятельно формировать датасеты для машинного обучения, а также освоить инструменты Apache Spark и Python для статистической обработки больших данных, вам необходим этот курс подготовка данных для Data Mining.

Apache HBase представляет NoSQL колоночную (column-oriented) базу данных использующую HDFS, обеспечивающая динамическое партиционирование данных, распределение нагрузки, поддержку кэширования и возможности доступа в режиме реального времени. Большое внимание уделяется вопросу проектирования схемы HBase и обеспечения высокой доступности кластера HBase.

Курс по методам Data Mining и визуализации больших данных с использование R-Studio. Манипуляция данных в R, работа с датафреймами и датасетами, подготовка данных и пакеты по работе с графикой ggplot, plotly.

Данный курс предназначен для изучения  алгоритмов машинного обучения с практическим применением техник машинного обучения, реализованных в R. Рассматриваются понятия data mining, измерения производительности и уменьшения размерности, регрессионные модели, байессовская модель, SVM и ассоциативные правила для анализа. После успешного завершения данного курса вы сможете понимать  и объяснять

Авторские курсы по интеграции NoSQL и Hadoop помогут получить следующие знания и навыки: понять, как организовать комплексную Big Data инфраструктуру на базе озера данных Apache Hadoop, интегрированного с корпоративными хранилищами данных (КХД), OLAP и OLTP системами; разобраться с архитектурой КХД и Data Lake, принципами их наполнения, средствами организации ELT/ETL-процессов; освоить