Биг Дата и Дата Сциенце: пређите на следећи ниво - бесплатни курс из Степика, обука 11 лекција, датум 28. новембар 2023.
мисцеланеа / / November 29, 2023
Ако већ знате нешто о науци о подацима и желите да наставите да учите, попуните празнине и добијете више праксе, овај курс је за вас. Као део програма, ући ћете дубље у област науке о подацима - се упознају са МапРедуце архитектуром и Апацхе Хадооп екосистемом, разумеју дизајн Апацхе Спарк-а и Апацхе Паркует-а и савладају основе неуронских мрежа и њихове архитектуре. Такође ћете научити како да водите пословну аналитику помоћу Повер БИ-ја и које вештине су потребне менаџеру пројекта.
Сврха курса је да вам скрене пажњу на велике податке и науку о подацима, стога су сви материјали курса у информативне сврхе без урањања у све замршености. Ако сте заинтересовани за дубоко зарон, онда користите додатне материјале модула.
Курс се састоји од пет модула који ће вам помоћи да систематски растете у области науке о подацима и благовремено оспособите стечену теорију у пракси:
1. Уроните у науку о подацима.
Запамтите које процесе укључује анализа података. Научите основе како функционише дуготрајно складиштење. Радићете са СКЛ-ом користећи Орацле ДБМС као пример и креираћете своју прву базу података. Упознајте се са МапРедуце архитектуром и Апацхе Хадооп екосистемом.
2. Алати за обраду података, анализу и визуелизацију података.
Сазнајте шта је Повер БИ и који проблеми се могу решити уз његову помоћ. Научите да добијете, моделујете, анализирате податке и правите визуелизације.
3. Алати за рад са великим подацима.
Разумећете како функционише Апацхе Спарк, алатка за рад са великим подацима. Научите формат складиштења података Апацхе Паркует и његове карактеристике. Такође погледајте примере рада са Писпарком у Јупитер бележници.
4. Системи машинског учења.
Научићете шта је п-вредност, зашто су потребни неопходни статистички критеријуми и у којим задацима помажу. Научите концепт неуронских мрежа, њихове карактеристике и основне архитектуре. Такође ћете разумети како да развијете мршав и прагматичан приступ коришћењу великих података.
5. Меке вештине и управљање пројектима.
Научите принципе и технике управљања пројектима. Размотрите како функционише животни циклус пројекта којим се управља у Агиле парадигми. Такође ћете научити које су кључне меке вештине потребне стручњаку да развије вештине лидерства и управљања пројектима.
За кога је овај курс?
Курс је намењен свима који имају основна знања о науци о подацима и желе да даље проучавају ову област. Курс је такође погодан за стручњаке у ИТ и сродним областима који су заинтересовани за употребу машинског учења у бизнис и дипломци курса „Биг Дата анд Дата Сциенце: старт тхе роне фром нулл“ који желе да наставе школовање.
Почетни захтеви
Да би курс био јасан и користан, морате имати напредне вештине рачунарске писмености и основно знање програмирања и СКЛ-а. Можете их добити у претходном курсу нашег пројекта – „Велики подаци и наука о подацима: започните своје истраживање од нуле“.
3
наравноДата Сциентист, МЛ/ДЛ истраживач, наставник
Искуство у аналитици - 5 година. Радио као Дата Сциентист у ПЈСЦ Мегафон. Води курсеве из Скиллбок-а, Нетологије, Иандек-а. Радионица и други едукативни пројекти. Говорник на конференцији Биг Дата Даис 2021.
Дата Сциентист фрееланцер, наставник и истраживач МЛ/ДЛ, аутор курса. Радио је као истраживач у области „Теорије одлучивања“ у војној служби. Потом је сарађивао са великим и малим компанијама. Бивши ДатаСциентист ПЈСЦ Мегафон.
1
доброДоприносимо развоју школараца и студената из руских региона и градова у развоју суседне земље, преносимо им искуство и стручност метрополитанских универзитета, компанија и великих међународних ИТ чворишта
Руска школа програмирања, скраћено РСП, ради у области образовања деце и одраслих у ИТ и развојним сферама софт скиллс у форматима кампова за обуку, покрета кругова, мајсторских часова, вебинара, радионица, онлајн курсева и конференцијама. Наше едукативне активности заснивају се на интензитету и дубоком уживљавању у тему, преношењу искуства са старијих и искусних на почетнике, менторству и волонтирању. Служимо идејама доступног практичног образовања и неговања нове генерације кадрова за дигиталну економију земље. Наша мисија је да помогнемо младим људима да постану лидери технолошких промена.
Познанство
1. Велики поздрав
Диве
1. Увод у науку о подацима
2. Зароните у СКЛ
3. Велики података. Увод у МапРедуце. Увод у Хадооп екосистем
Алати за обраду, анализу и визуелизацију података
1. Анализирајте податке у Повер БИ
Алатке за велике податке
1. Апацхе Спарк фрамеворк
Системи машинског учења
1. Статистика за почетнике
2. Машинско учење у послу
3. Основе неуронске мреже
Меке вештине и управљање пројектима
1. Управљање пројектима података
Завршетак
1. Резиме и резултати курса