Код курса.
У каждого курса есть свой уникальный код. Зная этот код вы можете быстро найти курс в форме поиска.
Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Москва
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Аналитика Big Data для руководителей
Вендор
Тематика
Тип курса
Авторский
Длительность
24 ак. часов
Стоимость
72 000 RUB
Описание
Сегодня информация — это основа любого бизнеса, инструмент эффективного управления и оптимизации рабочих процессов. Аналитика больших данных (Big Data) вашего бизнеса поможет своевременно выявить и даже предупредить множество проблем, от оттока клиентов до утечки персональных данных. Чтобы понимать возможности современных технологий и выбирать среди них наилучшее соотношение «стоимость/результат», менеджеру необходимо разбираться в базовых понятиях и прикладных решениях.
Кому полезен курс
Теоретический курс «Аналитика больших данных для руководителей» ориентирован на руководство государственных предприятий и частных компаний, менеджеров и специалистов, которые хотят получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах Big Data и цифровизации бизнеса.
Необходимая подготовка
Предварительная подготовка не требуется
Ваш результат обучения
- разбираться в основных понятиях Больших Данных, Машинного обучения и Интернета Вещей,
- понимать назначение компонентов экосистемы Hadoop, Spark, Kafka,
- знать, в чем отличие разных версий дистрибутивов Hadoop, Spark, NoSQL или Kafka,
- выявить нюансы облачных решений,
- уяснить, что такое стандарт GDPR и как он влияет на ваш бизнес,
- понять особенности индустриального интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) и возможности его практического применения на вашем предприятии,
Программа курса
-
Введение в Big Data (Большие данные)
- Большие данные и цифровизация бизнеса
- Методы аналитики больших данных
- Отраслевая специфика аналитики больших данных
- Сценарии применения технологий больших данных
- Жизненный цикл аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
- Формирование озера данных Data Lake
-
Data Mining — извлечение знаний из больших данных
- Задачи и техники Data Mining
- Классификация и кластеризация
- Прогнозирование и визуализация
- Ассоциативные правила и обнаружение аномалий
- Методология CRISP-DM, SEMMA
- Инструменты Data Mining
- Специфика применения Data Mining для разных отраслей бизнеса с примерами
-
Машинное обучение для Data mining
- Основные определения
- Задачи и область применения машинного обучения
- Supervised/unsupervised машинное обучение
- Инструменты и технологии машинного обучения
-
Data mining в социальных сетях
- Введение в анализ социальных сетей и теорию графов
- Базовые алгоритмы на графах и основные возможности графового анализа
- Феномен маленького мира
- Выделение важных узлов в социальных сетях
- Инструменты и методы визуализации графов для применения в бизнесе
-
Инструментарий для работы с Big Data
- Специфика работы с Big Data
- Аналитика для неструктурированных данных с использованием Hadoop
- Назначение и характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop для хранения и обработки Big Data (MapReduce, HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, и т.д.)
- Сравнительный анализ Hadoop дистрибутивов (Arenadata Hadoop, Cloudera, Horton Works, MapR) и инструментарий аналитика данных на примерах использования
- Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data
- Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data
- Средства визуализации для аналитики данных.
-
Интеграция Больших данных
- Основные принципы работы с Big Data
- Импорт и экспорт данных с Hadoop (SQL, NoSQL, HDFS, NFS, потоковые данные, web content, файлы логов, социальные сети)
- Пакетная и динамическая загрузка данных
-
Правовые аспекты организации защиты персональных данных
- Правовое регулирование в области защиты персональных данных
- Международная практика в области защиты персональных данных
- Права субъекта и обязанности оператора при обработке персональных данных
- Виды нарушений безопасности персональных данных
- Стандарт GDRP
-
С чего начать?
- Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли
- Специфика рынка данных и аналитики
- Использование подходов Agile и DevOps
- Методологии для стандарты
- Отличия подходов Business Intelligence и Data Science
- Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data.
! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)
FAQ
Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.
Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.
Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.
Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: Москва, Дербеневская наб. д. 7 стр.5, 5 этаж.
За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.
Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.
- Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
- Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
- Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
- Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.
По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).
Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.
В основном корпусе в Москве по адресу Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.
По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.
Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.
Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.
Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)
Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.
Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза
экспертиза
Эксперты в обучении:
- Сети передачи данных и связь
- ОС Linux и платформы виртуализации
- Центры обработки данных и СХД
Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой
Расширенный лабораторный полигон для практики
Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам
Образовательный девелопер
Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»
Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды
Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами
Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры
Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!
Оставить заявку
Оставить заявку