Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Личный кабинет
Выберите городМосква
Москва
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
Москва+7 495 231-23-51
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
BDAM

Аналитика Big Data для руководителей

Вендор
Тип курса
Авторский
Длительность
24 ак. часов
Ближайшая дата
01 апр 2024
Стоимость
72 000 RUB
72 000 RUB
Описание

Сегодня информация — это основа любого бизнеса, инструмент эффективного управления и оптимизации рабочих процессов. Аналитика больших данных (Big Data) вашего бизнеса поможет своевременно выявить и даже предупредить множество проблем, от оттока клиентов до утечки персональных данных. Чтобы понимать возможности современных технологий и выбирать  среди них наилучшее соотношение «стоимость/результат», менеджеру необходимо разбираться в базовых понятиях и прикладных решениях.

Кому полезен курс

Теоретический курс «Аналитика больших данных для руководителей» ориентирован на руководство государственных предприятий и частных компаний, менеджеров и специалистов, которые хотят получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах Big Data и цифровизации бизнеса.

Необходимая подготовка

Предварительная подготовка не требуется

Ваш результат обучения
  • разбираться в основных  понятиях Больших ДанныхМашинного обучения и Интернета Вещей,
  • понимать назначение компонентов экосистемы HadoopSparkKafka,
  • знать, в чем отличие разных версий дистрибутивов HadoopSparkNoSQL  или Kafka,
  • выявить нюансы облачных решений,
  • уяснить, что такое стандарт GDPR и как он влияет на ваш бизнес,
  • понять особенности индустриального интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) и возможности его практического применения на вашем предприятии,
Программа курса
  1. Введение в Big Data (Большие данные)

    • Большие данные и цифровизация бизнеса
    • Методы аналитики больших данных
    • Отраслевая специфика аналитики больших данных
    • Сценарии применения технологий больших данных
    • Жизненный цикл аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
    • Формирование озера данных Data Lake
  2. Data Mining  — извлечение знаний из больших данных

    • Задачи и техники Data Mining
    • Классификация и кластеризация
    • Прогнозирование и визуализация
    • Ассоциативные правила и обнаружение аномалий
    • Методология CRISP-DM, SEMMA
    • Инструменты Data Mining
    • Специфика применения Data Mining для разных отраслей бизнеса с примерами
  3. Машинное обучение для Data mining

    • Основные определения
    • Задачи и область применения машинного обучения
    • Supervised/unsupervised машинное обучение
    • Инструменты и технологии машинного обучения
  4. Data mining в социальных сетях

    • Введение в анализ социальных сетей и теорию графов
    • Базовые алгоритмы на графах и основные возможности графового анализа
    • Феномен маленького мира
    • Выделение важных узлов в социальных сетях
    • Инструменты и методы визуализации графов для применения в бизнесе
  5. Инструментарий для работы с Big Data

    • Специфика работы с Big Data
    • Аналитика для неструктурированных данных с использованием Hadoop
    • Назначение и характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop для хранения и обработки Big Data (MapReduceHDFSYARNSparkHBaseHive, и т.д.)
    • Сравнительный анализ Hadoop дистрибутивов (Arenadata Hadoop, Cloudera, Horton Works, MapR) и инструментарий аналитика данных на примерах использования
    • Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data
    • Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data
    • Средства визуализации для аналитики данных.
  6. Интеграция Больших данных

    • Основные принципы работы с Big Data
    • Импорт и экспорт данных с Hadoop (SQLNoSQLHDFSNFS, потоковые данные, web content, файлы логов, социальные сети)
    • Пакетная и динамическая загрузка данных
  7. Правовые аспекты организации защиты персональных данных

    • Правовое регулирование в области защиты персональных данных
    • Международная практика в области защиты персональных данных
    • Права субъекта и обязанности оператора при обработке персональных данных
    • Виды нарушений безопасности персональных данных
    • Стандарт GDRP 
  8. С чего начать?

    • Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли
    • Специфика рынка данных и аналитики
    • Использование подходов Agile и DevOps
    • Методологии для стандарты
    • Отличия подходов Business Intelligence и Data Science
    • Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data.

! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)

Доступные формы обучения
Описание фомата

Очная форма – это классическая форма обучения. Студенты посещают занятия в специально оборудованном классе на территории учебного центра в соответствии с установленным расписанием.

Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время начала обучения – 10:00.

Преимущество очного обучения – это личный контакт с тренером-преподавателем и с остальными студентами курса. Во время обучения студенты сдают лабораторные работы вендоров, к которым предоставляется доступ, а также лабораторные работы, специально разработанные тренерами-преподавателями. Обучающиеся выполняют практические занятия, получая доступ к оборудованию или при помощи его эмуляции.

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
Выберите удобную для вас дату
апр 2024
01 апр - 03 апр
Москва
Очная Очная
Преподаватель курса
Ожидается назначение
Стоимость
72 000 RUB
апр 2024
01 апр - 03 апр
Москва
Дистанционная Дистанционная
Преподаватель курса
Ожидается назначение
Стоимость
72 000 RUB
Если в расписании нет удобных для Вас дат, напишите нам - мы разработаем удобные варианты специально для Вас!
Слушатели рекомендуют нас
5.0
5.0
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: Москва, Дербеневская наб. д. 7 стр.5, 5 этаж.

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.

  1. Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
  2. Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
  3. 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.
  4. 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 Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть 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. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.

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

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!