Big Data: основы работы с большими массивами данных: Курсы

Что такое большие данные

6 часов практики 6 часов теории

История появления науки о данных, определения и термины. Зарождение эры больших данных. Машинные данные и способы их получения, интеграция разнородных данных. Получение больших данных, типы данных. Способы применения больших данных и построение стратегий на их основе. Реализация проектов с использованием больших данных.

Методы анализа больших данных

8 часов практики 8 часов теории

Основные характеристики больших данных, типы анализа данных. Основные понятия теории машинного обучения. Классы моделей в машинном обучении, дескриптивный анализ. A/B-тестирование и оптимизация. Основные и продвинутые методы анализа больших данных. Процесс создания модели в машинном обучении.

Основы систем больших данных

6 часов практики 6 часов теории

Основы программирования для работы с большими массивами данных. Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки (batch/real-time), инструментарий аналитики больших данных. Основы работы в Hadoop и NoSQL.

Ключевые навыки:

• Понимание концепции больших данных и ее составляющих
• Построение стратегии монетизации данных
• Построение технологических решений для анализа данных
• Понимание математического аппарата машинного обучения
• Проектирование архитектуры обработки больших данных
• Работа с Hadoop, понимание концепции MapReduce