Множество клиентов заинтересованы в услугах Big Data Analyst

Высокая зарплата

Перспектива работы в крупной компании, такой как, Яндекс или Google

Профессиональный рост и возможность смены профиля деятельности

Постоянное развитие

Big Data Analyst может успешно работать на зарубежные компании

Рейтинг лучших курсов по Big Data в 2022 году онлайн. Обучение аналитики Биг Дата для начинающих. Лучшие бесплатные и платные онлайн курсы по Big Data

9 Лучших онлайн-курсов по Big Data онлайн | Обучение Биг Дата с нуля (2022)

Лучшие платные и бесплатные онлайн-курсы Big Data (Биг Дата) для начинающих. Обучение онлайн с нуля: Москва, СПб и вся Россия

10 лучших курсов обучения Big Data с нуля [2022]

Рейтинг лучших курсов Big Data онлайн в 2022 году. Обучение Big Data (Биг Дата) для начинающих. Топ платных и бесплатных онлайн курсов для аналитиков Big Data

ТОП-9 курсов по Big Data онлайн | Обучение Биг Дата онлайн с нуля (2022)

<h2>Аналитик Big Data: преимущества и особенности профессии</h2>
Big Data Analyst обрабатывает и интерпретирует массивы данных. А также ищет логические связи, помогая клиенту определить факторы наиболее интересные для бизнеса.

<h2>Особенности профессии</h2>
Анализ больших данных позволяет выпускать новые продукты, искать для бизнеса точки роста. Специалист ежедневно обрабатывает огромное количество данных SQL, извлекая из них важную для бизнеса информацию. При этом применяет различные методы для обработки данных, например, Apache Spark, Hadoop и Nosql.
А также разрабатывает тестовые модели машинного обучения и выполняет следующие задачи:
<ul><li>собирает необходимые данные для последующего анализа;</li>
<li>обнаруживает дескриптивный анализ, выполняет интерпретацию и визуализацию;</li>
<li>создает гипотезы, улучшающие показатели.</li></ul>
Специалист находит логические связи, на базе которых воспроизводят новые стратегии. Зачастую обязанности могут быть делегированы Data Engineer и Data Scientist.

Курсы Big Data онлайн | Обучение Биг Дата онлайн с нуля (2022)

Навыки

Курсы по Big Data

<h4>Кому подойдёт этот курс?</h4><ul><li>Людям без подготовки в IT Вы овладеете технической специальностью и начнёте карьеру аналитика в IT, даже если у вас нет глубоких знаний в теории вероятности и статистике.</li><li>Начинающим аналитикам Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете имеющиеся знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.</li><li>Менеджерам и владельцам бизнеса Вы автоматизируете рутину, сделаете бизнес-процессы прозрачными, поменяете Excel на продвинутые инструменты анализа.</li></ul><h4>Чему вы научитесь?</h4><ol><li>Программировать на Python Освоите самый популярный язык для работы с данными.</li><li>Визуализировать данные Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.</li><li>Создавать аналитические панели Разработаете визуальные дашборды с интерактивной инфографикой на фреймворках Shiny и Dash</li><li>Работать с библиотеками и базами данных Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.</li><li>Программировать на R Разберётесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.</li><li>Проводить А/B-тестирование Научитесь проводить эксперименты в маркетинге и оценивать эффект предполагаемых изменений дизайна продукта.</li></ol>

Школа

Документ об окончании

Сложность

Длительность

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

1223

tttt

afaf

hggh

test

adfadad

fafaf

1111

cock

Teststring

Ohhhhhh... yeeeeeees... I fucking cuming on this course!!!!

VladCockDarkHolm

Let's celebrate and suck some dick

Артемий Бабиджонов

Пажилая Бэбра

Alex

Я был менеджером, а стал аналитиком данных в банковской отрасли. Никогда не думал, что поменять отрасль можно пройдя курсы в онлайн-школе. Выбирал место обучения и направление по отзывам, стоимости и формату. Перебрал много сайтов в интернете, и в итоге остановился на Скилбокс.
Скажу честно трудно переучиваться, но когда проходишь определенный уровень, уже ничего не останавливает. Теперь про курс: преподаватели-практики, в основе уроков полезные и актуальные материалы. Все наработки, в том числе практическая часть будут доступны всегда, временные рамки отсутствуют. Много нового узнал о технологиях, инструментах обработки данных и современных разработках. Курсы состояли из теории в виде лекций — текстовый материал или в формате видео. И практика — тесты и домашние задания. Смотреть лекции и проходить тесты можно в любое время, хоть ночью. Главное — успеть все сделать в пределах модуля. Если возникали трудности, то можно подойти к преподавателю, он любые моменты повторно объяснит и донесет информацию.

Павел П.

Много практики – это плюс

Я сотрудник банка, поэтому ежедневно анализирую большие объемы данных. Во время карантина всех сотрудников перевели на удаленку. Так и пришло в голову решение освоить что-то новое и вырасти в профессии. Мои друзья специалисты по Data Science и Data Analyst, они то и посоветовали развиваться именно в этой области. Теперь про курс.
Я выбрала университет Skillbox за качество, полноту программы и, конечно, стоимость. Почитала положительные отзывы на сайте и вдохновилась. Многое, что проходила с преподавателем, легко откладывалось в голове. А что нет — закрепляла на практике и подходила к преподавателям за советом. Программа актуальна и подкрепляется практикой. Сейчас на уроки уходит 2–3 часа в неделю. Есть время и поработать, и дополнительно почитать по теме или поговорить с наставником. Я полностью довольна обучением, уже приглядываю на страничке университета со скидкой следующие курсы.

Ульяна

Полностью довольна!

Профессия Data Analyst

<h4>Обучение на курсе поможет вам:</h4><ol><li>Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии</li><li>Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка Станете востребованным специалистом уже в процессе обучения и не растеряете накопленные знания и навыки</li><li>Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний</li></ol> <h4>Чему вы научитесь?</h4><ul><li>Работать с SQL Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов</li><li>Использовать Python и библиотеки Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных</li><li>Проверять данные и определять проблемы</li><li>Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки</li><li>Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения</li><li>Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных</li><li>Применять математику в алгоритмах</li><li>Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями</li><li>Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком</li><li>Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения</li></ul>

Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей. Начните работать по специальности уже через полгода обучения

Решила углубиться в отрасль data scientist, поэтому выбрала курс от Нетологии с нуля до middle. Я начинающий аналитик, присматривалась к платным курсам в сетях давно.
Хотелось непросто научиться ставить гипотезы, но и делать выводы на основе полученных данных, писать эффективный код на языке программирования Python или R. А главное — превращать необработанные данные в полезную информацию для компании, углубиться в математику на основе статистики, а также прогнозировать результат. Отличный курс по прокачке навыков, после завершения увеличила багаж знаний и скорость своей работы, а самое важное — добилась у руководителя повышения.
Основная часть курса состоит из теории и практики, задания на дом нелегкие, и правильно, ведь нацелены на закрепление пройденного материала. От преподавателя можно узнать обратную связь и обсудить ошибочные решения.
Теперь используя эффективные алгоритмы обработки, извлекаю максимум из больших массивов данных, чтобы быстро проверить гипотезу и построить прогноз. А также использую современные инструменты, ведь после окончания курса я поднялась на новый уровень в сфере Data Science.

Карина

Отлично для начинающих

Решил увеличить свои шансы на хорошее трудоустройство и на последнем курсе института параллельно решил пройти курсы в области IT. Проект позволяет в очень удобной форме получить качественное образование. Я прошел курс "Data Scientist: с нуля до middle" и остался очень доволен. Каждое занятие — это полное погружение в тему вместе с экспертом в области. Курс разбит удобно на модули, что позволяет быстро усвоить массу полезной информации. Хочется отметить подход преподавателей в подготовке к занятию и качество проверки домашних заданий. Если я что-то выполнял не так, как нужно, преподаватели указывали на ошибку и подробно разбирали ее, чтобы исключить повторное появление. Всегда только актуальная информация, систематизированные знания и опытные эксперты. Ещё спасибо за оперативные ответы на все вопросы и помощь в написании дипломной работы.

Дмитрий

Для тех, кто хочет научиться с нуля - самое то

Data Scientist: с нуля до middle

<h4>Кому подойдет курс</h4>
<ul>
 <li>Новичкам Сможете стать специалистом по анализу больших данных, даже если никогда не работали в IT-сфере.</li>
 <li>Начинающим аналитикам У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.</li>
 <li>Практикующим IT-специалистам Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.</li>
</ul>
<h4>Ключевые навыки</h4>
<ul>
 <li>Владею методами анализа больших данных и методами машинного обучения</li>
 <li>Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей</li>
 <li>Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)</li>
 <li>Владею SQL и NoSQL СУБД</li>
 <li>Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных</li>
 <li>Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)</li></ul>

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.

Тестовое описание отзыва

Антон

Тестовый отзыв

Никогда не работал в IT-сфере, но получил востребованную специальность с хорошей зарплатой благодаря курсу от Гик Брейнс.
Обучался на платформе Гик Брейнс профессии big data.
Преимущества курса:

- удобный формат занятий в онлайне;
- экономия денег и времени на дорогу;
- детальная информация по каждому блоку;
- практические задания, создание и разбор кейсов;
- адекватная стоимость курса.

Преподаватели строгие, требовательные, особенно, что касается домашних заданий. Но если не справился или выполнил с ошибками, всегда помогут. Узнал много о применении современных инструментах, а также разнице между Data Mining и big data.
Если на занятиях слушать и запоминать, то после обучения будешь иметь отличные знания и опыт. В целом я доволен, полезный и емкий курс, идеально подойдет даже новичкам, причем программа одна из самых приемлемых. После прохождения курса устроился на стажировку помощником big data, надеюсь на повышение.

Макс С.

Преимуществ очень много!

Никогда не сталкивалась с IT-сферой и не имела понятия, чем хочу заниматься. Просто очень хотелось поменять профессию и я понимала, что это направление меня очень привлекает. Поэтому записалась на курсы в Geekbrains. Выбрала именно Geekbrains, потому что много положительных отзывов, приятные цены и рассрочка.
Процесс обучения продуман до мелочей, занятия проходят несколько раз в неделю, в удобное время. После каждого урока мы получали домашнее задание, которое надо сдать в срок. Преподаватели оставили исключительно положительное впечатление. Огромная самоотдача, огромное количество дополнительной информации по теме, множество полезных материалов.
Главное, что можно задавать вопросы и после окончания курса.
Итог — однозначно стоит идти на курсы и не бояться! Я всем довольна. Главное, понимать, что результат зависит и от вас самих, в том числе, поэтому занимайтесь на совесть.

Диана Ф.

Огромное спасибо Гикбрейинс!

Факультет аналитики Big Data

<h4>Зачем это мне?</h4>По версии кадрового агентства Glassdoor профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий США. Ценятся такие специалисты высоко. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.<h4>Ключевые навыки</h4><ul><li>Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов</li><li>Умею получать данные из веб-источников или по API</li><li>Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib</li><li>Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science</li><li>Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи</li><li>Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных</li><li>Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов</li><li>Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)</li><li>Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач</li><li>Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот</li><li>Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации</li><li>Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)</li></ul>

За два года обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе: кейсы, уроки, тренажеры, soft skills

Профессия Data Scientist

<h4>Кому подойдёт этот курс</h4>
<ul>
 <li>Новичкам С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Знания закрепите на практике — решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности уже во время обучения.</li>
 <li>Программистам Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.</li>
 <li>Начинающим аналитикам Вы&nbsp;научитесь выдвигать гипотезы и&nbsp;делать выводы на&nbsp;основе данных, писать эффективный код на&nbsp;Python и&nbsp;превращать сырые данные в&nbsp;полезную информацию для компании. Сможете обучать модели и&nbsp;прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и&nbsp;добьётесь повышения.</li>
</ul>
&nbsp; 
<h4>Краткая программа курса</h4>
Первый уровень: базовая подготовка
<ol>
 <li>Введение в Data Science</li>
 <li>Основы статистики и теории вероятностей</li>
 <li>Основы математики для Data Science</li>
 <li>Возможность стажировки</li>
</ol>
Второй уровень: специализация и трудоустройство
<ol>
 <li>Специализация 1: Machine Learning</li>
 <li>Специализация 2: Data Engineer</li>
 <li>Специализация 3: Data Analyst</li>
 <li>Трудоустройство с помощью Центра карьеры</li>
</ol>
Третий уровень: повышение квалификации
<ol>
 <li>Специализация 1: Machine Learning PRO</li>
 <li>Специализация 2: Data Engineer PRO</li>
 <li>Специализация 3: Data Analyst PRO</li>
</ol>
Итоговые проекты
<ol>
 <li>Введение в Data Science</li>
 <li>Machine Learning</li>
 <li>Data Engineer</li>
 <li>Data Analyst</li>
</ol>
Бонусные курсы
<ol>
 <li>Карьера разработчика: трудоустройство и развитие</li>
 <li>Система контроля версий Git</li>
 <li>Английский для IT-специалистов</li></ol>

Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.

Еще не окончив университет, на последнем курсе я поняла — хочу попробовать работать не по специальности, и делать то, что реально нравится. Поэтому записалась на курсы Профессия Data Scientist в Skillbox. Хотелось чего-то большего, чем просто работать айтишником в офисе. В итоге пройдя этот курс, я не пожалела о своем решении ни разу. Это самая интересная учеба и у меня еще никогда не было такого. Курс разбит на этапы, наполнен, поэтому приходится заниматься достаточно много, но процесс захватил с самого начала. Абстрактной теорией преподаватели не грузят, только самое важное и полезное. Из-за концентрированного материала иногда тяжело, однако дико интересно. После окончания курсов уверена на 100%, что останусь в сфере Data Scientist. Я нашла свое призвание и точно знаю теперь что делать.

Дарья П.

Ни разу не пожалела

Профессия Data Scientist PRO

<h4>Чему вы&nbsp;научитесь</h4>
<ul>
 <li>Работать SQL Научитесь писать запросы, работать с&nbsp;данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов</li>
 <li>Использовать Python и&nbsp;библиотеки Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных</li>
 <li>Проверять данные и&nbsp;определять проблемы Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки</li>
 <li>Строить модели машинного обучения Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных</li>
 <li>Применять математику Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с&nbsp;моделями данных, машинным обучением и&nbsp;нейронными сетями</li>
 <li>Лидировать DS-проект Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения</li>
</ul>
<h4>Достигнутые результаты</h4>
<ul>
 <li>Построена полносвязная нейросеть</li>
 <li>Создан чатбот для поиска авиабилетов</li>
 <li>Построен классификатор изображений</li>
 <li>Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта</li>
 <li>Создан готовый к внедрению ml-проект</li>
</ul>
<h4>Ключевые навыки</h4>
<ul>
 <li>Сбор и подготовка данных для анализа</li>
 <li>Создание нейросетей</li>
 <li>Генерация текстов и изображений</li>
 <li>Создание рекомендательных систем</li>
 <li>Выбор и реализация алгоритма под задачу</li>
 <li>Выбор и создание фич для модели</li></ul>

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

Data Scientist

<h4>Кому подойдёт этот курс</h4>
<ul>
 <li>Новичкам С&nbsp;нуля освоите Python и&nbsp;SQL, научитесь собирать и&nbsp;анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по&nbsp;математике, теории вероятности и&nbsp;статистике. Решите задачи на&nbsp;основе реальных кейсов. Устроитесь на&nbsp;стажировку по&nbsp;выбранной специальности уже во&nbsp;время прохождения курса.</li>
 <li>Программистам Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.</li>
 <li>Начинающим аналитикам Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.</li>
</ul>
<h4>Чему вы научитесь</h4>
<ol>
 <li>Строить модели машинного обучения Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.</li>
 <li>Обучать нейронные сети Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.</li>
 <li>Использовать ML-алгоритмы Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. &nbsp;Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.</li>
 <li>Работать с инструментами анализа данных Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.</li>
 <li>Извлекать данные из различных источников Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.</li>
 <li>Настраивать инфраструктуру Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.</li></ol>

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через год сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.

Я со школы интересовался программированием и всем, что с ним связано. Устроился в сферу IT и вот спустя два года решил углубиться в алгоритмы машинного обучения. Изучил массу курсов, остановился на Skillbox и не пожалел.
Курс реально крутой, собраны только самые полезные и современные учебные материалы, без воды и прочего словесного мусора. Теорию отрабатывали на реальных проектах, которые разрабатывали сами. Потом прикрепляли успешные проекты к портфолио, ведь их не стыдно было показать. Стоит отметить преподавателей, настолько все понятно, просто, что даже с левыми знаниями реально стать профессионалом. Не передать словами, как я рад, что прошел курс в достойной школе. Кстати, после окончания мне предложили несколько вакансий для трудоустройства, сейчас их изучаю. В целом, я остался более чем доволен.

Дамир

без воды

Профессия Machine Learning Engineer

<h4>Кому подойдёт этот курс</h4>
<ul>
 <li>Тем, кто интересуется Data Science Вы узнаете математические основы Machine Learning, поймёте, для чего нужна математика в машинном обучении и сделаете первый шаг к карьере в Data Science.</li>
 <li>Начинающим специалистам Вы научитесь работать со сложными математическими функциями, узнаете больше об основах Machine Learning, сможете быстро решать задачи с помощью Python и повысите свой уровень.</li>
</ul>
<h4>Чему вы научитесь</h4>
<ol>
 <li>Понимать математические термины Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.</li>
 <li>Работать с формулами и функциями Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.</li>
 <li>Разбираться в основах машинного обучения Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.</li>
 <li>Описывать прикладные задачи на языке математики Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.</li>
 <li>Автоматизировать решение задач Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.</li>
</ol>
<h4>Программа курса</h4>
<ol>
 <li>Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.</li>
 <li>Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.</li>
 <li>Функции одной переменной, их свойства и графики.</li>
 <li>Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.</li>
 <li>Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.</li>
 <li>Аппроксимация и работа с производными.</li>
 <li>Функции нескольких переменных, их свойства и графики.</li>
 <li>Частные производные функции нескольких переменных.</li>
 <li>Векторы и матрицы. Градиент.</li>
 <li>Линейная регрессия и системы линейных уравнений.</li>
 <li>Разложения матриц. Собственные векторы и значения.</li></ol>

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

Основы математики для Data Science

<h4>Освойте современные технологии и&nbsp;компетенции&nbsp;Data Engineering</h4><ul><li>Разработка, поддержка и оптимизация пайплайнов обработки данных и машинного обучения на Python и Spark</li><li>Проработка архитектуры разрабатываемых решений</li><li>Опыт проектирования аналитических систем хранения и обработки больших данных</li><li>Знание принципов работы БД (SQL/noSQL) и методологий моделирования</li><li>Опыт работы с Airflow и другими инструментами для запуска регулярных задач</li><li>Опыт с Devops (Docker, Kubernetes) инструментами</li><li>Понимание принципов машинного обучения и подготовки данных для ML-приложений</li><li>Опыт работы с ОС Linux</li><li>Сбор процессов очистки и валидации данных</li><li>Опыт работы с ETL-инструментами и сервисами</li><li>Опыт работы с пакетной и потоковой выгрузкой данных в аналитическое хранилище</li><li>Разработка витрин данных для бизнес-пользователей аналитики</li><li>Опыт работы с Hadoop кластером и HDFS, мониторинг своих приложений</li></ul>

Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой. 

Курсы по Big Data

Вакансии - Big Data

1150

105 000 ₽

315 000 ₽

530 000 ₽

Преимущества

Популярность и дефицит кадров

Множество клиентов заинтересованы в услугах Big Data Analyst

Высокая зарплата

Перспектива работы в крупной компании, такой как, Яндекс или Google

Профессиональный рост и возможность смены профиля деятельности

Постоянное развитие

Big Data Analyst может успешно работать на зарубежные компании

Аналитик Big Data: преимущества и особенности профессии

Особенности профессии

Получаемые навыки