Видеолекции, вебинары и практические задания
Для кого
Для всех, кто готов повышать свою грамотность в IT-технологиях
Документ
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца
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.
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
Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году
Как собрать и управлять командой big data проекта
Освоите подход CRISP-DM: межотраслевой стандартный процесс для исследования данных. Определите компетенции и состав команды.
Как создать стратегию работы с большими данными
Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под биг дату в своей компании.
Как улучшить результаты обработки данных
Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.
За время обучения вы выполните 8 домашних работ и итоговый проект, в котором систематизируете полученные знания.
Построить модель данных из разных неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
Создать классификатор и провести оценку результатов его работы на отложенной выборке
Построить прогнозы на основе данных в MapReduce
Каждый второй студент готов рекомендовать обучение в Нетологии своим друзьям и знакомым. Мы гордимся таким результатом и постоянно работаем над качеством наших программ.
У нас самый большой процент выпускников, удовлетворённых своим обучением — 85%. В понятие удовлетворённости студенты включают высокое качество учебных программ, вовлечённость преподавателей и уровень обратной связи.
Аналитика больших данных
12 часов теории
22 часа практики
Продвинутые подходы в MapReduce. Работа в pyspark, доступная каждому
Итоговый проект
15 часов практики
На основе датасета онлайн-кинотеатра вы создадите работающую модель классификации: опишете найденные в данных инсайты, разработаете стратегию внедрения хранилища данных и работы с большими данными в реальной компании. Сформулируете цели проекта внедрения больших данных и ключевые метрики, на которые будете влиять.
Итоговая работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса.
Классификатор и оценка результатов его работы на отложенной (train_test_split) выборке
Коллаборативная фильтрация (прогнозы на основе данных) в MapReduce
Определение результатов обработки и инсайтов в данных и улучшение качества принятия решений на их основе
Сервис, который позволяет запускать библиотеки Python в облаке.
Вебинары дважды в неделю. Раз в три занятия — практика на отработку новых знаний.
После каждого занятия — тестирование или практическое домашнее задание с проверкой и обратной связью.
Каждый студент может пообщаться с экспертами курса, получить помощь координатора и наставников.
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
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.
