Курс "Аналитика больших данных для руководителей"

Код: EDU-BDAM
Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных

Продолжительность - 3 дня

Расписание:
19 февраля 2024 года (Москва)

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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

Магазин программного обеспечения   WWW.ITSHOP.RU

Quest Software. SQL Navigator Professional Edition Inventory 9 SAP® Crystal Reports 2016 WIN INTL NUL Microsoft 365 Business Standard (corporate) Toad Data Modeler Per Seat License/Maint

Другие предложения...

Курсы обучения   WWW.ITSHOP.RU

Greenplum для инженеров данных и аналитиков данных PL-900T00 Основы Microsoft Power Platform Data Pipeline на Apache Airflow и Apache Hadoop

Другие предложения...

Магазин сертификационных экзаменов   WWW.ITSHOP.RU

Oracle Hyperion Data Relationship Management Essentials IBM Notes and Domino 9.0 Social Edition Application Development Exam A Cisco Express Foundation for Systems Engineers

Другие предложения...

3D Принтеры | 3D Печать   WWW.ITSHOP.RU

Другие предложения...