Big Data: основы работы с большими массивами данных

125 участников

О чём курс

Анализ данных требует не только теории, но и понимания архитектуры хранения — здесь показывают, как объединять разнородные массивы информации и строить на их основе бизнес-стратегии. Вы разберете ключевые методы машинного обучения, научитесь настраивать A/B-тестирование для оптимизации процессов и освоите работу с инфраструктурой Hadoop и NoSQL. Курс ориентирован на тех, кто хочет перейти от простого сбора данных к их профессиональной обработке в режимах batch и real-time. По итогам вы научитесь внедрять алгоритмы Big Data для автоматизации бизнес-задач и самостоятельно проектировать пайплайны обработки данных.

Программа обучения

  • Что такое большие данные
    • История и терминология науки о данных
    • Интеграция и виды больших данных
    • Стратегии применения и реализация проектов
  • Методы анализа больших данных
    • Основы машинного обучения и классы моделей
    • Дескриптивный анализ и A/B-тестирование
    • Процесс создания моделей
  • Основы систем больших данных
    • Программирование для больших массивов
    • Архитектура хранения и обработки (batch/real-time)
    • Инструментарий аналитики: Hadoop и NoSQL
  • Практика работы с большими данными
    • Внедрение технологий оптимизации бизнес-процессов
    • Управление сбором и аналитикой данных
    • Практическое применение алгоритмов машинного обучения
Складчина создана 6 апреля 2017 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.
272 ₽ 14 900 ₽