Код курса.
У каждого курса есть свой уникальный код. Зная этот код вы можете быстро найти курс в форме поиска.
Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
Москва
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
Аналитика больших данных для руководителей
Вендор
Тематика
Тип курса
Авторский
Длительность
24 ак. часов
Ближайшая дата
06 июл 2026
Стоимость
76 800 RUB
Описание
5-дневный курс Аналитика больших данных для руководителей, на котором вы узнаете, как использовать Big Data для принятия стратегических решений. Все, что нужно знать для успешной работы с большими данными: методы аналитики и машинного обучения, использование агентов ИИ и искусственного интеллекта, принципы работы и функциональные возможности компонентов экосистемы Hadoop , объектных S3-like хранилищ, безопасность озера данных, цифровизация бизнеса, обзор технологий, кейсы из бизнеса и практические рекомендации для руководителей.
Этот курс — не про программирование и сложные алгоритмы. Это стратегический ликбез для лидеров, которые хотят говорить на одном языке со своими техническими командами, понимать реальную ценность Big Data для бизнеса и принимать решения, основанные на фактах, а не на интуиции. Мы разберем весь жизненный цикл data-driven проектов: от формулирования бизнес-гипотезы и оценки экономического эффекта до выбора правильной архитектуры, технологий и формирования команды, а также заглянем в будущее — в мир Искусственного Интеллекта и автономных AI-агентов, которые уже сегодня меняют целые индустрии. Вы научитесь задавать правильные вопросы, видеть возможности для роста там, где другие видят лишь хаос цифр, и сможете повести вашу компанию по пути цифровой трансформации.
Этот курс создан для руководителей и IT-лидеров, внедряющих системный подход к Big Data в компании. Курс позволит научиться на стратегическом уровне выстраивать эффективные data-процессы, выбирать архитектуру и технологии под бизнес-задачи, управлять командой data-специалистов и оценивать экономику проектов в условиях импортозамещения. Все технические аспекты будут раскрыты понятным языком, без погружения в программирование.
Кому полезен курс
Руководитель компании
Вы хотите понять, как data-driven подход и Искусственный Интеллект может усилить ваши конкурентные преимущества, оптимизировать затраты и найти новые источники дохода
Технический директор (СТО)
Вы научитесь выстраивать технологическую стратегию работы с данными, архитектуру хранилищ, выбирать инструменты для обработки данных и управлять командой Data Office
Владелец платформы данных
Вы научитесь понимать принципы управления платформой данных, чтобы Data Lake как платформа генерировала максимальную бизнес-ценность при минимальных рисках и затратах
Финансовый директор
Вы сможете точно оценивать рентабельность (ROI) Big Data и ИИ проектов и принимать взвешенные решения об инвестициях в аналитическую инфраструктуру
Необходимая подготовка
Предварительная подготовка не требуется
Ваш результат обучения
- Говорить на одном языке с техническими специалистами: Понимать ключевые термины (Data Lake, Hadoop, NoSQL, Spark, ETL), архитектурные подходы (Data Mesh, Lakehouse) и жизненный цикл AI/ML-проектов.
- Разрабатывать стратегию цифровой трансформации: Оценивать текущий уровень зрелости вашей компании в области работы с данными и формировать дорожную карту для перехода к data-driven управлению.
- Оценивать экономическую эффективность проектов: Рассчитывать ROI и другие метрики для Big Data и ИИ инициатив, разрабатывать и защищать бизнес-кейсы перед стейкхолдерами.
- Правильно ставить задачи аналитикам и Data Scientist’ам: Формулировать бизнес-проблемы на языке данных, используя фреймворки вроде CRISP-DM, и контролировать качество результатов.
- Принимать взвешенные технологические решения: Понимать, какие инструменты и платформы подходят для решения конкретных бизнес-задач, и осознанно участвовать в выборе технологического стека.
- Управлять рисками: Разбираться в правовых и этических аспектах работы с данными (включая GDPR и российское законодательство), чтобы обеспечить безопасность и соответствие требованиям регуляторов.
- Формировать сильную команду: Понимать, какие роли и компетенции необходимы для успешной реализации проектов по анализу данных, и как мотивировать и развивать таких специалистов.
Программа курса
МОДУЛЬ 1. ВВЕДЕНИЕ В BIGDATA (БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ)
- Большие данные и цифровизация бизнеса.
- Характеристики data-driven организации. Data-driven и data-informed организации: основные отличия
- Принятие data-driven решений и путь к ценности данных.
- Базовые принципы и отличия от классических подходов к работе с данными
- Сравнительный анализ фрэймворков управления проектами анализа больших данных CRISP DM, Domino, TDSP, SEMMA, Enterprise Big Data Framework
- Отраслевая специфика аналитики больших данных. Общий разбор отраслевых сценариев (cases)
- Тенденции в подходах Big Data и что актуально на сегодняшний день
- Технологии Big Data в условиях импортозамещения
- Правовое регулирование в области защиты персональных данных
- Права субъекта и обязанности оператора при обработке ПД
- Нарушители безопасности ПД
- Государственные регуляторы и их нормативно-правовая документация в области защиты ПД
- Осуществление проверки соблюдения правил в области защиты ПД и ответственность за их нарушение
- GDPR
Практическое задание
Постановка целей для функции Big Data в вашей организации, выявление зон и способов развития организации на пути к data-driven
- Влияние Big Data на бизнес. Правильные вопросы бизнесу
- Определение бизнес целей для проекта Big Data
- Этапы жизненного цикла проекта анализа больших данных, модель DSCPLC
- Инициация проекта — критические факторы успеха. Основные проблемы
- Оценка ситуации: риски, ROI, IRR, доступные ресурсы, оценка зрелости компании
- Приоритизация задач: Что делаем, а что нет
- Высокоуровневый план проекта
Практическое задание
Выявление проблем, с которыми может столкнуться организация при реализации BIg Data проектов, постановка вопросов бизнесу
МОДУЛЬ 4. ПОНИМАНИЕ ДАННЫХ (DATA UNDERSTANDING)
- Проблемы при работе с большими данными, модель 4V’s
- Определение источников данных.
- Специфика работы с потоковыми и пакетными данными в Big Data.
- Принципы формирования Data Lake: выбор платформы.
- Первичный сбор и анализ данных: инструментарий и доступные методы.
- Описание данных и сбор метаданных.
- Data management и Data Governance.
- Оценка качества данных Data Quality.
- Основные трудности и проблемы, критические факторы успеха, роли и навыки.
- Разбор сценариев (cases) для фазы Data Understanding.
- Подготовка данных – подходы Data Science: нормализация, очистка, выборки, enrichment, форматирование данных
- Подготовка данных – как процесс формирования Data Pipeline:
- Процессы ETL и ELT
- Зонирование Data Lake и сегментирование данных,
- Назначение и сравнительная характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop, NoSQL, DWH, платформ потоковой обработки для хранения и обработки Big Data на примерах (отраслевые сценарии),
- Инструменты оркестрирования и автоматизации (Data Flow)
- И снова о Метаданных: Data Lineage, Data Provenance, Data Governance
- Безопасность больших данных
- Основные трудности и проблемы, критические факторы успеха
- Специалисты и их компетенции на данной стадии
Практическое задание
Выявление факторов и рисков реализации BIg Data проектов в вашей организации. Идентификация датасетов, необходимых для исследования в рамках BIg Data проектов.
Анализ стратегий управления данными с учетом челенджей больших данных в соответствии с моделью 4V’s.
МОДУЛЬ 6. ВЫБОР И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ (MODELING)
- Классы аналитических задач и подходы к их решению.
- Обзор техник моделирования.
- Построение моделей и оценка моделей.
- Что нужно для успешного моделирования.
- Инструментарий для решения аналитических задач этапа моделирования
- Оценка моделей и среда тестирования моделей: технические метрики оценки качества проведенного моделирования
- А также песочницы, Machine & Deep learning, AI, Нейронные сети и многое другое
- Что такое Искусственный Интеллект с точки зрения руководителя: не просто анализ, а способность к рассуждению, планированию и автономным действиям.
- AI-агенты как «цифровые сотрудники»: Концепция автономных систем, способных самостоятельно выполнять сложные бизнес-задачи (анализ рынка, управление закупками, персонализированное общение с клиентами).
- Основные трудности и проблемы фазы моделирования, критические факторы успеха
- Облачные платформы для быстрой разработки
- Место DevOps, MLOps для организации процессов разработки
- Рассмотрение фазы моделирования на сквозных сценариях (cases): место, участники, взаимодействие с другими фазами и процессами
МОДУЛЬ 7. ПОСТРОЕНИЕ КОМАНДЫ DATA SCIENCE
- Таксономия Data Science. Система OSEMN
- Команда Data Science: специалисты и их компетенции, роли
- Техники найма команды Data Science. Удержание и развитие талантов в команде Data Science
Практическое задание
Построение команды Data Science в вашей организации, определение ключевых ролей и навыков команды, разработка стратегии развития и удержания команды
МОДУЛЬ 8. ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ (EVALUATION)- Бизнес-метрики оценки качества моделирования
- Отличие Data-driven метрик от традиционных
- Операционные метрики. Vaniti метрики. Фрэймворк AARRR
- Оценка качества моделирования
- Что делать если все плохо? – возвращаемся на предыдущие фазы
- Рассматриваем данную стадию в рамках наших сценариев (cases)
- Отличия среды разработки и эксплуатации
- Особенности этапа оценки
- Планирование развертывания модели
- Мониторинг и обслуживание модели
- Методологии автоматизации и вывода продуктов в промышленную эксплуатацию – DevOps и MLOps
- Задачи финального обеспечения фаз жизненного цикла Data Science: цикличность reviews, обновления и вывод из эксплуатации
Практическое задание
Выявление качественных и количественных критериев успеха для Big Data-проектов.
МОДУЛЬ 10. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПРОЕКТА
- Метрики экономической эффективности проекта
- Принципы разработки бизнес-кэйсов для проектов анализа больших данных. Типовые ошибки при разработке бизнес-кэйсов. Разбор примеров бизнес-кэйсов
- Защита бизнес-кэйсов и бюджета проекта
- Факторы цифровой трансформации организации
- Этапы цифровой трансформации. Уровни зрелости организации
- Как не повторить «ловушки стартапов». Челенджи на пути к цифровой трансформации
- Критерии оценки зрелости аналитики данных в организации
Практическое задание
Разработка бизнес-кэйсов для Big Data-проектов, разработка плана цифровой трансформации вашей организации
! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)
Доступные формы обучения
Описание фомата
Дистанционное (онлайн) обучение проводится с применением Системы Дистанционного обучения УЦ Микротест - системы Mirapolis. По форме и содержанию дистанционное обучение полностью совпадает с аналогичными очными курсами.
Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время проведения обучения с 10:00 до 17.00.
Обучение проходит в реальном времени с преподавателем. В процессе обучения вы сможете задавать вопросы – в чате или голосом во время занятия. В зависимости от программы курса, каждому студенту предоставляется доступ к стенду с лабораторными работами. Для закрепления материала курса вам будут доступны записи прошедших вебинаров в вашем личном кабинете в ЛК Mirapolis.
Данный формат обучения позволяет существенно сократить командировочные издержки.
Расписание курса
FAQ
Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.
Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.
Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.
Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: 127083, г. Москва, ул. Мишина, дом 35
За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.
Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.
- Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
- Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
- Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
- Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.
По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).
Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.
В основном корпусе в Москве по адресу ул. Мишина, дом 35. Рядом муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.
По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.
Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках.
Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.
Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)
Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.
Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза
экспертиза
Эксперты в обучении:
- Сети передачи данных и связь
- ОС Linux и платформы виртуализации
- Центры обработки данных и СХД
Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой
Расширенный лабораторный полигон для практики
Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам
Образовательный девелопер
Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»
Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды
Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами
Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры
Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!
Оставить заявку
Оставить заявку