Lielie dati un datu zinātne: pāriet uz nākamo līmeni - bezmaksas kurss no Stepik, apmācība 11 nodarbības, datums 2023. gada 28. novembris.
Literārs Mistrojums / / November 29, 2023
Ja jūs jau nedaudz zināt par datu zinātni un vēlaties turpināt mācīties, aizpildīt nepilnības un iegūt vairāk prakses, šis kurss ir paredzēts jums. Programmas ietvaros jūs iedziļināsities datu zinātnes jomā - iepazīties ar MapReduce arhitektūru un Apache Hadoop ekosistēmu, izprotiet Apache Spark un Apache Parquet dizainu un apgūstiet neironu tīklu un to arhitektūras pamatus. Jūs arī uzzināsit, kā veikt biznesa analīzi, izmantojot Power BI, un kādas mīkstās prasmes ir nepieciešamas projektu vadītājam.
Kursa mērķis ir pievērst Jūsu uzmanību Big Data un Data Science, tāpēc visi kursa materiāli ir informatīvi, neiedziļinoties visās smalkumos. Ja jūs interesē dziļa niršana, izmantojiet papildu moduļa materiālus.
Kurss sastāv no pieciem moduļiem, kas palīdzēs sistemātiski augt datu zinātnes jomā un laicīgi apmācīt apgūto teoriju praksē:
1. Ienirstiet datu zinātnē.
Atcerieties, kādi procesi ietver datu analīzi. Uzziniet pamatus par to, kā darbojas ilgstoša uzglabāšana. Jūs strādāsit ar SQL, izmantojot Oracle DBVS kā piemēru, un izveidosit savu pirmo datu bāzi. Iepazīstieties ar MapReduce arhitektūru un Apache Hadoop ekosistēmu.
2. Rīki datu apstrādei, analīzei un datu vizualizācijai.
Uzziniet, kas ir Power BI un kādas problēmas var atrisināt ar tā palīdzību. Iemācieties iegūt, modelēt, analizēt datus un veidot vizualizācijas.
3. Rīki darbam ar lielajiem datiem.
Jūs sapratīsiet, kā darbojas Apache Spark, rīks darbam ar lielajiem datiem. Uzziniet par Apache Parquet datu uzglabāšanas formātu un tā funkcijām. Apskatiet arī piemērus darbam ar Pyspark Jupyter piezīmju grāmatiņā.
4. Mašīnmācīšanās sistēmas.
Jūs uzzināsiet, kas ir p-vērtība, kāpēc nepieciešami nepieciešamie statistikas kritēriji un kādus uzdevumus tie palīdz. Uzziniet neironu tīklu jēdzienu, to funkcijas un pamata arhitektūru. Jūs arī sapratīsit, kā attīstīt liesu un pragmatisku pieeju lielo datu izmantošanai.
5. Mīkstās prasmes un projektu vadība.
Uzziniet projektu vadības principus un paņēmienus. Apsveriet, kā darbojas Agile paradigmā pārvaldīta projekta dzīves cikls. Jūs arī uzzināsit, kādas galvenās mīkstās prasmes ir nepieciešamas ekspertam, lai attīstītu vadības un projektu vadības prasmes.
Kam šis kurss ir paredzēts?
Kurss ir paredzēts ikvienam, kam ir datu zinātnes pamatzināšanas un kuri vēlas apgūt šo jomu tālāk. Kurss piemērots arī IT un saistīto jomu speciālistiem, kurus interesē mašīnmācības izmantošana uzņēmējdarbību un kursa "Lielo datu un datu zinātne: sāciet nirt no nulles" absolventiem, kuri vēlas turpināt izglītību.
Sākotnējās prasības
Lai kurss būtu skaidrs un noderīgs, jums ir jābūt padziļinātām datorprasmēm un programmēšanas un SQL pamatzināšanām. Jūs varat tos iegūt mūsu projekta iepriekšējā kursā “Lielo datu un datu zinātne: sāciet savu niršanu no nulles”.
3
protamsDatu zinātnieks, ML/DL pētnieks, skolotājs
Pieredze analītikā - 5 gadi. Strādājis par datu zinātnieku PJSC Megafon. Vada kursus Skillbox, Netology, Yandex. Seminārs un citi izglītojoši projekti. Runātājs konferencē Big Data Days 2021.
Datu zinātnieka ārštata darbinieks, skolotājs un ML/DL pētnieks, kursa autore. Strādājis par pētnieku "Lēmumu teorijas" jomā militārajā dienestā. Pēc tam viņš sadarbojās ar lieliem un maziem uzņēmumiem. Ex-DataScientist PJSC Megafon.
1
labiMēs sniedzam ieguldījumu Krievijas reģionu un jaunattīstības pilsētu skolēnu un studentu attīstībā kaimiņvalstīm, mēs nododam tām lielpilsētu universitāšu, uzņēmumu un lielu starptautisko pieredzi un zināšanas IT centri
Krievu programmēšanas skola, saīsināti kā RSP, darbojas bērnu un pieaugušo izglītības jomā IT un attīstības jomā. mīkstās prasmes treniņnometņu, apļa kustību, meistarklašu, tīmekļa semināru, darbnīcu, tiešsaistes kursu un konferences. Mūsu izglītojošo pasākumu pamatā ir intensitāte un dziļa iedziļināšanās tēmā, pieredzes nodošana no senioriem un pieredzējušiem iesācējiem, mentorings un brīvprātīgais darbs. Mēs kalpojam idejām par pieejamu praktisko izglītību un jaunas personāla paaudzes audzināšanu valsts digitālajai ekonomikai. Mūsu misija ir palīdzēt jauniešiem kļūt par tehnoloģisko pārmaiņu līderiem.
Iepazīšanās
1. Sveicieni
Niršana
1. Ievads datu zinātnē
2. Iedziļinieties SQL
3. Lielie dati. Ievads pakalpojumā MapReduce. Ievads Hadoop ekosistēmā
Datu apstrādes, analīzes un datu vizualizācijas rīki
1. Analizējiet datus programmā Power BI
Lielo datu rīki
1. Apache Spark ietvars
Mašīnmācīšanās sistēmas
1. Statistika iesācējiem
2. Mašīnmācība biznesā
3. Neironu tīkla pamati
Mīkstās prasmes un projektu vadība
1. Datu projektu vadība
Pabeigšana
1. Kursa kopsavilkums un rezultāti