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
Практическое применение Big Data аналитики для решения бизнес-задач
Вендор
Тематика
Тип курса
Авторский
Длительность
32 ак. часов
Ближайшая дата
29 июн 2026
Стоимость
102 400 RUB
Описание
Вы стремитесь перейти от стандартных отчетов к полноценному data-driven управлению? Хотите не просто собирать данные, а извлекать из них ценные инсайты, которые будут двигать ваш бизнес вперед? Наш 8-дневный практический курс по Big Data аналитике для решения бизнес задач— это глубокое практическое погружение в мир аналитики больших данных, созданное для тех, кто готов решать реальные бизнес-задачи с помощью современных технологий.
Мы проведем вас по всему циклу работы с данными: от постановки бизнес-целей и проектирования архитектуры до построения сложных ETL-конвейеров, анализа информации с помощью Spark и Hive и визуализации результатов в BI-системах. Забудьте о сухой теории — вы реализуете сквозной бизнес-кейс на полноценной настройке аналитической платформы, освоите ключевые инструменты Big Data и научитесь превращать сырые данные в основу для принятия стратегических решений. Этот курс по анализу данных — ваш прямой путь к тому, чтобы стать специалистом, который видит за цифрами и инструментами реальные бизнес-возможности.
Познакомиться со всеми инструментами аналитической обработки данных, освоив их на сквозном практическом примере вам поможет наш базовый курс по архитектуре аналитических платформ Big Data технологий применительно к бизнес-задачам. В качестве примеров рассматриваются кейсы из реального бизнеса и лучшие практики data-driven управления.
Курс направлен на решение реального бизнес-кейса на аналитической платформе, используя современные инструменты стека Big Data. Это позволит Вам в дальнейшем принимать управленческие решения на основе ценных инсайтов, построив собственный аналитический ETL-конвейер для работы с корпоративными хранилищами и озерами данных. На курсе мы делаем упор на освоение самых востребованных в индустрии технологий:
- Обработка данных: Apache Hadoop, Spark, Hive, Dask
- Оркестрация: Apache Airflow, Apache NiFi
- Потоковая обработка: Apache Kafka
- Хранилища данных: HDFS, S3, Greenplum, NoSQL
- BI и визуализация: Apache Superset, PowerBI
- Контейнеризация: Docker
- Языки: SQL, Python
Интенсивное 8х дневное обучение онлайн, с 14:00 до 18:00 (МСК). Живые лекции и практические занятия на платформе для видеоконференций с записью трансляций. Доступ к лабораторным стендам 24 часа (круглосуточно) в течении 2 недель с даты начала обучения.
Поддержка в Telegram-чате
Общайтесь с преподавателями, координаторами и одногруппниками, обменивайтесь опытом и получайте помощь по сложным вопросам
Доступ к записям
Если вы пропустили занятие, вы всегда сможете посмотреть его в записи в вашем личном кабинете.
Реальные кейсы
Все обучение построено вокруг сквозного бизнес-кейса, что позволяет видеть практическое применение каждой технологии на практике
Кому полезен курс
-
ИТ-архитектор
Вы отвечаете за выбор концепции построения хранилищ данных и ищете наиболее эффективные сервисы для решения бизнес-задач. Курс поможет вам проектировать современные аналитические платформы и понимать их компоненты
-
Технический директор (CTO)
Вы оцениваете технологические решения с точки зрения стратегии развития компании. Вы получите комплексное представление об экосистеме Big Data, что позволит принимать взвешенные решения об инвестициях в IT-инфраструктуру
-
Руководитель IT-проектов
Вы управляете командами разработки и внедрения аналитических систем. Курс даст вам понимание всего технологического стека и жизненного цикла Big Data проекта, что позволит эффективнее планировать ресурсы и оценивать риски
-
Аналитик данных
Вам интересна архитектура используемой инфраструктуры, и вы хотите глубже понимать, как данные попадают в ваши отчеты. Вы научитесь работать с DWH, строить витрины данных и использовать BI-инструменты для продвинутой аналитики
Необходимая подготовка
- опыт написания SQL-запросов и базовые навыки работы в командной строке Linux.
Ваш результат обучения
После завершения нашего курса по практической аналитике данных вы сможете не просто выполнять отдельные задачи, а комплексно подходить к решению бизнес-проблем с помощью Big Data и моделей Машинного обучения:
- Проектировать архитектуру аналитических решений: От постановки бизнес-задачи до выбора оптимальной архитектуры и технологического стека для ее реализации.
- Работать с ключевыми инструментами Big Data: Вы получите практический опыт работы с Apache Spark, Hive, Airflow, Kafka, NiFi и BI-системами, понимая их роль и место в общем ландшафте данных.
- Строить DWH и Data Lake: Разбираться в концепциях корпоративных хранилищ и озер данных, проектировать слои накопления (STG, ODS, DDS, Marts) и управлять ими.
- Создавать ETL/ELT-конвейеры: Проектировать и реализовывать пайплайны для пакетной и потоковой загрузки, очистки, трансформации и обогащения данных.
- Анализировать большие данные: Выполнять сложный анализ данных с помощью таких инструментов, как Spark и Hive, для извлечения бизнес-инсайтов.
- Визуализировать данные и строить дашборды: Использовать BI-инструменты (Superset, PowerBI) для создания наглядных отчетов и дашбордов, которые помогают в принятии управленческих решений.
- Интегрировать Machine Learning: Понимать, как встраивать модели машинного обучения в конвейеры обработки данных для решения задач предиктивной аналитики.
Программа курса
МОДУЛЬ 1. ПОСТАНОВКА БИЗНЕС-ЗАДАЧ И ЗНАКОМСТВО С BIGDATA АРХИТЕКТУРОЙ
- Определяем бизнес-потребность. Формируем ключевые требования к решению, которое позволит удовлетворить бизнес-потребность и принести ценность
- Теория по архитектуре аналитического приложения BigData
Практическая часть: построение архитектуры анализа данных в зависимости от бизнес кейсов
МОДУЛЬ 2. ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ- Глубокое погружение в экосистему инструментов для анализа больших данных: Spark, Hive, Dask
- Сравнительный анализ их возможностей и областей применения
Практическая часть: Практическая работа по анализу данных с использованием Apache Spark/Hive.
МОДУЛЬ 3. DWH ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ, СЛОИ НАКОПЛЕНИЯ ДАННЫХ (STG, ODS, DDS, DIM, MART)
- Предназначение концептуальных слоев накопления данных
- Методы очистки и трансформации данных
- Разбор подходов к пакетной (batch) и потоковой (stream) загрузке данных
Практическая часть: Реализация Batch/Streaming загрузки данных различными способами.
МОДУЛЬ 4. СПОСОБЫ ОРГАНИЗАЦИИ ХРАНЕНИЯ СЫРЫХ ДАННЫХ (STG СЛОЙ)
- Теоретическое описание слоя хранения данных и его принципов
- Обзор Big Data репозиториев, HDFS и форматов хранения данных (Parquet, Avro, ORC)
- Концепция EDW, ее преимущества и недостатки
- NoSQL-подход к хранению данных.
Практическая часть: Демонстрация работы с файлами в HDFS и S3
МОДУЛЬ 5. ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ОБРАБОТКИ И ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ДАННЫХ
- Введение в Apache Airflow
- Архитектура и основные компоненты
- Принципы построения DAG-ов
- Углубленное изучение Airflow.
- Создание сложных пайплайнов перемещения и обработки данных
Практическая часть: Настройка и демонстрация работы Airflow на примере простых задач. Реализации пайплайна обработки и перемещения данных с помощью Airflow
МОДУЛЬ 6. BI ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ
- OLAP/OLTP базы данных
- BI инструменты (SuperSet, PowerBI, и др.) Архитектура и область применения
- Лучшие практики визуализации данных
Практическая часть: Построение дашбордов в BI-инструменте на основе данных, подготовленных в предыдущих модулях
МОДУЛЬ 7. ВВЕДЕНИЕ В ML
- Обзор кейсов использования ML в бизнесе
- Разбор ML модели кейса
Практическая часть: встраивание модели ML в pipeline обработки данных
! 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