Курсы по Big Data

Big Data — термин, относящийся к обработке массивов данных, вес которых — свыше 150 Гб. При изучении данных учитываются три характеристики, известных как VVV (три Ви):

• объём (Volume);
• скорость накопления/обработки (Velocity);
• разнообразие (Variety).

Сегодня методики Big Data активно используются крупными компаниями для самых разных целей:

• разработки стратегий развития бизнеса (например, маркетинговых программ);
• оценки удовлетворенности клиентов и популярности продуктов и многого другого.

Методы Data Science, что интересно, тесно связаны с методами Big Data, они часто используют одни и те же алгоритмы. При этом первые относятся ко всем данным, а вторые — только с большими объемами информации.

Важно! Компетенции в Big Data достаточно востребованы среди разработчиков, инженеров, а также аналитиков.

Чтобы работать с подобными объемами данными, при обучении Data Scientist понадобится, прежде всего, умение программировать на Python, Java, C++ или другом ЯП, но лучше еще и SQL. Также могут понадобиться следующее:

• знания основы архитектуры данных, блоков, инфраструктуры датасетов, культуры их сбора, хранения и обработки с использованием machine language;
• работа с экосистемой Hadoop и HDFS, Apache HBase, Apache Hive, Arenadata Hadoop, Apache AirFlow, Apache NiFi, Apache Kafka (программный брокер сообщений), а также моделью распространённых вычислений MapReduce, а также с облачными (cloud) платформами (AWS, EMR, Microsoft Azure) и библиотеками (Pandas);
• умение работать с Kaggle, NoSQL СУБД, Python, Cloudera Data Platform (CDP) и различными сервисами, а также находить и извлекать при необходимости данные;
• понимание методологии исследования данных CRISP-DM, работы с ML Ops, внедрение кода, составления отчета и т.д.

Рассмотрим, с чем предстоит знакомство и чему можно научиться за время прохождения онлайн-курсов по анализу Big Data, Python.

Работать с SQL

При обучении научитесь с самого начала просто и быстро писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, собирать и загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. В общем — Data Analyst будет способен решать бизнес-процессы с использованием SQL, Spark SQL, Python, что важно для специалистов.

Использовать Python и библиотеки анализа данных

Будущие специалисты Data Engineer узнают, как автоматизировать вычисления и работу с большими массивами в своей отрасли с помощью Python, получать данные в момент из внешних источников и хранилищ, обосновывать выводы, сделанные на основании проведенного анализа в Python.

Строить системы прикладного анализа больших данных

Во время учебы нужно освоить Hadoop и MapReduce, научиться проверять гипотезы, искать закономерности, изучить машинные методы для обработки статистических и прочих данных, выявлять скрытые аномалии, а также вы узнаете, как строить прогнозные модели и дашборды.

Проводить анализ Big Data с использованием сложной математики

Будущему IT-специалисту или администратору необходимо освоить математический аппарат для результативной работы с моделями данных, машинным обучением (machine learning) и нейронными сетями.

В итоге, сдав экзамены и тесты, защитив свою дипломную работу, пройдя все онлайн вебинары и при необходимости переподготовку, выпускник получает сертификат или диплом о прохождении курса (с сертификацией). Наличие подобного документа позволяет устроиться на работу по вакансии по специальности с дальнейшим потенциалом повысить зарплату.

Записаться на обучение с предварительным тестированием (его может и не быть) можно не только в Яндекс.Практикум, Otus, МФТИ, СПБГУ, НИУ ВШЭ, но и в других местах.