|
Курс «Аналитика больших данных для руководителей» - все, что нужно знать для успешной работы с большими данными: методы аналитики и машинного обучения, основы и функционал компонентов экосистемы Hadoop, безопасность озера данных, цифровизация бизнеса и GDPR.
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.
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 в условиях импортозамещения.
Итак, если вам необходимо:
- разбираться в основных понятиях Больших Данных, Машинного обучения (Machine Learning), Искусственного интеллекта (Artificial Intelligence)
- понимать назначение компонентов экосистемы Hadoop, Spark, Kafka или терминов Data Lake, Delta Lake
- знать, в чем отличие Apache Hadoop, Arenadata, NoSQL, MPP или Greenplum
- выявить нюансы облачных решений, контейнеризации и применимости к вашей отрасли бизнеса
- уяснить, что такое стандарт GDPR и как он влияет на ваш бизнес, риски и ограничения, и что такое политики Data Governance
- узнать особенности применение методологий для реализации процессов аналитики больших данных на примере CRISP-DM
Курс «Аналитика больших данных для руководителей» построен таким образом, чтобы всего за 3 дня даже самый занятой руководитель мог эффективно освоить теорию и практику современных технологий Big Data в контексте их бизнес-применения. Обучение включает все необходимые знания для успешного участия в проектах по анализу больших данных. Программа обучения содержит информацию о фазах жизненного цикла аналитических процессов при цифровизации бизнеса и переходе к использованию Big Data. Вы узнаете базовые и расширенные методы аналитики, в т.ч. техники поиска и извлечения знаний из больших массивов разнородных данных. Также рассматриваются различные версии дистрибутивов платформы Hadoop, облачные сервисы для хранения и аналитики больших данных, «opensource» и коммерческие инструменты.
Подробно изучаются сценарии применения технологий работы с Большими Данными в организациях государственного сектора и различных отраслях бизнеса: банки и финансовые учреждения, промышленность, торговля, транспорт и др.
На сквозных примерах вы узнаете все особенности процессов инициации проектов цифровой трансформации, от сбора данных до формирования команды. Также детально познакомитесь с каждой фазой жизненного цикла работы с Big Data: подготовка данных, выбор модели, пилотное развертывание и тестирование прототипа, промышленная эксплуатация.
Вы получите ответы на актуальные вопросы работы с персональными данными и обеспечения безопасности при работе с Big Data. Материалы содержат много реальных примеров (use cases) монетизации больших данных в российском и мировом бизнесе. Особое внимание уделено условиям импортозамещения, а также возможным сложностям и специфике использования при работе с большими данными для различных секторов экономики в России.
Аудитория: Курс ориентирован на руководителей, менеджеров и специалистов, желающих получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах больших данных.
Предварительный уровень подготовки:
- Предварительный опыт не требуется
Программа курса
- Введение в Big Data (Большие данные)
- Большие данные и цифровизация бизнеса
- Базовые принципы и отличия от классических подходов к работе с данными
- Обзор методологии CRISP DM — модели жизненного цикла аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
- Отраслевая специфика аналитики больших данных. Общий разбор отраслевых сценариев (cases)
- Тенденции в подходах Big Data и что актуально на сегодняшний день
- Технологии Big Data в условиях импортозамещения
- Понимание Бизнеса (Business Understanding)
- Определение бизнес целей для проекта Big Data
- Отраслевая специфика аналитики больших данных. Общий разбор отраслевых сценариев (cases)
- Инициация проекта — критические факторы успеха. Основные проблемы
- Оценка ситуации: риски, ROI, доступные ресурсы, оценка зрелости компании
- Приоритизация задач: Что делаем, а что нет
- Высокоуровневый план проекта
- Начинаем формировать команду проекта: специалисты и их компетенции, роли
- Понимание данных (Data Understanding)
- Определение источников данных
- Специфика работы с потоковыми данными и batch в Big Data
- Принципы формирования Data Lake: выбор платформы
- Первичный сбор и анализ данных: инструментарий и доступные методы
- Описание данных и сбор метаданных
- Data management и Data Governance
- Оценка качества данных Data Quality
- Основные трудности и проблемы, критические факторы успеха, роли и навыки
- Разбор сценариев (cases) для фазы Data Understanding
- Подготовка данных (Data Preparation)
- Подготовка данных – подходы Data Science: нормализация, очистка, выборки, enrichment, форматирование данных
- Подготовка данных – как процесс формирования Data Pipeline:
- Процессы ETL и ELT
- Зонирование Data Lake и сегментирование данных.
- Назначение и сравнительная характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop, NoSQL, DWH, платформ потоковой обработки для хранения и обработки Big Data на примерах (отраслевые сценарии)
- Инструменты оркестрирования и автоматизации (Data Flow)
- И снова о Метаданных: Data Lineage, Data Provenance, Data Governance, …
- Безопасность больших данных
- Основные трудности и проблемы, критические факторы успеха
- Специалисты и их компетенции на данной стадии
- Выбор и построение моделей (Modeling)
- Классы аналитических задач и подходы к их решению
- Обзор техник моделирования
- Построение моделей и оценка моделей
- Что нужно для успешного моделирования
- Инструментарий для решения аналитических задач этапа моделирования
- Оценка моделей и среда тестирования моделей: технические метрики оценки качества проведенного моделирования
- А также песочницы, Machine & Deep learning, AI, Нейронные сети и многое другое
- Команда Data Science и их компетенции
- Основные трудности и проблемы фазы моделирования, критические факторы успеха
- Облачные платформы для быстрой разработки
- Место DevOps, MLOps для организации процессов разработки
- Рассмотрение фазы моделирования на сквозных сценариях (cases): место, участники, взаимодействие с другими фазами и процессами
- Оценка результатов ( Evaluation)
- Про бизнес-метрики оценки качества моделирования
- Что делать если все плохо ? – возвращаемся на предыдущие фазы
- Рассматриваем данную стадию в рамках наших сценариев (cases)
- Отличия среды разработки и эксплуатации
- Особенности этапа оценки
- Развертывание (Deployment)
- Планирование развертывания модели
- Мониторинг и обслуживание модели
- Методологии автоматизации и вывода продуктов в промышленную эксплуатацию – DevOps и MLOps
- Задачи финального обеспечения фаз жизненного цикла Data Science: цикличность reviews, обновления и вывод из эксплуатации
- Финальная переоценка проекта
- Постанализ рисков и BIA, ROI и генерация ценности
- Допущенные просчеты и методы их решения
- Оценка процессов и оценка зрелости компании
- Типичные ошибки применения CRISP DM
- Альтернативные подходы и расширения CRISP DM (Domino, TDSP, SEMMA)
В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.
В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.
Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.
В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.
Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!
В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.
Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
- Нужна помощь в поиске курса?
Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
- Поговорите со своим личным тренинг-менеджером!
Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru
|
