Курсы по Big Data
Курс прекрасно подходит для тех, кто хочет войти в новую для себя профессию. За 12 месяцев вы получите не только базовые знания в аналитике данных, но и изучите материал для продвинутых аналитиков.
Преподаватели – ведущие аналитики и специалисты в области Data Science в компаниях: Яндекс, Google, Сбербанк, KPMG и др.
Полноценный, насыщенный курс по Big Data. Обучение проводят топовые эксперты из компаний: Mail, Мегафон, Delivery Club и др. Много студентов, достигших успеха в Data Science после обучения.
Персональный тьютор, который следит за вашим прогрессом и помогает в течение всего курса. Групповые проекты и работа в команде. Курс успешно прошли уже более 6000 студентов
Отлично подходит для тех, у кого нет опыта в IT, так как обучение включает в себя базовые знания. Также в курсе вас ждет 2 специальности: аналитика и машинное обучение
Отлично подойдет тем, кто хочет обучиться навыкам машинного обучения. В курсе 82 модуля и 288 онлайн-уроков. В курсе детальная информация по нейросетям от А до Я.
Прекрасно подойдет для тех, кто хочет разбираться в основах машинного обучения. После изучения курса вы сможете формулировать практические задачи с помощью математических формул.
Программа заточена на практические знания
Вакансии - Big Data
Всего вакансий
3042Начальный
100 000 ₽Средний
270 000 ₽Профессионал
440 000 ₽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
Big Data Analyst обрабатывает и интерпретирует массивы данных. А также ищет логические связи, помогая клиенту определить факторы наиболее интересные для бизнеса.Особенности профессии
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:- собирает необходимые данные для последующего анализа;
- обнаруживает дескриптивный анализ, выполняет интерпретацию и визуализацию;
- создает гипотезы, улучшающие показатели.
Получаемые навыки
- Big Data
- Data Science
- Машинное обучение
- SQL
- Python
- Machine learning
- Аналитика
- Математическая статистика
- Библиотеки для анализа данных
- Pandas
- Numpy
- Linux
- Data Engineering
- AI
- Нейронные сети
- Deep Learning
- Компьютерное зрение