ВИАКАДЕМИЯ
Институт переподготовки и
повышения квалификации

Наука о данных и аналитика больших объемов данных

и аналитика больших объемов данных

«Наука о данных и аналитика больших объемов данных», курс повышения квалификации

Наука о данных (Data Science) – это набор конкретных дисциплин из разных направлений, отвечающих за анализ данных и поиск оптимальных решений на их основе. Раньше этим занималась только математическая статистика, затем начали использовать машинное обучение и искусственный интеллект, которые в качестве методов анализа данных к матстатистике добавили оптимизацию и computer science. Сегодня мы находимся на начальных этапах применения ИИ, но вполне вероятно, что уже скоро мы увидим новые и более прогрессивные методы его задействования в научных областях и бизнесе. Движущей силой такого быстрого роста является тот факт, что ИИ позволяет компаниям любых размеров значительно повысить эффективность и результативность своих бизнес-процессов и операций. С его помощью можно также достичь огромных успехов в управлении клиентскими и пользовательскими данными.

Эффективный анализ больших данных, несомненно, помогает предприятиям получить значительное конкурентное преимущество и достичь основных целей. Сегодня они применяют для анализа своих скоплений данных различные инструменты и технологии, такие как Python. Все больше компаний сосредоточились на выявлении причин, стоящих за определенными событиями, которые происходят в настоящее время, и в этом случае на помощь приходит прогнозная аналитика — она позволяет выявлять тенденции и прогнозировать, что может произойти в будущем.

  

Добро пожаловать на дистанционный курс
«Наука о данных и аналитика больших объемов данных»!

СТАРТ НОВОЙ ГРУППЫ ЯНВАРЬ 2021 ГОДА

Курсы для IT-специалистов
дистанционный курс повышения квалификации

 

  ИНФОРМАЦИЯ О КУРСЕ
 

Продолжительность:

108 ак.часов

Форма обучения:

Дистанционная

Срок освоения курса:

14 недель

Итоговый документ:

Удостоверение
о повышении квалификации

Стоимость курса:

9 900 руб.

(обучение с поддержкой
куратора)

 

АВТОРЫ КУРСА

 

Дробинцев Павел Дмитриевич

Кандидат технических наук

Воинов Никита Владимирович

Кандидат технических наук

Никифоров Игорь Валерьевич

Кандидат технических наук

 

СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ
ПРЯМО СЕЙЧАС

 

+7 (495) 120-00-76
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

 

Удостоверение о повышении квалификации

 

Удостоверение о повышении квалификации

Вот так будет выглядеть
Ваше удостоверение
(нажмите для увеличения)

Курс содержит информацию о теоретических и практических аспектах технологий, в основе которых лежат принципы получения, преобразования, распределенного хранения и обработки, а также анализа больших объемов данных. Курс направлен на подготовку квалифицированных слушателей, умеющих обоснованно и результативно использовать, разрабатывать, совершенствовать и внедрять в производстве современные технологии  и инструментальные средства анализа и работы с большими объемами данных.

Современная ИТ-индустрия в целях анализа растущего объёма данных, порождаемых во всех областях современного общества, поднимает проблематику Больших Данных (Big Data), а академическое сообщество формирует нарождающуюся Науку о Данных (Data Science). Образовательная программа предусматривает подготовку в области современных методов извлечения знаний из данных, математических методов моделирования и прогнозирования, современных программных систем и методов программирования для анализа данных.

 

Data Science – это магия

 

С развитием информационных технологий для получения, хранения и обработки данных понятие больших данных (Big Data) прочно вошло в нашу жизнь. Современные вычислительные мощности позволяют получать и анализировать огромные объемы данных во всех сферах деятельности. Организации из различных отраслей промышленности заинтересованы в решении задач выявления ценной информации и скрытых зависимостей из большого массива генерируемых данных для увеличения прибыли. Данный курс предоставляет теоретические и практические знания о больших данных, аналитике данных и инструментах по работе с большими данными. Курс обучает эффективному использованию полученных знаний на конкретных примерах. Дается обзор и проходит обучение пользованием основными методами аналитики больших данных. Формируется умение использовать современные технологии и инструментальные средства по работе с большими данными (Hadoop, MapReduce, Spark, NoSQL, язык R и др.)

 

Соберем данные. Проанализируем. Применим результат.

 

Требования. Более эффективно освоение курса будет при наличии у слушателей:

  • базовых знаний основ программирования (алгоритмы и структуры данных, ООП, паттерны проектирования);
  • понимания принципов проектирования СУБД и знание SQL;
  • знаний одного или нескольких языков программирования: Java, Perl, Python и т.д.);
  • понимания основ статистической обработки данных.

* На курс принимаются лица, имеющие (или получающие в настоящее время) высшее или среднее профессиональное образование.

 

Как проходит обучение? Каждую неделю будет доступна новая тема курса: видеолекции, раскрывающие содержание каждой темы, презентации и конспекты, с которыми Вы сможете ознакомиться в любое удобное время. Все темы включают практические занятия, в которых Вам предстоит ознакомиться с примерами решения типовых задач, а затем выполнить задания самостоятельно. В конце каждой темы Вы пройдете контрольный тест, который покажет, насколько Вы усвоили предложенный материал. Рекомендуем изучать материал последовательно, что существенно облегчит Вашу работу.

Содержание каждой темы курса и сроки сдачи контрольных (оцениваемых) заданий Вы можете посмотреть в расписании курса, после подписки на курс. У каждого контрольного задания (тест, практическое задание) есть срок выполнения (дедлайн), по истечении которого ответы система принимать не будет. В расписании курса указан дедлайн для каждого задания, который варьируется от двух до четырех недель в зависимости от его сложности.

Курс включает в себя видеолекции с презентациями и конспектами, практические задания с методическими указаниями и проверкой их решения на on-line тестах, выполнение заданий кейсов для отработки практических навыков, самостоятельную работу слушателя на основе самоконтроля. После окончания обучения курс останется у Вас в личном кабинете. Вы сможете обратиться к видеолекциям и другим материалам курса в любое время. Однако оцениваемые контрольные задания после окончания обучения будут закрыты.

 

Трудоемкость курса – 108 академических часов.

Стоимость курса с доступом в течение 14 недель – 9 900 рублей (обучение с поддержкой куратора)

 

 

Учебная программа дистанционного курса
«Наука о данных и аналитика больших объемов данных»

Тема 1. Введение в большие данные: Определение больших данных и причины их появления. Примеры возможностей для бизнеса. Различие между Business Intelligence и Big Data

Тема 2. Жизненный цикл аналитики данных: Понятие жизненного цикла аналитики данных. Роли, необходимые для успешного создания проекта по аналитике данных

Тема 3. Высокопроизводительные вычисления: Распределенные вычисления на нескольких серверах, вычислительная парадигма MapReduce. Проект Apache Hadoop и его экосистема. Apache Spark и его компоненты. Вычисления в реальном времени, Apache Storm, Flink

Тема 4. Масштабирование и многоуровневое хранение данных: Теорема CAP. Парадигма NoSQL. Классификация NoSQL баз данных

Тема 5. Визуализация данных и результатов анализа: Техники визуализации данных, введение в язык R. Визуализация данных в R

Тема 6. Сложные методы аналитики: Классификация задач анализа: Text, Data, Web, Social Mining. Применение машинного обучения в аналитике. K-means и C-means кластеризация, классификация. Логистическая регрессия, ассоциации, алгоритм Априори.

Тема 7. Анализ текста: Поисковые механизмы: Lucene, Solr, ElasticSearch..Алгоритмы Work2Vec и Glove

Итоговая аттестация

 

После завершения этого курса слушатели:

  • получат представление жизненном цикле аналитики данных, технологиях и средствах распределенной обработки и хранения данных, базовых методах аналитики больших объемов данных,  техниках визуализации данных;
  • смогут использовать типовые технологии и средства аналитики данных, такие как MapReduce, Hadoop, NoSQL, язык R;
  • смогут обосновано и результативно использовать, совершенствовать, разрабатывать и внедрять современные технологии и инструментальные средства анализа и работы с большими объемами данных.

 

Формируемые компетенции:

  • Изучение, освоение и внедрение новых технологий обработки и анализа данных;
  • Извлечение закономерностей из данных и обработка неструктурированных данных;
  • Выполнение работ по созданию (модификации) и сопровождению информационных систем, автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес-процессы;
  • Анализ потребностей заинтересованных лиц и подразделений организации и подходы к исследованию больших данных;
  • Разработка продуктов на основе встроенной аналитики больших данных.

 

Учитесь с удовольствием!

 

Как пройти дистанционный курс повышения квалификации «Наука о данных и аналитика больших объемов данных»? Зарегистрируйтесь на сайте, перейдите в раздел Оплата обучения, добавьте курс в Корзину и оплатите его. Обучение начнется с даты, указанной в верхней части этой страницы.

big data курсы по управлению данными работа СУБД дистанционное дополнительное образование большие данные

ОБЛОЖКИ ДЛЯ ДИПЛОМОВ: ОБЛОЖКИ ДЛЯ УДОСТОВЕРЕНИЙ: ОБЛОЖКИ ДЛЯ АТТЕСТАТОВ: ОБЛОЖКИ ДЛЯ СВИДЕТЕЛЬСТВ: ОБЛОЖКИ ДЛЯ СЕРТИФИКАТОВ: БЛАНКИ:

• Высшее образование (бордовые, синие)
• Среднее профобразование (бордовые, синие)
• Профпереподготовка с гербом (бордовые, синие, голубые)
• Профессиональная переподготовка (бордовые, синие, голубые)
• Универсальные с гербом (бордовые, синие)
• Универсальные (бордовые, синие)
• Об окончании аспирантуры (бордовыесиние)
• Об окончании адъюнктурыординатуры
• Диплом Кандидата наукДоктора наук

• Повышение квалификации с гербом (бордовые, синие, голубые)
• Повышение квалификации (бордовые, синие, голубые)
• Удостоверение кадета
• Удостоверение гимназиста

• Аттестат Доцента
• Аттестат Профессора
• Для аттестата 9 класса красного цвета
• Для аттестата 9 класса фиолетового цвета
• Для аттестата 11 класса борового цвета
• Для аттестата 11 класса сине-голубого цвета

Свидетельство об обучении зеленого цвета
Свидетельство универсальное бордового цвета
• Свидетельство о профессии рабочего, должности служащего
• Свидетельство о должности служащего
• Свидетельство окончании детского сада (персиковая, зеленая, селадоновая)

• Сертификат специалиста
• Сертификат бордового цвета
• Сертификат темно-синего цвета

• Для диплома о профпереподготовке
• Для приложения к диплому о профпереподготовке
• Для удостоверения о повышении квалификации
Свидетельство


 

ВСЕ РАЗДЕЛЫ САЙТА                                                             Ви Академия, учебные курсы ВИА Академия, учебные курсы ВИААкадемия

СТРАХОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ И ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ

АВТОТРАНСПОРТ

• ОСАГО
• КАСКО
ДСАГО
• Зеленая карта
Техническая помощь
Шины-Диски
Сигнализация

ТУРИЗМ

Невыезд за границу
Страхование путешествующих за границу
Страхование путешествий по России

МЕДИЦИНА

Добровольное медицинское страхование (18 лет-79 лет)
Страхование жизни ребенка
  (ДМС, 0 лет-18 лет)

Обязательное медицинское страхование
Международное медицинское страхование
Страхование от несчастного случая (НС)
Страхование от укуса клеща
Страхование спортсменов от несчастных случаев
Телемедицина

ИМУЩЕСТВО

Страхование квартиры
Страхование дома и дачи
Гражданская ответственность
Страхование личных вещей
Комплексное ипотечное страхование

МИГРАНТЫ

Трудовой мигрант (ДМС)

КОРПОРАТИВНОЕ СТРАХОВАНИЕ

• Грузы
• Имущество
• Гражданская ответственность
• Профессиональная ответственность
• Ответственность транспортных операторов
• Строительно-монтажные риски
• Суда и ответственность судовладельцев
• Добровольное медицинское страхование (ДМС) сотрудников
• Страхование сотрудников от несчастных случаев и болезней
• Телемед Бизнес

КУРСЫ ВИАКАДЕМИИ
БАНКОВСКОЕ ДЕЛО

«Банковский специалист широкого профиля»
«Основы бухгалтерского учета в банке»
«Банковский аналитик»

МАРКЕТИНГ

«Маркетинг»
«Цифровой маркетинг и социальные сети»
«Интернет-маркетинг в бизнесе»

УПРАВЛЕНИЕ И МЕНЕДЖМЕНТ

«Основы проектной деятельности»
«Управление проектами в современной компании»
«Проектный менеджмент»
«Производственный менеджмент»
«Менеджмент качества при создании инновационных продуктов»
«Контрактная система в сфере закупок для обеспечения государственных и муниципальных нужд»
«Технологии «Фабрик Будущего»
«Технологии цифровой промышленности»
«Организация, технология и проектирование предприятий торговли»

BIM ПРОЕКТИРОВАНИЕ, АРХИТЕКТУРА И ДИЗАЙН

«Специалист по BIM-проектированию в среде ArchiCAD»
«Проектирование зданий. BIM»
«Инженерная и компьютерная графика»

ЭКОНОМИКА

«Экономика предприятия»

ОБУЧЕНИЕ В СФЕРЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

«Java-разработчик веб-приложений»
«Enterprise Java-разработчик»
«Веб Java-разработчик»

«Сетевой администратор»
«Беспроводные сети Wi-Fi: технологии, настройка и безопасность»
«Передача и коммутация данных в компьютерных сетях»
«Технологии TCP/IP»

«Введение в индустрию VR»
«Введение в инженерию больших данных»
«Наука о данных и аналитика больших объемов данных»
«Управление данными»
«Web 2.0 программирование на языке Python»

ЛОГИСТИКА

«Логистика»
«Логистика технологических процессов и производств»

HR И ДЕЛОПРОИЗВОДСТВО

«Управление человеческими ресурсами»
«Делопроизводство (документационное обеспечение)»

КУРСЫ ПО УПРАВЛЕНИЮ В ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

«Эксплуатация аэропортов»
«Эксплуатация воздушных судов»

ОБРАЗОВАНИЕ

«Цифровые образовательные технологии»
«Современные образовательные технологии: новые медиа в классе»

Наши контакты

Институт переподготовки и повышения квалификации ВИАКАДЕМИЯ

Москва, ул. Сущёвский Вал (м. "Савёловская") д. 5, стр. 3, оф. 312

  • dummy +7 (495) 120-00-76

  • dummy online@viacademia.ru

Демо-доступ к курсу

Хотите заглянуть внутрь дистанционного курса «Банковский специалист широкого профиля»?

 

Мы принимаем к оплате Банковские карты

 

© Copyright ВИАКАДЕМИЯ 2020

Search