Курсы программистов, курсы обучения программированию

Вы обучитесь азам программирования всего за 5 вечеров или 3 дня.

Курс для тех, кто не знает языков программирования, но хотел бы научиться. Вы обучитесь азам программирования всего за несколько дней.

Цель обучения: получить представление о концепции прикладного решения и выбрать более углубленное направление дальнейшего обучения по программе 1С:ERP Управление предприятием 2.5.

Курс предназначен для ознакомления с различными механизмами, с помощью которых система "1С:Предприятие 8" может обмениваться данными и взаимодействовать с другими системами.
Занятия проводятся с 11-00 до 14-00 один раз в неделю (по воскресениям). В течение занятия предусмотрены кофе-брейк.

Цель курса: дать базовые знания и навыки работы с PHP и фреймворков Laravel/YII/Symfony. В процессе обучения на курсе вы освоите язык программирования PHP с нуля, а полученные на курсе знания примените на практике для создания веб-сайтов на PHP с использованием фреймворков.

После окончания курса вы научитесь: решать определенные задачи при помощи стандартных средств языка Python; выполнять простую обработка текста без регулярных выражений; создавать собственные классы; оценивать сложность алгоритма; работать с массивами данных; использовать NumPy; использовать важнейшие стандартные структуры данных; использовать модуль Matplotlib для визуализации данных; создавать

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

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.

2-хдневный курс обучения по NiFi позволит вам получить и систематизировать знания по использованию НайФай для машрутизации и преобразования распределенных потоков больших данных. Курс нацелен на вопросы использования возможностей Apache NiFi для построения гибкого потока обработки данных, включая программную обработку данных, работу со слабо-структурированными данными и использование локального

Машинное обучение (Machine Learning) – это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного

Процесс сбора и подготовки данных — один из самых трудоемких и сложных этапов в анализе больших объемов данных, который порой занимает до 80% всего времени. Использование статистических методик и современного программного обеспечения позволяет значительно сократить временные и финансовые затраты на данном этапе, и повысить эффективность и качество конечных результатов.

В теоретической части вы узнаете о наиболее важных API, архитектуре Kafka и внутренних принципах работы основных API Apache Kafka (Producer API, Consumer API, Streams API, Connect API), а также об особенностях реализации Apache Kafka и некоторых интересных концепциях, таких как exactly once semantics, компактируемых логах, Kafka DSL и др.

Практические курсы по Apache Zeppelin предназначены для дата-инженеров, администраторов, системных архитекторов, аналитиков и разработчиков, которые хотят получить практические навыки по эффективной интеграции компонентов экосистемы Apache Hadoop и интерактивному анализу больших данных с помощью многопользовательской кросс-платформенной среды.

Данный курс  направлен на формирование практических и теоретических  навыков планирования, формирования и сопровождения Data Lake (озеро данных). Рассматриваются примеры интеграции, настройки и обслуживания "pipelines" — традиционных источников поступления данных (корпоративные базы данных, web-логи, файловые системы, интернет данные, транзакции)  для последующего анализа больших данных.

Курс "Основы Hadoop" представляет сокращенную версию курса "Администрирование кластера Hadoop" и проводится параллельно с данным курсом в 3 дня, согласно утвержденной программе, на платформе Cloudera, HortonWorks или ArenaData Hadoop по выбору.

Практический курс по потоковой обработке с использованием Спарк рассчитан на специалистов, которые хотят получить опыт настройки и использования механизмов потоковой обработки в спарк, с видами источников и нюансами практического использования Structured Streaming.

NoSQL (Not Only SQL) – это подход к реализации масштабируемого хранилища с гибкой моделью данных, когда проблемы масштабируемости (scalability) и доступности (availability), важные для Big Data решений, решаются за счёт атомарности (atomicity) и согласованности данных (consistency). Выделяют 4 типа NoSQL-СУБД:

Машинное обучение (Machine Learning) – это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного

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

Вы научитесь писать сайты с нуля (верстка на WordPress). В ходе изучения полного курса, вы сможете хорошо владеть кодом и разобраться сами в любом движке. Никаких заполнений шаблонных сайтов только уникальная верстка. После прохождения 2-х частей курса = 100 ак. ч вы получите полноценную специальность и документ о доп образовании.