BIG DATA с нуля

Научитесь работать с большими данными

Расширьте знания в аналитике

Перейдите на новый уровень в профессии

~120 000 ₽ средняя зарплата аналитика big data в Московском регионе (по данным hh.ru)

Big data — инструменты, подходы и методы обработки огромных объёмов данных. По сути это альтернатива традиционным системам обработки данных.

Если вам требуется общее расширение кругозора в теме технологий работы с данными и необходимость апгрейда на текущем месте работы, курс даст возможность расширить профессиональные навыки, работать с новыми задачами и быстро приносить результаты в проектах.

Зачем изучать Big Data

• Up skill профессии
  Вас ждёт апгрейд навыков в аналитике данных и понимание, зачем и где нужна big data, новая траектория развития карьеры и более сложные рабочие проекты.
• Расширение кругозора
  Вы расширите свой кругозор, освоите технологии для перехода на уровень middle и сможете быстрее выполнять свои рабочие задачи.
• Переход в новую область
  Курс даёт ключевые технологии и навыки для старта погружения в самую горячую профессиональную область. Вы получите практику, достойную включения в резюме.

Что вы получите в результате обучения

Аналитик больших данных

Реализованные проекты

• Классификатор и оценка результатов его работы на отложенной (train_test_split) выборке
• Коллаборативная фильтрация (прогнозы на основе данных) в MapReduce

Мои навыки

• Сбор и подготовка данных для анализа
• Понимание бизнес-требований заказчика и организация эффективной команды
• Преобразование неструктурированных данных в простые для восприятия и ценные для бизнеса сведения
• Построение моделей данных из разных неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
• Определение и выбор оптимальной архитектуры для Big Data проекта
• Основы работы с Hadoop и MapReduce: фильтры, сортировки, поиск, группировки, определение мин-макс значений и частоты
• Определение результатов обработки и инсайтов в данных и улучшение качества принятия решений на их основе

Инструменты, которые вы освоите

Hadoop и MapReduce

Инструмент и фреймворк для вычисления распределённых задач с использованием большого количества компьютеров («ноды») в кластере.

NoSQL, MongoDB Нереляционные базы данных для работы с Big Data на примере MongoDB.

Apache Spark

Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных.

Google Colab Сервис, который позволяет запускать библиотеки Python «в облаке».

PySpark Пакет распределённого управления данными и машинным обучением в Apache Spark.

Pandas

Продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python.

Excel Программа для работы с электронными таблицами.

Занятия
Вебинары дважды в неделю. Раз в три занятия - практика на отработку знаний.

Практика
После каждого занятия - тестирование или практическое домащнее задание с проверкой и обратной связью.

Сопровождение
Каждый студент может пообщаться с экспертами курса, получить помощь координаторов и наставников.

Трудоустройство
Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, предложит вакансии и будет сопровождать на всех этапах поиска работы.

Что нужно знать и уметь для успешного обучения на программе

Не бояться осваивать базовые команды в Python / SQL

Развитие карьеры

Каждый выпускник получает помощь и поддержку Центра развития карьеры

• Помощь в подготовке резюме и прохождении собеседования
• Консультация с HR-специалистом по поиску работы и развитию карьеры
• Возможность прохождения стажировки в проектах «Нетологии-групп»: в Фоксфорде, Нетологии, EdMarket
• Регулярное информирование об открытых вакансиях в компаниях-партнёрах
• Бесплатный доступ к подборке видеокурсов по поиску работы и soft skills для всех студентов