Наука о данных и аналитика больших объемов данных
25.10.202114 недель Открытое образование

О курсе

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.)

Результат

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

- Способен изучать, осваивать, разрабатывать и внедрять новые технологии обработки и анализа данных

- Способен выполнять работы по созданию (модификации) и сопровождению информационных систем, автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес-процессы

- Способен разрабатывать продукты на основе встроенной аналитики больших данных

- Способен извлекать закономерности из данных и обрабатывать неструктурированные данные

- Способен анализировать потребности заинтересованных лиц и подразделений организации и подходы к исследованию больших данных

О преподавателях

Входные требования

Более эффективно освоение курса будет при наличии у слушателей:
•          базовых знаний основ программирования (алгоритмы и структуры данных, ООП, паттерны проектирования);
•          знаний одного или нескольких языков программирования: Java, Perl, Python и т.д.);
•          понимания принципов проектирования СУБД и знание SQL;
•          понимания основ статистической обработки данных.

Содержание курса

Профессии, специальности и направления подготовки
27.00.00 Управление в технических системах
09.00.00 Информатика и вычислительная техника
02.00.00 Компьютерные и информационные науки
Область деятельности
Инженерное дело, технологии и технические науки
Математические и естественные науки
Дата окончания записи28.11.2021
Количество лекций10
Дата ближайшего старта25.10.2021
Дата окончания30.01.2022
ID курсаe8fead4c20bc4ccfa9b6d3cbd169484c
К-во обучающихся на версии курса24482
ЯзыкРусский
Длительность14 недель
СертификатЕсть
Версия6

Рекомендуемые курсы

Правообладатель
Университет ИТМО
Правообладатель
Университет ИТМО
Правообладатель
Computer Science Center
Правообладатель
Computer Science Center
Правообладатель
МФТИ
Правообладатель
МФТИ

Рецензии и оценки

Отзывы 0
Чтобы оставить отзыв необходимо войти