Центр
системно-инженерных компетенций
ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК

Основы Data Science и Big Data, часть 1

5 дней (40 академических часов)
Длительность:
г. Москва, Ленинградский просп., 68/24;
Место проведения:
25 июля 2022; 19 сентября 2022
Дата проведения:
49 500 руб.
Стоимость:
Необходимые для зачисления в группу документы: паспорт, СНИЛС, диплом о высшем или среднем специальном образовании, заключенный договор об образовании.
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 обучение в Москве 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 курсе слушатели познакомятся с основами области data science и большими данными. Изучат теоретические основы и характерные шаги процесса data science, применение принципов машинного обучения к наборам данных постепенно увеличивающихся размеров от легко помещающихся в памяти компьютера до настоящих больших данных. Рассмотрят практический пример Hadoop.

Описание курса
Целевая аудитория
Начинающие специалисты, решающие задачи получения, трансформации и выдачи данных
Расписание открытых форматов курса
Стоимость обучения одного слушателя
25.07.2022; 19.09.2022
Очный формат — 49 500 ₽.
Дистанционный формат — 49 500 ₽.
В результате освоения курса вы:
основным этапам и действиям процесса data science;
основам различных подходов и типов машинного обучения;
работать с большими данными на локальном компьютере;
основам работы с распределенными системами для работы с Big Data.
основные типы данных, их отличия и особенности;
инструментарий и инфраструктуры для обработки больших данных;
как выделить основные этапы и действия процесса data science;
как применять методы машинного обучения в data science;
какие инструменты Python можно использовать в машинном обучении;
какие есть общие методы при работе с большими наборами данных;
как работать с Hadoop — инфраструктурой для хранения и обработки данных;
как работать со Spark — инфраструктурой кластерных вычислений.
Научитесь
Узнаете
Основная информация
25 июля 2022
19 сентября 2022
пн–чт 10:00–17:30
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 Введение

Определение data science и больших данных.
● Python — преимущества применения языка для data science.

2 Data science в пространстве больших данных

● Разные типы данных. Рассмотрение основных типов данных, их отличий и особенностей.
● Структура типичного процесса data science. Коротко, основные пункты.
● Разнообразие инструментария и инфраструктур для больших данных.
● Пример использования Hadoop.

3 Процесс data science

● Основные этапы и действия процесса data science. Структура процесса data science.
● Определение целей исследования и создание проектного задания. Этап 1.
● Сбор данных. Этап 2.
● Очистка, валидация, интеграция, и преобразование данных. Этап 3.
● Исследование и анализ данных. Этап 4.
● Моделирование данных. Этап 5. Создание, выполнение и сравнение моделей.
● Отображение и автоматизация анализа данных. Этап 6.

4 Машинное обучение в data science

● Применение машинного обучения в data science. Инструменты Python, используемые в машинном обучении.
● Процесс моделирования.
● Различные подходы и типы машинного обучения.
a. Методы контролируемого обучения. Методы, которые различают результаты и учатся выявлять закономерности в наборе помеченных человеком данных.
b. Методы неконтролируемого обучения. Методы, которые ищут закономерности в наборе неразмеченных данных.
c. Методы с частичным контролем. Методы, которые используют особенности вышеописанных методов.

5 Работа с большими данными на локальном компьютере

● Основные проблемы при работе с большими объемами данных.
● Общие методы работы с большими данными.
● Общие рекомендации при работе с большими наборами данных.
● Практический пример использования: Построение рекомендательной системы внутри базы данных.

6 Системы для работы с Big Data

● Распределение хранения и обработки данных в инфраструктурах.
● Hadoop — инфраструктура для хранения и обработки данных. Структура и компоненты Hadoop.
● Spark — инфраструктура кластерных вычислений. Структура и компоненты.
● Практический пример: Оценка риска кредитования.

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
Ответы на часто задаваемые вопросы
Какие форматы обучения?
Мы предлагаем курсы в двух форматах. Один из них — «открытое» обучение. Присутствовать на таких занятиях может любой, кто желает повысить свою компетентность по предложенному направлению. Приходить нужно в наш офис в соответствии с расписанием.
Обучение также проводится в «корпоративном» формате. Оно ведется по выбранной Заказчиком программе в удобные для него даты. Курсы проходит исключительно группа от Заказчика. В программу могут быть внесены изменения, чтобы она максимально отвечала конкретным потребностям.
Кто проводит обучение?
Занятия проходят под руководством опытных тренеров. Это эксперты в соответствующих направлениях деятельности. Уровень знаний и опыта помогает нашим преподавателям передать прочные знания и актуальные практические навыки слушателям, посещающим курсы.
Какой документ выдается после прохождения обучения?
Удостоверение о повышении квалификации — документ, который выдается после прохождения такой программы. Это документ государственного образца, изданный на русском языке. Данные о нем включаются в ФИС ФРДО.

Можно ли перед заказом корпоративного обучения познакомиться с тренером или увидеть, как он проводит обучение?

Чтобы оценить профессионализм нашего тренера, можно поприсутствовать на его открытом тренинге. Предоставляется также возможность пообщаться с преподавателем по телефону или онлайн. Во время беседы можно задать интересующие вопросы и обсудить программу обучения.
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»).
Желательно иметь навыки математических вычислений в части разделов: теория вероятности, статистика, математический анализ, линейная алгебра.

Верхотуров Марк Валерьевич

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

Тренер курса

Ведёт 13 курсов в ЦЕСИНКОМ

Беляев Александр Владимирович

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных
Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация
Консалтинг
Специализация
Должность
Дополнительные услуги

Тренер курса

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.