5 июня 2019 г. стартуют курсы «BDAM: Аналитика больших данных для руководителей».

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

Аудитория: курс аналитика больших данных для руководителей ориентирован на руководителей, менеджеров и специалистов, желающих получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах больших данных.

Предварительный уровень подготовки не требуется.

Продолжительность:3 дня, 24 академических часа
Документ об окончании курса: сертификат учебного центра.

Курс «Аналитика больших данных для менеджеров» 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. На курсе вы узнаете базовые и расширенные методы аналитики и техники поиска и извлечения знаний  из больших массивов разнородных данных. Курс включает сравнение различных версий дистрибутивов платформы Hadoop, облачные сервисы для хранения и аналитики данных, «open source« и коммерческие инструменты используемые для хранения, обработки, визуализации и аналитики больших данных.

В программе курса подробно рассматриваются сценарии применения технологий работы с Большими Данными (Big Data)  в различных отраслях бизнеса (Банки и финансовые учреждения, промышленность, торговля и транспорт) и организациях государственного сектора, начиная от процесса инициации проекта по цифровизации предприятия (сбора больших данных, формирования команды проекта по аналитике больших данных) и включая все фазы жизненного цикла работы с большими данными (подготовка данных, выбор модели, пилотное развертывание и тестирование  модели, промышленная эксплуатация).

В курсе особое внимание уделяется вопросам работы с персональными данными, монетизации больших данных, обеспечение безопасности при работе с большими данными и возможные сложности и специфика при работе с большими данными для различных секторов экономики.

Если вы хотите разбираться:

1. в основных  понятиях мира Больших Данных, Машинного обучения и Интернета Вещей;
2. знать, в чем отличие разных версий дистрибутивов Hadoop, Spark, NoSQL или Kafka;
3. назначение компонентов экосистемы Hadoop, Spark, Kafka;
4. нюансы облачных решений;
5. что такое стандарт GDPR;
6. особенности Индустриального интернета Вещей;

приглашаем Вас на обучение в «Школу Больших Данных»