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.
• ПрактикующимIT-специалистам. Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Программа

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).

Сбор, обработка и хранение данных

Это основы Big Data. 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.

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.

Системы машинного обучения

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.

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.

Чему вы научитесь 

• Владеть методами анализа больших данных и методами машинного обучения.
• Использовать в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей.
• Уметь обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming).
• Владеть SQL и NoSQL СУБД.
• Работать с BI-системами (Power BI), формировать отчёты анализа данных.
• Программировать на Python и работать с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn).