У вас уже есть заявка на текущий период.
Если вы хотите, чтобы данная программа участвовала в розыгрыше гранта в этом месяце, необходимо добавить ее в папку "Интересные мероприятия".
Или создайте заявку на другой период.
31.07.2017 - 04.09.2017 Уточните расписание у организатора. Возможно он не успел обновить расписание.
Форма обучения:
Online
Вид мероприятия:
Курсы
Тип мероприятия:
Открытые
Целевая аудитория
Курс будем полезен всем, кто интересуется концепцией больших данных и хотел бы получить необходимый объем знаний для дальнейшего развития. Программа составлена таким образом, что от слушателей не требуются базовые знания математики, технологий и умения программировать. Программа полезна также руководителям, которые хотели бы разобраться в концепции и в подходах к работе с большими данными.
Преподаватель
Александр Петров, Сергей Жемжицкий, Артем Просветов, Денис Афанасьев.
Анонс программы
Научитесь работать с большими массивами под руководством признанных экспертов в области анализа данных. Дополните свой профессиональный опыт практическими навыками из востребованной сегодня и в будущем области знаний.
Описание программы
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 ...
Подробнее о программе
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
Инспектор отдела кадров (кадровик)+1С: ЗУП 8.3, воинский ...
Бухгалтерский учёт для начинающих + 1C: бухгалтерия. 8.3
Госзакупки 44-ФЗ и 223-ФЗ. Управление закупочной деятельностью
AutoCAD. Базовый уровень
Бухгалтерский учет с ноля. Налоги. Отчётность. 1С: ...
Управление и подбор персонала + кадровый учёт предприятий+1С: ...
Сметное дело в строительстве. Гранд смета 2025.1. Теория и ...
Управление закупками в сфере государственного оборонного ...
Подготовка тренеров. Работа с аудиторией и методики создания ...
Кадровый, воинский учёт + отчётность в 1С: Зарплата и ...
Скидка
