Обучение big data с чего начать

Big Data от А до Я. Часть 1: Принципы работы с большими данными, парадигма MapReduce

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.

Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.

Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.

История вопроса и определение термина

Термин Big Data появился сравнительно недавно. Google Trends показывает начало активного роста употребления словосочетания начиная с 2011 года (ссылка):

При этом уже сейчас термин не использует только ленивый. Особенно часто не по делу термин используют маркетологи. Так что же такое Big Data на самом деле? Раз уж я решил системно изложить и осветить вопрос – необходимо определиться с понятием.

В своей практике я встречался с разными определениями:

· Big Data – это когда данных больше, чем 100Гб (500Гб, 1ТБ, кому что нравится)

· Big Data – это такие данные, которые невозможно обрабатывать в Excel

· Big Data – это такие данные, которые невозможно обработать на одном компьютере

· Вig Data – это вообще любые данные.

· Big Data не существует, ее придумали маркетологи.

В этом цикле статей я буду придерживаться определения с wikipedia:

Большие данные (англ. big data) — серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети, сформировавшихся в конце 2000-х годов, альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence.

Таким образом под Big Data я буду понимать не какой-то конкретный объём данных и даже не сами данные, а методы их обработки, которые позволяют распредёлено обрабатывать информацию. Эти методы можно применить как к огромным массивам данных (таким как содержание всех страниц в интернете), так и к маленьким (таким как содержимое этой статьи).

Приведу несколько примеров того, что может быть источником данных, для которых необходимы методы работы с большими данными:

· Логи поведения пользователей в интернете

· GPS-сигналы от автомобилей для транспортной компании

· Данные, снимаемые с датчиков в большом адронном коллайдере

· Оцифрованные книги в Российской Государственной Библиотеке

· Информация о транзакциях всех клиентов банка

· Информация о всех покупках в крупной ритейл сети и т.д.

Количество источников данных стремительно растёт, а значит технологии их обработки становятся всё более востребованными.

Принципы работы с большими данными

Исходя из определения Big Data, можно сформулировать основные принципы работы с такими данными:

1. Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

2. Отказоустойчивость. Принцип горизонтальной масштабируемости подразумевает, что машин в кластере может быть много. Например, Hadoop-кластер Yahoo имеет более 42000 машин (по этой ссылке можно посмотреть размеры кластера в разных организациях). Это означает, что часть этих машин будет гарантированно выходить из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких сбоев и переживать их без каких-либо значимых последствий.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

Все современные средства работы с большими данными так или иначе следуют этим трём принципам. Для того, чтобы им следовать – необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных. Один из самых классических методов я разберу в сегодняшней статье.

MapReduce

Про MapReduce на хабре уже писали (раз, два, три), но раз уж цикл статей претендует на системное изложение вопросов Big Data – без MapReduce в первой статье не обойтись J

MapReduce – это модель распределенной обработки данных, предложенная компанией Google для обработки больших объёмов данных на компьютерных кластерах. MapReduce неплохо иллюстрируется следующей картинкой (взято по ссылке):

MapReduce предполагает, что данные организованы в виде некоторых записей. Обработка данных происходит в 3 стадии:

1. Стадия Map. На этой стадии данные предобрабатываются при помощи функции map(), которую определяет пользователь. Работа этой стадии заключается в предобработке и фильтрации данных. Работа очень похожа на операцию map в функциональных языках программирования – пользовательская функция применяется к каждой входной записи.

Функция map() примененная к одной входной записи и выдаёт множество пар ключ-значение. Множество – т.е. может выдать только одну запись, может не выдать ничего, а может выдать несколько пар ключ-значение. Что будет находится в ключе и в значении – решать пользователю, но ключ – очень важная вещь, так как данные с одним ключом в будущем попадут в один экземпляр функции reduce.

2. Стадия Shuffle. Проходит незаметно для пользователя. В этой стадии вывод функции map «разбирается по корзинам» – каждая корзина соответствует одному ключу вывода стадии map. В дальнейшем эти корзины послужат входом для reduce.

3. Стадия Reduce. Каждая «корзина» со значениями, сформированная на стадии shuffle, попадает на вход функции reduce().

Функция reduce задаётся пользователем и вычисляет финальный результат для отдельной «корзины». Множество всех значений, возвращённых функцией reduce(), является финальным результатом MapReduce-задачи.

Несколько дополнительных фактов про MapReduce:

1) Все запуски функции map работают независимо и могут работать параллельно, в том числе на разных машинах кластера.

2) Все запуски функции reduce работают независимо и могут работать параллельно, в том числе на разных машинах кластера.

3) Shuffle внутри себя представляет параллельную сортировку, поэтому также может работать на разных машинах кластера. Пункты 1-3 позволяют выполнить принцип горизонтальной масштабируемости.

4) Функция map, как правило, применяется на той же машине, на которой хранятся данные – это позволяет снизить передачу данных по сети (принцип локальности данных).

5) MapReduce – это всегда полное сканирование данных, никаких индексов нет. Это означает, что MapReduce плохо применим, когда ответ требуется очень быстро.

Примеры задач, эффективно решаемых при помощи MapReduce

Word Count

Начнём с классической задачи – Word Count. Задача формулируется следующим образом: имеется большой корпус документов. Задача – для каждого слова, хотя бы один раз встречающегося в корпусе, посчитать суммарное количество раз, которое оно встретилось в корпусе.

Раз имеем большой корпус документов – пусть один документ будет одной входной записью для MapRreduce–задачи. В MapReduce мы можем только задавать пользовательские функции, что мы и сделаем (будем использовать python-like псевдокод):

Функция map превращает входной документ в набор пар (слово, 1), shuffle прозрачно для нас превращает это в пары (слово, [1,1,1,1,1,1]), reduce суммирует эти единички, возвращая финальный ответ для слова.

Обработка логов рекламной системы

Второй пример взят из реальной практики Data-Centric Alliance.

Задача: имеется csv-лог рекламной системы вида:

Необходимо рассчитать среднюю стоимость показа рекламы по городам России.

Функция map проверяет, нужна ли нам данная запись – и если нужна, оставляет только нужную информацию (город и размер платежа). Функция reduce вычисляет финальный ответ по городу, имея список всех платежей в этом городе.

Резюме

В статье мы рассмотрели несколько вводных моментов про большие данные:

· Что такое Big Data и откуда берётся;

· Каким основным принципам следуют все средства и парадигмы работы с большими данными;

· Рассмотрели парадигму MapReduce и разобрали несколько задач, в которой она может быть применена.

Первая статья была больше теоретической, во второй статье мы перейдем к практике, рассмотрим Hadoop – одну из самых известных технологий для работы с большими данными и покажем, как запускать MapReduce-задачи на Hadoop.

В последующих статьях цикла мы рассмотрим более сложные задачи, решаемые при помощи MapReduce, расскажем об ограничениях MapReduce и о том, какими инструментами и техниками можно обходить эти ограничения.

Спасибо за внимание, готовы ответить на ваши вопросы.

Источник

Big Data: с чего начать

Каждый обмен с социальными медиа, каждый цифровой процесс, каждое подключённое устройство генерирует большие данные, которые будут использоваться различными компаниями.

Сегодня компании используют Big Data для углубленного взаимодействия с клиентами, оптимизации операций, предотвращения угроз и мошенничества. За последние два года такие компании, как IBM, Google, Amazon, Uber, создали сотни рабочих мест для программистов и Data science.

Область больших данных слишком размылась на просторах интернета, и это может быть очень сложной задачей для тех, кто начинает изучать большие данные и связанные с ними технологии. Технологии данных многочисленны это может быть огромным препятствием для начинающих. Давайте попробуем разложить все по полочкам.

В сфере Big Data существует много направлений. Но в широком смысле можно разделить на две категории:

Эти поля взаимозависимы, но отличаются друг от друга.

Big Data engineering занимается разработкой каркаса, сбора и хранения данных, а также делают соответствующие данные доступными для различных потребительских и внутренних приложений.

У вас хорошие навыки программирования и вы понимаете, как компьютеры взаимодействуют через интернет, но у вас нет интереса к математике и статистике. В этом случае вам больше подойдёт Big data engineering.

В то время как Big Data Analytics — среда использования больших объемов данных из готовых систем, разработанных Big data engineering. Анализ больших данных включает в себя анализ тенденций, закономерностей и разработку различных систем классификации и прогнозирования. После магических действий и танцев с бубном Data Analytics (Scientist) интерпретирует результаты.

Если вы хорошо разбираетесь в программировании, за чашкой кофе решаете сложные задачи по высшей математике, понимаете, что такое теория вероятностей, математический анализ, комбинаторики, тогда вам подойдёт Big Data Analytics.

Таким образом, Big data Analytics включает в себя расширенные вычисления по данным. В то время как Big data engineering включает проектирование и развертывание систем, над которыми должны выполняться вычисления.

С направлением определились, теперь давайте разберём, что должен знать Data science, чтобы его рассматривали в качестве будущего кандидата.

Проект с большими данными имеет два основных понятия — требования к данным и требования их обработке.

Структурированные данные: хранятся в таблицах или в файлах. Если данные хранятся в предопределённой модели данных (то есть в схемах), это называется структурированными данными.

Неструктурированные: если данные хранятся в файлах и не имеют предопределённой модели, это называется неструктурированными данными.

Источники данных: внутренние (CRM, ERP или любые источники, которые находятся внутри системы) и внешние (соцсети, интернет).

Размер: с размером мы оцениваем количество данных. Типы: S, M, L, XL, XXL, передача потоков.

Пропускная способность: определяет, с какой скоростью данные могут быть приняты в систему. Типы: H, M, L.

Пропускная способность источника: определяет, с какой скоростью данные могут быть обновлены и преобразованы в систему. Типы: H, M, L.

Время запроса: время, за которое система выполняет запрос. Типы: Long, Medium, Short.

Время обработки: время обработки данных. Типы: длинный, средний, короткий.

Точность: точность обработки данных. Типы: точные или приблизительные, Exact или Approximate.

Задача — разработать Data lake для эффективного анализа продаж банка.

Данные берём из разных источников.

Важно понимать, что первым делом нужно рассчитывать, что система должна быть интегрирована со всеми вышеперечисленными источниками и бесперебойно принимать данные.

Определяем конечные цели:

Теперь, когда мы знаем, каковы наши конечные цели, попробуем сформулировать наши требования более формальными терминами.

Структура: большая часть данных структурирована и имеет определённую модель. Но источники данных, такие как веб-журналы, взаимодействия с клиентами или данные колл-центра, изображения из каталога продаж, данные рекламы продукта —доступность и требования к изображениям и мультимедийной рекламной информации могут зависеть от компании.

Тип данных: структурированные и неструктурированные данные.

Источник

📊 С чего начать погружение в Big Data?

Юлия Ильюшкина

Вакансии Data Scientist, Data Engineer и Data Analyst все чаще встречаются в объявлениях с привлекательно высокими зарплатами. С чего начать погружение в Big Data? Чтобы влиться в это направление, рассмотрим основные знания, навыки и технологии, которые стоит изучить новичку для поиска работы.

Направления в Big Data

Разберем направления работы экспертов по большим данным:

Специалист по Big Data должен знать, что такое самодисциплина и уметь следовать рабочему процессу, который бывает монотонным и однообразным.

Для работы с большими данными, необходимо иметь хотя бы базовые знания:

Что нужно знать Data Scientist?

Исследователь, ученый по данных (Data Scientist) в основном занимается извлечением полезной информации из массивов сведений.

Основные знания, которыми должен обладать специалист Data Scientist:

Что следует изучать Data Engineer?

Роли в Data Engineering:

Каждому из перечисленных специалистов важно понимать, как работают операционные системы, а также обладать навыками машинного обучения.

Какой базой должен обладать Data Analyst

Для аналитика не обязательно высшее образование в области информационных технологий. Однако Data Analyst должен разбираться в бизнес-процессах, понимать статистику, выполнять машинное обучение, уметь работать с инструментами.

Типа анализа данных:

Базовые навыки Data Analyst:

Дополнительно аналитик может использовать Apache Storm, Apache Kinesis, Apache Spark Streaming.

Специалистам по Big Data нужно уметь строить графические модели, используя байесовские и нейронные сети, кластеризацию и виды анализа. Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer должны обладать навыками работы с Data Lakes (озерами данных), а также разбираться в вопросах безопасности и управления данными (Data Governance). Стать экспертом поможет углубленная проработка каждого из навыков.

Если вы только начинаете путь в профессии, обратите внимание на Факультет аналитики Big Data образовательной онлайн-платформы GeekBrains. Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения. Занятия под руководством опытных наставников и поддержка опытных HR помогут вам продвинуться по карьерной лестнице. Специализированный опыт не потребуется: программа предполагает освоение профессиональных навыков с нуля.

Источник

15+ лучших онлайн-курсов Big Data: обучение аналитиков платно и бесплатно. Рейтинг 2021, сравнение, стоимость.

В этом обзоре разберём ТОП онлайн-курсов по Big Data. На курсах Bigdata научат начинающих специалистов с нуля профессии «Big Data аналитик» – включая трудоустройство, обучат анализу больших данных, работать с SQL + Python и Hadoop, планировать Big Data проекты, понимать алгоритмы ИИ, работать с датасетами и фреймворками.

1 место. Курс «Факультет аналитики Big Data» — GeekBrains

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.

Аналитик Big Data извлекает ценные данные из большого массива информации: отзывов, прогнозов, результатов исследований. Он помогает бизнесу принимать взвешенные решения: строить гипотезы, запускать продукты, улучшать процессы, планировать развитие.

Кому подойдет курс

Новичкам
Даже если вы никогда не работали в IT, вы получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

Начинающим аналитикам
У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.

Практикующим IT-специалистам
Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Программа обучения

Подготовительный блок

Курсы

I четверть

Фундамент анализа данных

Студенты научатся главному инструменту аналитика — языку SQL. Также изучат основы языка Python и базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).

Проект

Закрытое соревнование на Kaggle по предсказанию цены на недвижимость — решение задачи регрессии.

Курсы

II четверть

Сбор, обработка и хранение данных

Студенты научатся собирать данные из различных источников. Также проработают процессы предобработки неструктурированных данных и их хранения в различных базах данных для дальнейшего анализа. На заключительном этапе познакомятся с популярным инструментом по работе с большими данными — Hadoop.

Проекты

— Несколько пауков для сбора данных с сайтов разной сложности: от открытого API до динамических страниц.
— Хранение и обработка полученных данных.

Курсы

Методы сбора и обработки данных из сети Интернет

Базы данных для аналитиков

Изучите работу долговременных хранилищ, начнёте работать с MySQL и другими базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.

4 недели — 8 уроков

Big Data. Введение в экосистему Hadoop

Поработаете с парадигмой MapReduce и файловой системой HDFS, начнёте управлять ресурсами кластеров и планированием заданий в YARN, внедрите потоковую обработку данных. Изучите NoSQL, принципы ETL и архитектуры Data Lake и Lambda Architecture.

4 недели — 8 уроков

III четверть

Алгоритмы обработки и анализа данных. Совместно с компанией X5 Retail Group

Студенты начнут изучение теории вероятностей и математической статистики для понимания работы алгоритмов анализа данных. Также узнают базовые алгоритмы для решения основных задач анализа данных, научатся реализовать их с помощью Python и смогут применять их на практике в дальнейшем.

Проекты

— Разведочный анализ данных (EDA) на основе выбранного датасета: визуализация, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ.
— Предиктивная аналитика выбранного датасета.
— Участие в одном или двух соревнованиях на Kaggle: предсказать средний балл на экзамене по математике, который получают ученики репетиторов; предсказать, подойдет ли репетитор для подготовки к экзамену по математике.
— Проект от X5 Retail Group: А/Б-тестирование на данных офлайн-ритейла.

Курсы

IV четверть

Системы машинного обучения. Рекомендательные системы

Студенты погрузятся в прикладное машинное обучение: решат несколько бизнес-кейсов с применением ML, а также подробно изучат популярный фреймворк для работы с BigData — Apache Spark. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.

Проекты

— Проект разработки модели с помощью Flask от сырых данных и типичных для отрасли задач до внедрения.
— Рекомендательная система на основе коллаборативной фильтрации.

Курсы

Машинное обучение в бизнесе

Вы познакомитесь с задачами, в которых машинное обучение помогает автоматизировать бизнес-процессы и улучшать финансовые показатели. Будут задачи по ретаргетингу, look-alike аудитории, uplift-моделированию. Также будут задачи по формулированию гипотез, презентации результатов, интеграции и АБ-тестированию ML-моделей.

5 недель — 9 уроков

Фреймворк Apache Spark

Рекомендательные системы

V четверть

Аналитика Big Data для бизнеса

Студенты научатся решать задачи ML с отзывами клиентов, геоданными и соцсетями. Также освоят несколько задач бизнес-аналитика в современных BI-системах: построение витрин данных, прогнозирование, управление знаниями и отчетность.Также студенты познакомятся с real-time системой обработки и анализа больших данных на основе Kafka и Apache Streaming.

Курсы

Курсы со свободной датой старта

Ключевые навыки

— Владею методами машинного обучения
— Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
— Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
— Владею SQL и NoSQL СУБД
— Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
— Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)

2 место. Курс «Аналитик Big Data и старт в Data Science» — ProductStar

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH

Чему вы научитесь

Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных

Строить системы анализа больших данных
Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели

Использовать сложную математику для анализа Big Data
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Программа курса (120 лекций и воркшопов)

Блок 1: “SQL для анализа данных”

Блок 2: “Python и обработка данных”

Блок 3: “Построение Machine Learning моделей”

Блок 4: “Нейронные сети и NLP”

Блок 5: “Рекомендательные системы”

Блок 6: “Аналитика больших данных”

Блок 7: “Обработка больших данных”

Блок 8: “Визуализация данных”

Блок 9: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Ваше резюме и проф.навыки после курса

Должность: Аналитик Big Data
Зарплата от: 145.000 рублей

Курс «BIG DATA для менеджеров» — ProductLIVE

Научитесь внедрять AI и использовать Big Data, чтобы оптимизировать работу компании, повысить прибыль и всегда быть на шаг впереди конкурентов. КУРС ДЛЯ РУКОВОДИТЕЛЕЙ ДЕПАРТАМЕНТОВ И НАПРАВЛЕНИЙ В КРУПНЫХ КОМПАНИЯХ.

Управление Big Data и AI — это отдельная область знаний. Вам не нужно быть техническим экспертом. На курсе вы освоите высокоуровневое понимание технологий и научитесь видеть возможности для роста и трансформации.

Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои собственные задачи.

Краткая программа курса

12 недель
Как работает Big Data & ML

10 недель
Менеджмент Big Data проектов

4 недели
Дополнительные аспекты в работе с большими данными

Ваши компетенции после курса

После успешного обучения

Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу предоставляется на английском языке

— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— подборки инженеров, инсайты рынка поставщиков данных
— проекты в ваше портфолио

Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер

Курс «BIG DATA с нуля» — Нетология

Big data — инструменты, подходы и методы обработки огромных объёмов данных

По сути это альтернатива традиционным системам обработки данных.

Что вы узнаете на курсе

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.

Практика на курсе

интенсивных уроков и практики с экспертами отрасли

9 изучаемых инструментов

must-have для работы с большими данными

с проверкой и обратной связью от преподавателей курса

от загрузки данных до построения модели

Нетворкинг (работа в команде с экспертом)

имитирует работу над проектом на удалёнке

работающая модель классификации данных

Программа курса

Аналитика больших данных

Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили «какую-то свою» Big data. Чтобы понимать, как он может принести пользу для бизнеса, нужно владеть не только стандартными инструментами вроде Excel и SQL, но и знать характерные только для больших данных принципы обработки, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по Big data. Мы не только поговорим об этом, но и попрактикуемся работать с главными инструментами.

В дипломном проекте вы примените полученные навыки для решения задачи предсказания: 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 с их помощью.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса, закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе и систематизирует рабочий опыт.

Гарантия возврата денег

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.

Что вы получите в результате обучения

Аналитик больших данных

Как проходит обучение

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.

Курс «Big-Data для менеджеров» — SkillFactory

Научись использовать силу Big Data и AI для трансформации вашего подразделения или компании.

Курс для руководителей департаментов и направлений в крупных компаниях.

Управление Big Data и AI – это отдельная область знаний, которая требует не столько технических навыков программирования и знания математики, сколько высокоуровневого понимания технологий и умения увидеть возможности для роста и трансформации.

Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои бизнес-задачи.

Как устроена специализация

Бизнес-задачи из индустрии

За время учёбы вы
реализуете финальный проект и решите 18 бизнес-кейсов по внедрению Big Data/ AI решений из самых разных индустрий.

Технологии Big Data и AI

На курсе вы получите глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, инфраструктуры Big Data и технологий искусственного интеллекта.

Менторы и сообщество

Со старта программы вы становитесь частью живого сообщества в Slack. Вы получите экспертную поддержку ментора по реализации проекта.

Живые вебинары с экспертами

На вебинарах можно задать вопрос эксперту, поучаствовать в живом обсуждении на примере вашего дела.

Краткая программа обучения

Как работает Big Data & ML

Менеджмент Big Data проектов

Дополнительные аспекты в работе с большими данными

Ваши компетенции после курса

Курс «Большие данные и машинное обучение» — Университет ИТМО

Место обучения: Россия
Результат программы: Диплом Университета ИТМО с присвоением магистерской степени по направлению “Прикладная математика и информатика”
Продолжительность: 2 года
Язык: Английский
Требования к поступающим: Степень бакалавра/специалиста по соответствующему направлени, высокая успеваемость, английский язык уровня Upper-Intermediate (CEFR B2) и выше.

Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО готовит специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии Big Data и машинного обучения для решения различных задач. В ходе обучения магистранты получат необходимые знания и навыки, в том числе для применения и разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших данных.

Цель программы

Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных кадров, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии Big Data и машинного обучения при решении современных задач.

Направление включает в себя:

Обучение на программе подразумевает выбор одной из следующих специализаций:

Основные дисциплины:

Примеры тем выпускных работ:

Курс «Лекции по Big Data» — Sergey Petrovich

Курс «Big Data» — Coursera

Курс «Анализ Big Data» — BigData Team

Самый быстрый способ прокачать свои навыки для IT-специалистов. Научитесь эффективно обрабатывать большие данные, выполняя практические задания на реальном кластере.

Кому подойдет этот курс

Разработчики

Вы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и будете выполнять задания на реальном кластере.

Аналитики

Хотите освоить работу с большими данными, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи?
Вы научитесь использовать инструменты работы с большими, проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, готовить данные и отчеты на основе больших массивов информации.

Data Engineers

Хотите расширить свой арсенал для работы с данными и структурировать свои знания в DE? Вы узнаете о современных технологиях работы с Big Data, научитесь грамотно их использовать и понимать, какую технологию в каких случаях лучше применять.

Data Scientists

Ловите себя на мысли, что качество модели во многом зависит от правильного сбора и предобработки данных? Вы получите базу по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных; изучите особенности укладки данных для оптимизации вычислений, подготовки фичей и масштабирования ML-моделей.

Набор на курс закрыт

Чему вы научитесь

Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive
Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.

Введение в Большие Данные (Big Data). Распределенные файловые системы, Workshop

Hadoop экосистема, MapReduce и не только

Оптимизация MapReduce вычислений

SQL поверх больших данных (Hive)

Часть 2. Spark: from zero to hero
На протяжении этой части курса вы будете работать со Spark: от основных терминов и RDD до Spark DataFrames и оптимизации Spark вычислений.

Модель вычислений Spark: RDD

Spark DataFrames, Spark SQL

Оптимизация Spark вычислений

Часть 3. RT, NoSQL, Data layout
Вы научитесь работать с потоковой обработкой данных, познакомитесь с Kafka и Spark Streaming, освоите NoSQL поверх больших данных, подружите Spark с Cassandra.

Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)

NoSQL поверх больших данных: Cassandra

Data Layout

Стоимость обучения Big Data

Вы можете пройти курс целиком или по частям

HDFS, Map Reduce, Hive

25 000 рублей

Spark: from zero to hero

30 000 рублей

RT, NoSQL,
Data layout

Курс целиком

65 000 рублей

Курс «Аналитик Big Data» — «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана

Big Data – современный тренд и предмет высокого спроса со стороны работодателей. Бизнес хочет расти, а для этого требуется анализировать большие объемы данных. Данные о клиентах, продажах, посетителях. На основе больших данных строятся гипотезы и принимаются решения о создании новых продуктов, тарифов, оптимизации расходов.

Мы подготовили для вас новую дипломную программу Аналитик Big Data.

Аналитик Big Data – сотрудник, использующий разнообразные инструменты для анализа и визуализации данных, такие как Tableau, Excel, Power Query/Pivot/Map.

Ваше резюме после прохождения обучения:

Дополнительно. Чтобы повысить вашу ценность на рынке труда, мы рекомендуем докупить (с перезачетом курса Основы работы с большими данными (Data Science)) дипломную программу «Разработчик BigData»– следующий шаг в вашей карьере. Вы научитесь «готовить» Hadoop и использовать его для обработки больших данных, разрабатывать решения для экосистемы Hadoop.

Курс «Big Data for Data Science» — Stepik Academy

Введение в науку о больших данных.
Мы научим вас использовать технологии Big Data так, что вы сразу сможете применять их в боевых условиях.

Кому подойдет эта программа?

Начинающим специалистам

Вы уже знакомы с Python, у вас есть базовые знания SQL и вы хотите развиваться в сфере Data Science

Аналитикам и исследователям

Вы уже умеете работать с данными и хотите познакомиться с инструментами для работы с Big Data

Data Science специалистам уровня junior/middle

Вы уже работаете в сфере Data Science и хотите прокачать навыки работы с Big Data

Специалистам в области Data Engineering

Вы уже работаете в сфере Data Engineering и хотите расширить свой кругозор и освоить актуальные технологии

Программа

6 недель • 6 – 10 часов в неделю

Первая неделя

Введение в Big Data для Data Science

Вторая неделя

Hadoop

Третья неделя

Spark

Четвёртая неделя

Workflow

Пятая неделя

SparkML

Шестая неделя

BI Tools

Как проходит обучение на программе

Теоретические основы

Вся теория в онлайн-курсе, который можно проходить, когда удобно даже с мобильного. А доступ к материалу останется и после окончания программы

Общение

Общий чат в Telegram, где можно задать вопрос преподавателям и обсуждать тонкости заданий между собой

Вебинары

Каждую неделю – встреча с преподавателями, обсуждение материала и ваших вопросов

Проект

Вы будете работать с реальными базами данных MySQL и ClickHouse, настраивать работу аналитических пайплайнов в AirFlow, визуализировать результаты в BI системах. А преподаватели будут давать много обратной связи

Курс «Big Data Science» — Сетевая академия Ланит

Data Scientist – это специалист в области исследовании данных, который разбирается в статистике лучше, чем любой инженер-программист и намного лучше в программировании, чем любой статистик.

В рамках данной специализации мы предлагаем:

Специализация Big Data Science позволяет получить и расширить необходимые навыки для работы в области аналитики больших данных как для специалистов, имеющих опыт, так и для начинающих. Специализация Big Data Science предполагает наличие у слушателей знания статистических методов и инструментария аналитики, умение работать с большими структурированными и не структурированными данными и обладание практическими навыками использования компонент экосистемы Hadoop.

Потоковая обработка в Apache Spark

Анализ данных с APACHE SPARK STREAMING, SPARK SQL, MLLIB И GRAPHX

Администрирование кластера HBase

Интеграция Hadoop и NoSQL

Введение в машинное обучение на Python

Введение в нейронные сети на Python

Data pipeline на Apache AirFlow и Arenadata Hadoop

Аналитика Больших Данных для Руководителей

Основы Apache Spark для разработчиков

Apache Kafka для разработчиков

Визуализация данных на языке Python

Машинное обучение в Apache Spark

Графовые алгоритмы в Apache Spark

Онлайн-марафон «Искусственный интеллект для менеджеров»

Онлайн-марафон «Создай свой чат-бот за 4 урока»

Безопасность озера данных Hadoop на платформе CDP

Подготовка данных для Data Mining на Python

Администрирование кластера Hadoop

Hadoop для инженеров данных

Hadoop SQL Hive администратор

Cloudera Impala Data Analytics

Администрирование кластера Kafka

Кластер Apache NiFi

Курс «Бизнес-аналитика и системы больших данных» — НИУ ВШЭ

Термином «Big Data» (большие данные) обозначают феномен стремительного роста объёмов информации во всех областях деятельности современного общества, появление технологических возможностей анализировать эти огромные массивы данных, и потенциальные перспективы эффективного использования результатов этого анализа для прогнозирования и принятия правильных управленческих решений.

Цель англоязычной магистерской программы Business Analytics and Big Data Systems (Бизнес-аналитика и системы больших данных) – подготовка профессионалов, способных оценить влияние технологий больших данных на деятельность организаций, умеющих разрабатывать новые модели информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных, организовать работу по внедрению основанного на технологиях больших данных аналитического инструментария и решений для управления большими данными, способных оценить экономическую эффективность таких проектов, управлять данными предприятия.

К обязательным предметам относятся следующие дисциплины:

В качестве дисциплин по выбору предлагаются следующие курсы:

Курс «Business Analytics and Big Data (MiBA)» — Высшая школа менеджмента СПбГУ

Общие дисциплины

Машинное обучение и большие данные

Во время курса студенты ознакомятся с основами применения машинного обучения в различных областях экономики и управления, а также научатся проводить анализы данных с использованием современных методов машинного обучения и интерпретировать полученные результаты расчетов. Полученные навыки позволят студентам уверенно работать с современными инструментами для анализа больших данных.

Управление ИТ проектами

Цель данного курса — овладеть принципами эффективного планирования и контроля проектов, включая анализ потребностей, разделение задач, планирование рабочего процесса, распределение ресурсов, управление рисками, отслеживание и оценку эффективности. Студенты ознакомятся с основными функциями руководителя проектов, узнают разницу между менеджментом обычных проектов и проектов с большими данными, изучат инструменты управления.

Разработка и внедрение моделей машинного обучения

На этом курсе студентам будет предложено своими руками разработать с нуля прототип предсказательного продукта на основе модели машинного обучение – от постановки бизнес-задачи до разворачивания микросервиса на облачной платформе. Внутри проекта студентам предстоит пройти весь путь аналитика данных и Data Science специалиста – собрать данные, провести их первичный анализ, выбрать необходимую метрику, провести моделирование и тестирование, закончить проект переводом модели в продуктивное окружение.

Основы корпоративных данных

Этот курс рассказывает про данные в компании от самых основ до начала погружения в предмет управления данными. На курсе рассказывается про данные, возникающие на разных уровнях организационной структуры компании, влияние отраслевых особенностей на структуру и состав данных, которые возникают в процессе функционирования компании. От бизнес-задач, решаемых разными компаниями с использованием данных, курс переходит к различным моделям работы с данными в компании. Студенты познакомятся с основными типами архитектур хранилищ данных, получат знания в области современных решений по хранению и работе с данными и принципов проектирования моделей данных.

Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных

Архитектура предприятия обеспечивает структурированный подход к реализации стратегии, что позволяет эффективно и результативно преобразовывать предприятия. Курс включает в себя анализ и проектирование предприятия в его нынешнем и будущем состоянии с точки зрения бизнеса и технологий. Студенты ознакомятся с преимуществами и основополагающими концепциями, методологией и основными инструментами предмета, узнают, как сервисы архитектуры предприятия помогают интегрировать методы бизнес-планирования и технологического планирования, а также научатся создавать и внедрять архитектуру предприятия.

К возможным карьерным траекториям в сфере аналитики и больших данных можно отнести следующие позиции:

Курс «Big Data» — ITEA

Стать Big Data-аналитиком? С ITEA!
Хочешь помогать бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые процессы? Тогда курсы Big Data — то, что тебе нужно!

Эти интерактивные курсы предназначены для продвинутых специалистов, а не для начинающих. Поэтому в ITEA есть определенные требования к будущим студентам:

Курсы по Big Data проходят по такой программе:

На курсе ты научишься:

Твой полный план изучения Big Data:

Источник