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 узнаете на курсе
Практика на курсе
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.
Как проходит обучение
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
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