+7 (495) 229-0436   shopadmin@itshop.ru 119334, г. Москва, ул. Бардина, д. 4, корп. 3
 
 
Вы смотрели
Вход
 
 
Каталог
 
Категории
 
 
Подписка на новости
Новости ITShop
Windows 7 и Office: Новости и советы
Обучение и сертификация Microsoft
Вопросы и ответы по MSSQLServer
Delphi - проблемы и решения
Adobe Photoshop: алхимия дизайна
 
Ваш отзыв
Оцените качество магазина ITShop.ru на Яндекс.Маркете. Если вам нравится наш магазин - скажите об этом Google!
 
 
Способы оплаты
 
Курс расчета
 
 1 у.е. = 89.02 руб.
 
 Цены показывать:
 
 
 
 
  
Направления
Artificial Intelligence   Big Data   Blockchain   CASE   PostgreSQL   Python   Бизнес-тренинги   Интернет   Информационная безопасность   ИТ-Обучение   Корпоративные информационные системы   Мобильные приложения   Операционные системы Linux   Операционные системы Unix   Операционные системы Windows   Офисное ПО   Разработка веб-приложений   Разработка ПО   Свободное ПО   Семантические технологии   Средства тестирования   СУБД и хранилища данных   Управление бизнесом   Управление бизнес-процессами   Управление ИТ-инфраструктурой   Управление качеством   Управление персоналом   Управление проектами   Управление разработкой ПО  
 

Продукт  

Курс "Аналитика больших данных для руководителей"

Цена: 72 000 руб.
 
Звонок с сайта Купить дешевле
 
Продолжительность - 3 дня
Расписание: 01.07.2024 (Москва)
02.10.2024 (Москва)
 
Специализация:  Авторские курсы: СУБД и хранилища данных
Код: EDU-BDAM
 

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

  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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

 
  
Помощь
Задать вопрос
 программы
 обучение
 экзамены
 компьютеры
Бесплатный звонок
ICQ-консультанты
Skype-консультанты

Общая справка
Как оформить заказ
Тарифы доставки
Способы оплаты
Прайс-лист
Карта сайта
 
Бестселлеры
Основы TOGAF 9
Atlassian JIRA - система управления проектами и задачами
Oracle. Программирование на SQL и PL/SQL
Oracle. Настройка языка SQL
Моделирование предметной области с использованием Sparx Systems Enterprise Architect
Администрирование баз данных Oracle
Java Standard Edition 9 (Java SE9). Язык программирования Java, базовый курс или часть 1
Выявление и формирование пользовательских требований
Расширенные возможности управления проектами в JIRA: планирование, контроль, бюджет с применением плагинов Tempo
 
Новинки
 

 

О нас
Интернет-магазин ITShop.ru предлагает широкий спектр услуг информационных технологий и ПО.

На протяжении многих лет интернет-магазин предлагает товары и услуги, ориентированные на бизнес-пользователей и специалистов по информационным технологиям.

Хорошие отзывы постоянных клиентов и высокий уровень специалистов позволяет получить наивысший результат при совместной работе.

В нашем магазине вы можете приобрести лицензионное ПО выбрав необходимое из широкого спектра и ассортимента по самым доступным ценам. Наши менеджеры любезно помогут определиться с выбором ПО, которое необходимо именно вам. Также мы проводим учебные курсы. Мы приглашаем к сотрудничеству учебные центры, организаторов семинаров и бизнес-тренингов, преподавателей. Сфера сотрудничества - продвижение бизнес-тренингов и курсов обучения по информационным технологиям.



 

О нас

 
Главная
Каталог
Новинки
Акции
Вакансии
 

Помощь

 
Общая справка
Как оформить заказ
Тарифы доставки
Способы оплаты
Прайс-лист
Карта сайта
 

Способы оплаты

 

Проекты Interface Ltd.

 
Interface.ru   ITShop.ru   Interface.ru/training   Olap.ru   ITnews.ru  
 

119334, г. Москва, ул. Бардина, д. 4, корп. 3
+7 (495) 229-0436   shopadmin@itshop.ru
Проверить аттестат
© ООО "Interface Ltd."
Продаем программное обеспечение с 1990 года