[Специалист] Основы работы с большими данными: Data Science Orientation

Like

PREMIUM
PREMIUM
Авг 15, 2020
678
2
0
image_0.png

Data Science Fundamentals
В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.

Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны – это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огромный потенциал. Грамотный анализ больших объемов разнородных данных (Big Data), выведение скрытых закономерностей приводят аналитиков порой к неожиданным открытиям и выводам. Оперируя этими сведениями, можно вывести свою компанию в лидеры рынка.

Этот курс – введение в сложную и многогранную область науки по работе с большими данными – Data Science.

Вопросы, на которые вы получите ответы:

  • Что представляет собой Data Science и как она связана с большими данными (Big Data)?
  • Как «приложить» Data Science к вашему бизнесу и нужно ли?
  • Какие данные можно использовать для анализа?
  • Где именно искать и какие результаты ожидать?
Для кого этот курс?

  • Руководители компаний и подразделений
  • Линейные менеджеры
  • Бизнес-аналитики
  • Разработчики
  • Другие сотрудники, вовлеченные в аналитическую деятельность компании
Что даст вам прохождение курса?

Вы поймете, как подготовить компанию и сотрудников к практическому применению больших данных (Big Data) в работе.

Вы сможете повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших данных (Big Data).

После успешного обучения вы получите удостоверение о повышении квалификации.

По окончании курса Вы будете уметь:

  • определять источники сбора информации и формировать требования к ним;
  • подбирать команду для работы с большими данными (Big Data) ;
  • выбирать инструментарий для практической работы;
  • формировать требования к гибкой адаптации компании для применения бигдата.
После окончания курса вы будете:

  • понимать концепцию больших данных (Big Data) ;
  • понимать основные методы обработки и анализа данных на основе матстатистики и машинного обучения.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса - 16 ак. ч.

Преподаватель: Динцис Данил Юрьевич
Ведущий преподаватель Центра, руководитель направления «Инновационные технологии обучения». Доктор технических наук по специальности «Системный анализ в информационных системах».

Продажник:


Скачать:

 
Similar threads
Thread starter Заголовок Форум Ответы Дата
Виктор Неизвестный Основы работы с Tableau – визуализация и анализ данных [Специалист] [Яков Васин] ПРЕМИУМ ТЕМЫ СКОРО ИЛИ УЖЕ У НАС 0
Виктор Неизвестный [Специалист] Основы работы с большими данными: Data Science Orientation СОФТ | БАЗЫ ДАННЫХ | СКРИПТЫ 0
Виктор Неизвестный [Специалист] Основы работы с большими данными: Data Science Orientation СОФТ | БАЗЫ ДАННЫХ | СКРИПТЫ 0
Виктор Неизвестный [Специалист] [Михаил Соколов] Linux. Уровень 1. Основы администрирования систем Debian, Ubuntu, CentOS (2020) ПРОГРАММИРОВАНИЕ И АДМИНИСТРИРОВАНИЕ 0
Виктор Неизвестный Основы управленческого учета и бюджетирование (управление затратами) [2021] [Специалист] [Елена Цыба] ПРЕМИУМ ТЕМЫ СКОРО ИЛИ УЖЕ У НАС 0
Виктор Неизвестный Библиотека Qt5 (С++) . Уровень 1. Основы программирования [Специалист] [2020] ПРЕМИУМ ТЕМЫ СКОРО ИЛИ УЖЕ У НАС 0
Виктор Неизвестный Библиотека Qt5 (С++) . Уровень 1. Основы программирования [Специалист] [2020] ПРЕМИУМ ТЕМЫ СКОРО ИЛИ УЖЕ У НАС 0

Similar threads

О нас

  • Самая крупная образовательная площадка
    с информационными продуктами в рунете!
    Курсы, тренинги, книги, уроки, гайды,
    материалы на различные тематики.

    Вступай в Профессиональный Информационный Клуб!

    ProInfoClub.net © 2015-2024

Меню