Погружение в мир больших данных: Ваш путеводитель по обучению Big Data

Кто такие Big Data-аналитики? Это люди, которые помогают бизнесу разбираться в скрытых закономерностях, умеют прогнозировать различные ситуации, обеспечивают улучшение ключевых процессов. Более подробно узнать о специфике работы этих специалистов помогут курсы по Биг Дата. Аналитика нужна не только в бизнесе. Большие объемы информации, требующие сбора и хранения, применяются во многих других сферах. Специалисты такого плана чрезвычайно востребованы в наше время, и big data обучение дает возможность получить хорошую профессию с отличной перспективой.

Где требуются аналитики Big Data

Бизнес-сфера – основное направление, где пользуются спросом специалисты такого плана. Однако нужно отметить и некоторые другие области, где курсы по big data помогут трудоустроиться без особых проблем:

• Коммерция. Услуги специалистов нужны владельцам ритейлерских компаний, интернет-магазинов, агентств недвижимости, прочее.
• IT-сфера. Специалисты могут рассчитывать на работу в телекоммуникационных компаниях; 
• Финансовые структуры – банковские учреждения, сегмент страховки;
• Транспорт и логистика, платформы для доставки;
• Все сферы производства; 
• Сельское хозяйство и фермерство;
• Система охраны здоровья и фармацевтика.

Перечень этот совсем неполный. По сути, практически каждая отрасль предусматривает необходимость обработки колоссального количества информации. Big data обучение предусматривает умение находить проблемные места в работе компании, оптимизировать правильное направление в дальнейшем. Именно такое развитие событий ожидает от специалиста любой бизнесмен.

Что должен уметь специалист по Биг Дата

Это направление аналитики существенно отличается от обычной. Работа настоящего профессионала предусматривает необходимость обрабатывать терабайты информации. При этом она отличается неодинаковой структурой и находится в постоянном обновлении. Суть обязанностей напрямую зависит от формата поставленных задач и отрасли, в которой занят специалист. Big data курсы (Киев) позволят получить базовые знания и навыки, отработанные на практике. Выпускники курсов смогут выполнять следующие обязанности:

• Формирование техзаданий с учетом целей, задач и потребностей заказчика.
• Выбор оптимальных источников для получения информации;
• Сбор исследовательских материалов с последующей структуризацией его для подготовки к анализу.
• Визуализация данных для формулировки базовых гипотез - с тем, чтобы можно было определять закономерности в массиве информации.
• Проведение анализа выбранных датасетов и с использованием приемов математической статистики и теории вероятности.
• Разработка и тестирование разных моделей.
• Формулировка результатов исследований и обработки, подведение итогов.

В процессе обучения будущему специалисту пригодятся определенные знания и навыки. Так, например. Ему полезно будет знать специфику отрасли, в которой ему предстоит работать. Как правило, в эту сферу входят интернет-продажи, ритейл, логистика, и многое другое. Кроме того, важно умение выстраивать математические модели.

Особенности обучения на курсах Биг Дата

Учебный процесс предусматривает программу, которая включает как теоретическую часть, так и овладение практическим опытом. Продолжительность каждого занятия составляет 2 часа, проводятся они раз в неделю, по субботам. Всего запланировано 16 уроков. Детальное планирование каждого занятия можно найти на сайте школы.

Обучение big data предполагает принятие участия в создании собственного продукта для решения реальной задачи. Студенты научатся собирать и анализировать данные, построить рабочую модель продукта и оценивать ее качество.

Курсы по биг дата организованы в режиме онлайн, позволяя обучающимся экономить время и работать в комфортных для себя условиях. Получить достойные практические навыки в анализе и погрузиться в программирование помогут домашние задания. Большое внимание уделяется инструментам для решения регулировки данных. На итоговом занятии осуществляется проговаривание архитектурных идей, а также проводится финальная сессия вопросов и ответов.