Основы Data Science и Big Data, часть 2. Источники данных для анализа

Data Science (DS) — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид большим объемам данных. Междисциплинарная область Data Science на стыке статистики, математики, системного анализа и машинного обучения, которая охватывает все этапы работы с данными. Big Data или большие данные — это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема. Их обрабатывают при помощи специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений. Задачи работы в области Big Data составляют различные способы анализа и систематического извлечения больших объемов данных, что включает применение механических или алгоритмических процессов получения оперативной информации для решения сложных бизнес-задач.

На этом курсе слушатели познакомятся с некоторыми интересными вопросами data science: SQL-реляционные базы данных, NoSQL и ее отличие от реляционных баз данных, применение data science к потоковым данным, глубокий анализ текста и визуализация данных.

Описание курса

Целевая аудитория

Начинающие специалисты, решающие задачи получения, трансформации и выдачи данных.

Расписание открытых форматов курса

Дистанционный формат — 49 500 ₽.

Очный формат — 49 500 ₽.

Стоимость обучения одного слушателя

В результате освоения курса вы:

использовать базы данных SQL;
использовать базы данных NoSQL;
понимать графовые базы данных;
понимать задачу глубокого анализа текста;
визуализировать данные для конечного пользователя.

как создать рабочую среду SQL;
как применять основные операции с таблицами;
чем отличаются понятия NoSQL, NewSQL;
какие есть принципы и типы данных NoSQL;
что такое связанные данные и графовые базы данных;
какие есть методы глубокого анализа текста;
как визуализировать данные для конечного пользователя.

Научитесь

Узнаете

Основная информация

22 мая 2024
13 ноября 2024

пн–чт 10:00–17:00

49 500 руб.

м. Аэропорт,
Ленинградский проспект 68/24

Верхотуров Марк Валерьевич
Беляев Александр Владимирович

Порядок записи на курс

Консультация

Выбор курса

Заключение договора

Оплата обучения.

Подробная программа курса

1 Базы данных SQL

● Введение в базы данных и SQL
● Создание рабочей среды
● Основные операции с таблицами
● Типы данных на примере СУБД PostreSQL
● Основы языка определения данных
● Запросы
● Изменение данных
● Индексы
● Транзакции
● Повышение производительности

2 Базы данных NoSQL

● Понятия NoSQL,NewSQL — отличия и особенности
● Принципы и типы баз данных NoSQL
● Пример использования. Диагностика болезней

3 Графовые базы данных

● Связанные данные и графовые базы данных
● Графовая база данных Neo4j. Язык запросов Cypher
● Пример использования связанных данных

4 Глубокий анализ текста

● Глубокий анализ текста
● Методы глубокого анализа текста
● Пример использования: Классификация сообщений

5 Визуализация данных для конечного пользователя

● Способы визуализации данных
● Crossfilter, библиотека MapReduce для JavaScript

Возможные форматы обучения и размеры групп

очно (до 15 слушателей);
дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений);
корпоративный формат (для групп от 10 до 15 слушателей).

Документы об окончании

Удостоверение о повышении квалификации

Требуемый уровень предварительной подготовки

Слушатели должны быть знакомы с основными принципами работы в операционной системе, обладать базовыми навыками программирования на языке Python (или пройти обучение на курсах «Программирование на Python, часть 1» и «Программирование на Python, часть 2»), знать теоретические основы и характерные шаги процесса data science (или пройти обучение на курсе «Основы Data Science и Big Data часть 1».

Руководитель IT проектов, Разработчик Python, Data Scientist, ML-engineer

Разработка на Python.
Сбор и анализ данных. Преобразование "сырых" данных в полезную информацию для бизнеса.
Создание и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей.
Помощь бизнесу в нахождении скрытых закономерностей, прогнозировании развития событий и оптимизации ключевых бизнес-процессов.

Консалтинг
Коучинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 13 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных

Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация

Консалтинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу

Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.

Рекомендуемые курсы

Список курсов, которые дополняют данный курс

Список категорий каталога, в которые включён курс

Траектории, в которые входит данный курс

Список курсов, требующихся для прохождения данного курса