Курс: Факультет Аналитики Big Data

Типы курса: Онлайн-обучение

Описание курса:

Чем занимается аналитик Big Data?

Задача аналитика больших данных — изучать и выявлять взаимосвязи в огромных массивах информации: поведении и предпочтениях клиентов, результатах исследований, рыночных тенденциях.

За последние несколько лет такие компании, как Google, Amazon, IBM, Uber, создали сотни рабочих мест для аналитиков больших данных.

Чтобы стать аналитиком Big Data достаточно школьных знаний. Мы дадим вам необходимую математическую базу, познакомим с инструментами сбора, анализа и визуализации данных, научим решать реальные бизнес-задачи.

Аналитики Big Data востребованы в сферах:

  • Финансовые услуги
  • Розничная торговля
  • IT
  • Телеком
  • Логистика и транспорт
  • Консалтинг

Проектно-ориентированное обучение

Мы учим на практике и разрабатываем программы совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите 6 проектных задач по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Big Data — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в математике, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

 

GeekUniversity дает полтора года опыта анализа больших данных для вашего резюме

Для вас откроется в 6 раз больше вакансий!

 

Через полтора года практического обучения вы

Освоите современные технологии аналитики больших данных

Приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании

  • Навыки программирования на Python
  • Знание алгоритмов и структур данных
  • Умение работать в Linux и операционных системах
  • Умение писать «чистый» код
  • Опыт построения ETL-процессов
  • Опыт построения скоринговых моделей
  • Опыт построения рекомендательных систем
  • Опыт построения моделей прогнозирования цен и спроса
  • Опыт сегментации, кластеризации и классификации клиентской базы
  • Опыт формирования отчетов анализа данных
  • Опыт работы с BI-системами
  • Знание методов машинного обучения
  • Знание библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit, Apache MLlib)
  • Владение методами прикладной статистики, теории вероятностей
  • Умение работать с технологиями для обработки больших данных
  • Знание алгоритмов для работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
  • Умение работать с SQL и NoSQL СУБД
  • Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)
  • Опыт разработки дашбордов в QlikView

Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат

Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains.

 

Сайт: Перейти

Адрес: Online, Online,