специалист по биг дата обучение
15+ лучших онлайн-курсов Big Data: обучение аналитиков платно и бесплатно. Рейтинг 2021, сравнение, стоимость.
В этом обзоре разберём ТОП онлайн-курсов по Big Data. На курсах Bigdata научат начинающих специалистов с нуля профессии «Big Data аналитик» – включая трудоустройство, обучат анализу больших данных, работать с SQL + Python и Hadoop, планировать Big Data проекты, понимать алгоритмы ИИ, работать с датасетами и фреймворками.
1 место. Курс «Факультет аналитики Big Data» — GeekBrains
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.
Практикующим IT-специалистам
Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.
Программа обучения
Подготовительный блок
Курсы
I четверть
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).
Проект
Закрытое соревнование на Kaggle по предсказанию цены на недвижимость — решение задачи регрессии.
Курсы
II четверть
Сбор, обработка и хранение данных
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.
Проекты
— Несколько пауков для сбора данных с сайтов разной сложности: от открытого API до динамических страниц.
— Хранение и обработка полученных данных.
Курсы
Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
Базы данных для аналитиков
Изучите работу долговременных хранилищ, начнёте работать с MySQL и другими базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.
4 недели — 8 уроков
Big Data. Введение в экосистему Hadoop
Поработаете с парадигмой MapReduce и файловой системой HDFS, начнёте управлять ресурсами кластеров и планированием заданий в YARN, внедрите потоковую обработку данных. Изучите NoSQL, принципы ETL и архитектуры Data Lake и Lambda Architecture.
4 недели — 8 уроков
III четверть
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.
Проекты
— Разведочный анализ данных (EDA) на основе выбранного датасета: визуализация, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ.
— Предиктивная аналитика выбранного датасета.
— Участие в одном или двух соревнованиях на Kaggle: предсказать средний балл на экзамене по математике, который получают ученики репетиторов; предсказать, подойдет ли репетитор для подготовки к экзамену по математике.
— Проект от X5 Retail Group: А/Б-тестирование на данных офлайн-ритейла.
Курсы
IV четверть
Системы машинного обучения. Рекомендательные системы
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. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.
Проекты
— Проект разработки модели с помощью Flask от сырых данных и типичных для отрасли задач до внедрения.
— Рекомендательная система на основе коллаборативной фильтрации.
Курсы
Машинное обучение в бизнесе
Вы познакомитесь с задачами, в которых машинное обучение помогает автоматизировать бизнес-процессы и улучшать финансовые показатели. Будут задачи по ретаргетингу, look-alike аудитории, uplift-моделированию. Также будут задачи по формулированию гипотез, презентации результатов, интеграции и АБ-тестированию ML-моделей.
5 недель — 9 уроков
Фреймворк Apache Spark
Рекомендательные системы
V четверть
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.
Курсы
Курсы со свободной датой старта
Ключевые навыки
— Владею методами машинного обучения
— Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
— Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
— Владею SQL и NoSQL СУБД
— Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
— Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)
2 место. Курс «Аналитик Big Data и старт в Data Science» — ProductStar
Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH
Чему вы научитесь
Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить системы анализа больших данных
Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели
Использовать сложную математику для анализа Big Data
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Программа курса (120 лекций и воркшопов)
Блок 1: “SQL для анализа данных”
Блок 2: “Python и обработка данных”
Блок 3: “Построение Machine Learning моделей”
Блок 4: “Нейронные сети и NLP”
Блок 5: “Рекомендательные системы”
Блок 6: “Аналитика больших данных”
Блок 7: “Обработка больших данных”
Блок 8: “Визуализация данных”
Блок 9: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
Ваше резюме и проф.навыки после курса
Должность: Аналитик Big Data
Зарплата от: 145.000 рублей
Курс «BIG DATA для менеджеров» — ProductLIVE
Научитесь внедрять AI и использовать Big Data, чтобы оптимизировать работу компании, повысить прибыль и всегда быть на шаг впереди конкурентов. КУРС ДЛЯ РУКОВОДИТЕЛЕЙ ДЕПАРТАМЕНТОВ И НАПРАВЛЕНИЙ В КРУПНЫХ КОМПАНИЯХ.
Управление Big Data и AI — это отдельная область знаний. Вам не нужно быть техническим экспертом. На курсе вы освоите высокоуровневое понимание технологий и научитесь видеть возможности для роста и трансформации.
Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои собственные задачи.
Краткая программа курса
12 недель
Как работает Big Data & ML
10 недель
Менеджмент Big Data проектов
4 недели
Дополнительные аспекты в работе с большими данными
Ваши компетенции после курса
После успешного обучения
Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу предоставляется на английском языке
— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— подборки инженеров, инсайты рынка поставщиков данных
— проекты в ваше портфолио
Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер
Курс «BIG DATA с нуля» — Нетология
Big data — инструменты, подходы и методы обработки огромных объёмов данных
По сути это альтернатива традиционным системам обработки данных.
Что вы узнаете на курсе
Как собрать и управлять командой big data проекта
Освоите подход CRISP-DM: межотраслевой стандартный процесс для исследования данных. Определите компетенции и состав команды.
Как создать стратегию работы с большими данными
Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под биг дату в своей компании.
Как улучшить результаты обработки данных
Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.
Практика на курсе
интенсивных уроков и практики с экспертами отрасли
9 изучаемых инструментов
must-have для работы с большими данными
с проверкой и обратной связью от преподавателей курса
от загрузки данных до построения модели
Нетворкинг (работа в команде с экспертом)
имитирует работу над проектом на удалёнке
работающая модель классификации данных
Программа курса
Аналитика больших данных
Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили «какую-то свою» Big data. Чтобы понимать, как он может принести пользу для бизнеса, нужно владеть не только стандартными инструментами вроде Excel и SQL, но и знать характерные только для больших данных принципы обработки, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по Big data. Мы не только поговорим об этом, но и попрактикуемся работать с главными инструментами.
В дипломном проекте вы примените полученные навыки для решения задачи предсказания: создадите работающую модель классификации, опишете найденные в данных инсайты, разработаете стратегию внедрения хранилища данных и работы с большими данными в реальной компании. Сформулируете цели проекта внедрения больших данных и ключевые метрики, на которые будете влиять с их помощью.
Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса, закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе и систематизирует рабочий опыт.
Гарантия возврата денег
У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.
Что вы получите в результате обучения
Аналитик больших данных
Как проходит обучение
Вебинары дважды в неделю. Раз в три занятия — практика на отработку новых знаний.
После каждого занятия — тестирование или практическое домашнее задание с проверкой и обратной связью.
Каждый студент может пообщаться с экспертами курса, получить помощь координатора и наставников.
Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, предложит вакансии и будет сопровождать на всех этапах поиска работы.
Курс «Big-Data для менеджеров» — SkillFactory
Научись использовать силу Big Data и AI для трансформации вашего подразделения или компании.
Курс для руководителей департаментов и направлений в крупных компаниях.
Управление Big Data и AI – это отдельная область знаний, которая требует не столько технических навыков программирования и знания математики, сколько высокоуровневого понимания технологий и умения увидеть возможности для роста и трансформации.
Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои бизнес-задачи.
Как устроена специализация
Бизнес-задачи из индустрии
За время учёбы вы
реализуете финальный проект и решите 18 бизнес-кейсов по внедрению Big Data/ AI решений из самых разных индустрий.
Технологии Big Data и AI
На курсе вы получите глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, инфраструктуры Big Data и технологий искусственного интеллекта.
Менторы и сообщество
Со старта программы вы становитесь частью живого сообщества в Slack. Вы получите экспертную поддержку ментора по реализации проекта.
Живые вебинары с экспертами
На вебинарах можно задать вопрос эксперту, поучаствовать в живом обсуждении на примере вашего дела.
Краткая программа обучения
Как работает Big Data & ML
Менеджмент Big Data проектов
Дополнительные аспекты в работе с большими данными
Ваши компетенции после курса
Курс «Большие данные и машинное обучение» — Университет ИТМО
Место обучения: Россия
Результат программы: Диплом Университета ИТМО с присвоением магистерской степени по направлению “Прикладная математика и информатика”
Продолжительность: 2 года
Язык: Английский
Требования к поступающим: Степень бакалавра/специалиста по соответствующему направлени, высокая успеваемость, английский язык уровня Upper-Intermediate (CEFR B2) и выше.
Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО готовит специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии Big Data и машинного обучения для решения различных задач. В ходе обучения магистранты получат необходимые знания и навыки, в том числе для применения и разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших данных.
Цель программы
Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных кадров, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии Big Data и машинного обучения при решении современных задач.
Направление включает в себя:
Обучение на программе подразумевает выбор одной из следующих специализаций:
Основные дисциплины:
Примеры тем выпускных работ:
Курс «Лекции по Big Data» — Sergey Petrovich
Курс «Big Data» — Coursera
Курс «Анализ Big Data» — BigData Team
Самый быстрый способ прокачать свои навыки для IT-специалистов. Научитесь эффективно обрабатывать большие данные, выполняя практические задания на реальном кластере.
Кому подойдет этот курс
Разработчики
Вы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и будете выполнять задания на реальном кластере.
Аналитики
Хотите освоить работу с большими данными, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи?
Вы научитесь использовать инструменты работы с большими, проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, готовить данные и отчеты на основе больших массивов информации.
Data Engineers
Хотите расширить свой арсенал для работы с данными и структурировать свои знания в DE? Вы узнаете о современных технологиях работы с Big Data, научитесь грамотно их использовать и понимать, какую технологию в каких случаях лучше применять.
Data Scientists
Ловите себя на мысли, что качество модели во многом зависит от правильного сбора и предобработки данных? Вы получите базу по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных; изучите особенности укладки данных для оптимизации вычислений, подготовки фичей и масштабирования ML-моделей.
Набор на курс закрыт
Чему вы научитесь
Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive
Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.
Введение в Большие Данные (Big Data). Распределенные файловые системы, Workshop
Hadoop экосистема, MapReduce и не только
Оптимизация MapReduce вычислений
SQL поверх больших данных (Hive)
Часть 2. Spark: from zero to hero
На протяжении этой части курса вы будете работать со Spark: от основных терминов и RDD до Spark DataFrames и оптимизации Spark вычислений.
Модель вычислений Spark: RDD
Spark DataFrames, Spark SQL
Оптимизация Spark вычислений
Часть 3. RT, NoSQL, Data layout
Вы научитесь работать с потоковой обработкой данных, познакомитесь с Kafka и Spark Streaming, освоите NoSQL поверх больших данных, подружите Spark с Cassandra.
Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)
NoSQL поверх больших данных: Cassandra
Data Layout
Стоимость обучения Big Data
Вы можете пройти курс целиком или по частям
HDFS, Map Reduce, Hive
25 000 рублей
Spark: from zero to hero
30 000 рублей
RT, NoSQL,
Data layout
Курс целиком
65 000 рублей
Курс «Аналитик Big Data» — «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана
Big Data – современный тренд и предмет высокого спроса со стороны работодателей. Бизнес хочет расти, а для этого требуется анализировать большие объемы данных. Данные о клиентах, продажах, посетителях. На основе больших данных строятся гипотезы и принимаются решения о создании новых продуктов, тарифов, оптимизации расходов.
Мы подготовили для вас новую дипломную программу Аналитик Big Data.
Аналитик Big Data – сотрудник, использующий разнообразные инструменты для анализа и визуализации данных, такие как Tableau, Excel, Power Query/Pivot/Map.
Ваше резюме после прохождения обучения:
Дополнительно. Чтобы повысить вашу ценность на рынке труда, мы рекомендуем докупить (с перезачетом курса Основы работы с большими данными (Data Science)) дипломную программу «Разработчик BigData»– следующий шаг в вашей карьере. Вы научитесь «готовить» Hadoop и использовать его для обработки больших данных, разрабатывать решения для экосистемы Hadoop.
Курс «Big Data for Data Science» — Stepik Academy
Введение в науку о больших данных.
Мы научим вас использовать технологии Big Data так, что вы сразу сможете применять их в боевых условиях.
Кому подойдет эта программа?
Начинающим специалистам
Вы уже знакомы с Python, у вас есть базовые знания SQL и вы хотите развиваться в сфере Data Science
Аналитикам и исследователям
Вы уже умеете работать с данными и хотите познакомиться с инструментами для работы с Big Data
Data Science специалистам уровня junior/middle
Вы уже работаете в сфере Data Science и хотите прокачать навыки работы с Big Data
Специалистам в области Data Engineering
Вы уже работаете в сфере Data Engineering и хотите расширить свой кругозор и освоить актуальные технологии
Программа
6 недель • 6 – 10 часов в неделю
Первая неделя
Введение в Big Data для Data Science
Вторая неделя
Hadoop
Третья неделя
Spark
Четвёртая неделя
Workflow
Пятая неделя
SparkML
Шестая неделя
BI Tools
Как проходит обучение на программе
Теоретические основы
Вся теория в онлайн-курсе, который можно проходить, когда удобно даже с мобильного. А доступ к материалу останется и после окончания программы
Общение
Общий чат в Telegram, где можно задать вопрос преподавателям и обсуждать тонкости заданий между собой
Вебинары
Каждую неделю – встреча с преподавателями, обсуждение материала и ваших вопросов
Проект
Вы будете работать с реальными базами данных MySQL и ClickHouse, настраивать работу аналитических пайплайнов в AirFlow, визуализировать результаты в BI системах. А преподаватели будут давать много обратной связи
Курс «Big Data Science» — Сетевая академия Ланит
Data Scientist – это специалист в области исследовании данных, который разбирается в статистике лучше, чем любой инженер-программист и намного лучше в программировании, чем любой статистик.
В рамках данной специализации мы предлагаем:
Специализация Big Data Science позволяет получить и расширить необходимые навыки для работы в области аналитики больших данных как для специалистов, имеющих опыт, так и для начинающих. Специализация Big Data Science предполагает наличие у слушателей знания статистических методов и инструментария аналитики, умение работать с большими структурированными и не структурированными данными и обладание практическими навыками использования компонент экосистемы Hadoop.
Потоковая обработка в Apache Spark
Анализ данных с APACHE SPARK STREAMING, SPARK SQL, MLLIB И GRAPHX
Администрирование кластера HBase
Интеграция Hadoop и NoSQL
Введение в машинное обучение на Python
Введение в нейронные сети на Python
Data pipeline на Apache AirFlow и Arenadata Hadoop
Аналитика Больших Данных для Руководителей
Основы Apache Spark для разработчиков
Apache Kafka для разработчиков
Визуализация данных на языке Python
Машинное обучение в Apache Spark
Графовые алгоритмы в Apache Spark
Онлайн-марафон «Искусственный интеллект для менеджеров»
Онлайн-марафон «Создай свой чат-бот за 4 урока»
Безопасность озера данных Hadoop на платформе CDP
Подготовка данных для Data Mining на Python
Администрирование кластера Hadoop
Hadoop для инженеров данных
Hadoop SQL Hive администратор
Cloudera Impala Data Analytics
Администрирование кластера Kafka
Кластер Apache NiFi
Курс «Бизнес-аналитика и системы больших данных» — НИУ ВШЭ
Термином «Big Data» (большие данные) обозначают феномен стремительного роста объёмов информации во всех областях деятельности современного общества, появление технологических возможностей анализировать эти огромные массивы данных, и потенциальные перспективы эффективного использования результатов этого анализа для прогнозирования и принятия правильных управленческих решений.
Цель англоязычной магистерской программы Business Analytics and Big Data Systems (Бизнес-аналитика и системы больших данных) – подготовка профессионалов, способных оценить влияние технологий больших данных на деятельность организаций, умеющих разрабатывать новые модели информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных, организовать работу по внедрению основанного на технологиях больших данных аналитического инструментария и решений для управления большими данными, способных оценить экономическую эффективность таких проектов, управлять данными предприятия.
К обязательным предметам относятся следующие дисциплины:
В качестве дисциплин по выбору предлагаются следующие курсы:
Курс «Business Analytics and Big Data (MiBA)» — Высшая школа менеджмента СПбГУ
Общие дисциплины
Машинное обучение и большие данные
Во время курса студенты ознакомятся с основами применения машинного обучения в различных областях экономики и управления, а также научатся проводить анализы данных с использованием современных методов машинного обучения и интерпретировать полученные результаты расчетов. Полученные навыки позволят студентам уверенно работать с современными инструментами для анализа больших данных.
Управление ИТ проектами
Цель данного курса — овладеть принципами эффективного планирования и контроля проектов, включая анализ потребностей, разделение задач, планирование рабочего процесса, распределение ресурсов, управление рисками, отслеживание и оценку эффективности. Студенты ознакомятся с основными функциями руководителя проектов, узнают разницу между менеджментом обычных проектов и проектов с большими данными, изучат инструменты управления.
Разработка и внедрение моделей машинного обучения
На этом курсе студентам будет предложено своими руками разработать с нуля прототип предсказательного продукта на основе модели машинного обучение – от постановки бизнес-задачи до разворачивания микросервиса на облачной платформе. Внутри проекта студентам предстоит пройти весь путь аналитика данных и Data Science специалиста – собрать данные, провести их первичный анализ, выбрать необходимую метрику, провести моделирование и тестирование, закончить проект переводом модели в продуктивное окружение.
Основы корпоративных данных
Этот курс рассказывает про данные в компании от самых основ до начала погружения в предмет управления данными. На курсе рассказывается про данные, возникающие на разных уровнях организационной структуры компании, влияние отраслевых особенностей на структуру и состав данных, которые возникают в процессе функционирования компании. От бизнес-задач, решаемых разными компаниями с использованием данных, курс переходит к различным моделям работы с данными в компании. Студенты познакомятся с основными типами архитектур хранилищ данных, получат знания в области современных решений по хранению и работе с данными и принципов проектирования моделей данных.
Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных
Архитектура предприятия обеспечивает структурированный подход к реализации стратегии, что позволяет эффективно и результативно преобразовывать предприятия. Курс включает в себя анализ и проектирование предприятия в его нынешнем и будущем состоянии с точки зрения бизнеса и технологий. Студенты ознакомятся с преимуществами и основополагающими концепциями, методологией и основными инструментами предмета, узнают, как сервисы архитектуры предприятия помогают интегрировать методы бизнес-планирования и технологического планирования, а также научатся создавать и внедрять архитектуру предприятия.
К возможным карьерным траекториям в сфере аналитики и больших данных можно отнести следующие позиции:
Курс «Big Data» — ITEA
Стать Big Data-аналитиком? С ITEA!
Хочешь помогать бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые процессы? Тогда курсы Big Data — то, что тебе нужно!
Эти интерактивные курсы предназначены для продвинутых специалистов, а не для начинающих. Поэтому в ITEA есть определенные требования к будущим студентам:
Курсы по Big Data проходят по такой программе:
На курсе ты научишься:
Твой полный план изучения Big Data: