Код: EDU-BDAM Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных
Продолжительность - 3 дня
Расписание:
19 февраля 2024 года (Москва)
Стоимость:
66 000 руб.
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
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 BigData в условиях импортозамещения
Понимание Бизнеса (Business Understanding)
Определение бизнес целей для проекта BigData
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
Понимание данных (DataUnderstanding)
Определение источников данных
Специфика работы с потоковыми данными и batch в BigData
Принципы формирования DataLake: выбор платформы
Первичный сбор и анализ данных: инструментарий и доступные методы
Описание данных и сбор метаданных
Datamanagement и DataGovernance
Оценка качества данных DataQuality
Основные трудности и проблемы, критические факторы успеха, роли и навыки
Разбор сценариев (cases) для фазы Data Understanding
Подготовкаданных (Data Preparation)
Подготовка данных – подходы DataScience: нормализация, очистка, выборки, enrichment, форматирование данных
Подготовка данных – как процесс формирования DataPipeline:
Процессы ETL и ELT
Зонирование DataLake и сегментирование данных.
Назначение и сравнительная характеристика компонент экосистемы ApacheHadoop, NoSQL, DWH, платформ потоковой обработки для хранения и обработки Big Data на примерах (отраслевые сценарии)
Инструменты оркестрирования и автоматизации (DataFlow)
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
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 & Deeplearning, AI, Нейронныесети 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
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
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 DataScience: цикличность reviews, обновления и вывод из эксплуатации
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 CRISPDM
Альтернативные подходы и расширения CRISPDM(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
Подтвердить полученные знания можно, сдав сертификационные экзамены. Учебный центр "Интерфейс" является авторизованным центром тестирования Pearson VUE
Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
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.
Где Вам удобнее учиться? В Москве? Санкт-Петербурге? Подмосковье? В вашем собственном офисе? Позвоните нам по тел.:+7 (495) 925-0049 и мы обсудим удобный для Вас вариант обучения.