Fishlake-scripts.ru

Образование и уроки
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Аналитика больших данных обучение

Девять лучших курсов по Big Data для дата-сайентистов и менеджеров

Редактор раздела «Технологии»

Специалисты по большим данным востребованы в ритейле, банковской сфере, E-Commerce и многих других областях. Мы отобрали девять коротких курсов, которые помогут научиться применять навыки и инструменты Big Data в реальных проектах.

Дата-сайентист — одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий за рубежом и в России. Специальные подразделения для разработки data science-проектов в последние годы открывают многие крупные компании: от «Яндекса» до X5 Retail Group.

В подборку Rusbase вошли самые известные курсы для руководителей таких проектов и их разработчиков — начиная с бесплатных для новичков и заканчивая углубленными программами с акцентом на проекты конкретных отраслей.

Для менеджеров и руководителей:

1. A crash course in Data Science на Coursera

Для кого этот курс: этот курс — первый из пяти курсов группы Executive Data Science («Большие данные для руководителей»), разработанный в университете Джона Хопкинса. Он предназначен для тех, кто хочет быстро разобраться в том, что такое большие данные и где можно их применять.

Слушатели изучат основные термины и инструменты, которые используют дата-аналитики, и способы оценки успешности data science-проектов. Для этого у них будут видеолекции и материалы для самостоятельного изучения. Курс идет на английском, но есть субтитры на русском языке.

Продолжительность: 1 неделя, 4-6 часов.

Даты: курс стартовал 20 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: первый курс — бесплатно. Для обучения на следующем курсе придется заплатить 2468 рублей за месяц. Этого хватит на все оставшиеся четыре курса — каждый из них длится неделю.

2. Курс Business Analytics в Udacity

Для кого этот курс: для новичков. Здесь они смогут получить навыки анализа больших данных и изучить инструменты, которые помогут в любой области: будь то инженерное дело, продажи, маркетинг или что-то еще. В рамках программы они изучат Excel, SQL и Tableau, и научатся анализировать данные для того, чтобы принимать лучшие стратегические решения.

Программа является подготовительной для двух других курсов Udacity — Data Analyst и Business Analyst Nanodegree programs. Студентам доступны видеолекции, текстовые инструкции и консультации менторов. Обучение ведется на английском.

Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю. После окончания программы студентам дается еще около 4 недель (130 часов) на завершение всех проектов.

Даты: запись открывается 21 августа.

Стоимость: 599 долларов (около 40 тысяч рублей).

3.

Data MBA Школы анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто хочет научиться применять инструменты Big Data в зависимости от индустрии и конкретной бизнес-задачи. Среди основных тем: как повысить продажи, управлять лояльностью, рисками, предсказывать эффективность кандидата для HR-менеджеров, делать банковский скоринг и т. д.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

4.

Курс «Аналитика для руководителей» на «Нетологии»

Для кого этот курс: для коммерческих директоров, директоров по маркетингу, а также руководителей и владельцев бизнеса. В рамках курса они должны научиться исследовать рынок и выявлять тренды, прогнозировать продажи, проводить сегментацию клиентов, а также набирать команду для проектов с использованием больших данных и ставить задачи для разработчиков.

Программа состоит из нескольких блоков: BI аналитика в Tableu (построение дашбордов и интерактивных отчетов), data-driven менеджмент (разработка стратегии улучшения бизнес-процессов на основе этих отчетов), продуктовая аналитика, машинное обучение для бизнеса и др. Лекцию в рамках программы читает директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс» Андрей Себрант.

Для дипломной работы потребуется спроектировать аналитическую структуру для своей компании или отдельного продукта/проекта, а также настроить дашборды в BI Tableau Software по ключевым метрикам. После окончания программы обещают помощь в трудоустройстве.

Продолжительность: 8 недель. Занятия проходят офлайн в кампусе Нетологии дважды в неделю по три часа. Видеозапись и материалы после каждого занятия добавляются в личный кабинет участника.

Даты: 23 августа — 14 октября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Продолжительность: 5 недель, 10 занятий.

Даты: с 28 августа.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

5. Курс «Специалист по большим данным 9.0» от «Лаборатории Новых Профессий»

Для кого этот курс: Для разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров. Курс состоит из двух модулей, первый из которых посвящен технологиям больших данных и машинному обучению, а второй – рекомендательным системам для e-commerce, медиа, соцсетей, банкинга и рекламы.

Продолжительность: три месяца. Курс достаточно интенсивный: лекции и мастер-классы проходят три раза в неделю по три часа, для решения лабораторных работ надо еще минимум 5-7 часов в неделю. При желании можно заниматься онлайн.

Даты: 20 сентября — 11 декабря.

Стоимость: 200 тысяч рублей, при оплате в августе — 170 тысяч рублей.

Для разработчиков:

1. Dataquest

Для кого этот курс: для новичков в Data Science — включая тех, кому большие данные необходимы для работы над бизнес-проектами. При выборе программы студент должен определить, насколько ему знаком Python. После этого ему предлагается отнести себя к одной из пяти групп:

  • те, кто хочет работать с Data Science;
  • те, кому большие данные нужны для текущей работы;
  • стартаперы, которые используют большие данные в своем проекте;
  • студенты, которые планируют затем продолжать обучение;
  • просто интересующиеся.

Если знаний Python совсем нет, начинать придется с азов. Программа будет состоять из девяти курсов, в каждом из которых — по 2-3 блока занятий по отдельным темам (каждый блок состоит из 10 уроков). Ближе к середине обучения можно будет потренироваться в разработке data science-проектов с использованием машинного обучения. Обучение ведется на английском.

Читать еще:  Обучающие танцы хип хоп

Продолжительность: проходить «квест» можно в своем темпе, отслеживать свой прогресс — на инфографике.

Дата: в любое время.

Стоимость: бесплатно.

2. «Введение в машинное обучение» от «Яндекса» и ВШЭ на Coursera

Для кого этот курс: для тех, кого не пугают слова «матрица», «вектор» и «производная». Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn.

Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.

Продолжительность: 7 недель, 3-5 часов в неделю.

Даты: курс стартовал 6 августа, но на него еще можно записаться.

Стоимость: бесплатно, сертификат для подтверждения окончания курса стоит 1835 рублей.

3. «Машинное обучение и анализ данных» от «Яндекса» и МФТИ на Coursera

Для кого этот курс: для дата-сайентистов, которые смогут применять свои навыки в бизнес-проектах. Для обучения им требуются базовые знания математики и основ программирования. Основные темы обучения: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, построение выводов, базовая фундаментальная математика и основы программирования на Python.

В конце программы слушатели должны будут применить свои знания в работе над реальным проектом. На выбор предлагается несколько областей: E-Commerce, социальные медиа, информационный поиск и бизнес-аналитика. Выпускники могут воспользоваться программой трудоустройства «Яндекса».

Продолжительность: все зависит от собственного темпа обучения. В среднем на это надо 3-6 месяцев.

Даты: в любое время.

Стоимость: первые 7 дней — бесплатно, после этого — 5000 рублей в месяц. Можно выбрать не все курсы специализации, а только один.

4. Школа анализа данных

Для кого этот курс: для тех, кто знаком с математической статистикой и имеет навыки программирования на Python. Кроме лекций, в программу входит решение реальных бизнес-задач. Тем, у кого навыков программирования пока нет, разработчики предлагают сначала пройти курс «Введение в Data Science».

Продолжительность: 3,5 месяца. Занятия проходят по будням два раза в неделю с 19.00 до 21.00. Учиться можно онлайн.

Даты: с 3 сентября.

Стоимость: 100 тысяч рублей.

Если вы вспомнили другие российские и зарубежные курсы для дата-сайентистов и менеджеров, пишите о них в комментариях.

Кто такой Data Analyst в Big Data: что нужно знать аналитику данных

Продолжая разговор про то, с чего начать вход в большие данные, и какие бывают ИТ-специальности, сегодня мы расскажем, чем именно занимается аналитик Big Data, что он должен знать и уметь, а также где и как получить необходимые профессиональные компетенции.

Что делает аналитик данных

Как правило, Data Analyst работает с информационными массивами, самостоятельно выполняя при этом целый набор операций:

  • сбор данных;
  • подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка);
  • поиск закономерностей в информационных наборах;
  • визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций;
  • формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей.

Все эти задачи необходимы для достижения главной цели аналитика данных – извлечение из массивов информации сведений, ценных бизнесу для принятия оптимальных управленческих решений.

В некоторых компаниях в обязанности аналитика данных также входит их моделирование, т.е. разработка и тестирование моделей машинного обучения (Machine Learning). Однако, в большинстве случаев, Machine Learning является областью ответственности исследователя или ученого по данным (Data Scientist). При более детальном разделении труда машинным обучением занимается отдельный специалист. О работе Data Scientist’а и его профессиональных компетенциях мы рассказываем здесь.

Также стоит отметить, что иногда Data Analyst занимается анализом бизнес-процессов и очень плотно работает с другими ИТ-специалистами при описании потоков и хранилищ корпоративной информации. Таким образом, в область ответственности аналитика данных также входят задачи Business Intelligence (BI) и оптимизации производственных процессов.

Профессиональный портрет аналитика данных

Профессиональные компетенции аналитика данных: что должен знать Data Analyst

Исходя из вышеописанных задач, можно определить следующие области знаний, необходимые для аналитика данных:

  • информационные технологии – методы и средства интеллектуального анализа данных (Data Mining) – языки программирования (R, Python и пр.) и SQL-подобные языки для написания запросов к нереляционным и реляционным базам данных, а также BI-системы, ETL-хранилища и витрины данных типа Tableau, Power BI, QlikView и т.д., а также основы инфраструктуры Apache Hadoop;
  • математика (статистика, теория вероятностей, дискретная математика);
  • системный анализ, управление качеством, проектный менеджмент и методы анализа бизнес-процессов (подходы бережливого производства, SWOT, ABC, PDCA, IDEF, EPC, BPMN, ССП и пр.).

Кроме того, весьма полезны будут прикладные знания и практический опыт, специфичные для предметной области, в которой работает Data Analyst. Например, основы бухучета пригодятся для аналитика данных в банке, а методы маркетинга помогут при анализе информации о потребностях клиентов или оценке новых рынков.

Области знаний для аналитика данных

Специфика Big Data добавляет к этим базовым компетенциям Data Analyst еще навыки работы с озерами данных (Data Lakes), понимание вопросов информационной безопасности и управления данными (Data Governance), а также владение типовыми сценариями цифровизации (цифровой трансформации) и применения технологий больших данных в различных предметных областях (use-cases). Все это и множество других практических знаний для аналитика данных мы рассматриваем на наших курсах обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в лицензированном учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве:

Читать еще:  Центр подготовки специалистов дистанционного обучения

Почему сейчас нужно учиться на аналитика Big Data: востребованность, вакансии, зарплата, курсы

Аналитик Big Data — кто это и чем занимается

Специалист по Big Data изучает структурированную и неструктурированную информацию. Это могут быть:

  • закупки, производственные процессы — в промышленности;
  • транзакции (информация о пользователях обезличена) — у банков;
  • трафик — в телекоме;
  • посещения и покупки — в ритейле.

Анализ дает возможность найти связь между большим количеством факторов, чтобы впоследствии разработать эффективные подходы и решения бизнес-задач.

На Habr пишут, что в 2015 г. процент компаний, которые используют аналитику больших данных, равнялся 17%, на данный момент таких более 50%. Активнее всего BD внедряется в телекоме, сфере финансовых услуг, IT и медицине.

О профессии рассказывают в этом видео:

Что должен знать аналитик больших данных

Необходимо понимание методов анализа, разработки моделей, владение языком запросов к БД SQL, языком программирования Python, Bash, Hadoop, знание английского (достаточное, чтобы работать с документацией), основ Java и Scala , которые нужны для применения библиотеки Spark. Профессионал должен уметь извлекать информацию из разрозненных источников, приводить ее в единую форму и представлять в удобном виде.

Эксперт должен глубоко разбираться в анализируемой отрасли.

Где пройти обучение

Школы интернет-профессий и онлайн-университеты проводят курсы по Big Data, которые длятся от 300 учебных часов. На реализацию программы такого объема требуется 6-9 месяцев. Обучение подходит новичкам, начинающим программистам и аналитикам.

Какой-либо специальной подготовки обычно не требуется — достаточно базовых знаний по математике и статистике.

Сначала слушатели изучают основы анализа данных и машинного обучения, учатся использовать язык программирования Python, работать с источниками данных и осваивают базовые приемы визуализации. Вторая часть курса обычно предполагает выбор специализации (анализ или машинное обучение). По итогам обучения проводится защита проекта для реального заказчика. Студенты получают официальный сертификат и помощь в трудоустройстве.

Можно ли пройти обучение бесплатно

Онлайн-курсы от ведущих российских и зарубежных университетов можно пройти на платформах открытого образования. Лекции бесплатные, за проверку практических заданий и сертификат нужно заплатить, но это обойдется гораздо дешевле, чем обучение на коммерческих курсах. После получения базовых знаний и навыков нужна практика, которую можно получить, участвуя в конкурсах по анализу данных или на бесплатной стажировке.

На рынке наблюдается дефицит кадров, поэтому крупные IT-компании создают собственные учебные центры, где можно пройти бесплатное обучение и получить возможность трудоустройства. Но чтобы поступить, нужно пройти тест, сдать экзамены по математике, статистике, программированию.

Как стать аналитиком самостоятельно с нуля

Управляющий независимой консалтинговой компании Delfos Research Джозеп Курто считает, что базовые вещи для любого специалиста Big Data — это знание математики, информатики и статистики. Слова эксперта подтверждает руководитель группы анализа данных Eastwind Андрей Плющенко. Он говорит, что обычно в Big Data приходят математики. Есть и представители других областей, например, его коллега — Ольга Анненкова — пришла в анализ больших данных из Java-разработки.

Поэтому начинающему специалисту нужен бэкграунд: обучение в техническом вузе или содержательный опыт работы в одной из отраслей, где востребованы аналитики Big Data. Дальше дело за углублением знаний и получением дополнительных навыков. Курсы дополнительного образования — это самый быстрый способ стартовать в профессии, но программу можно изучать самостоятельно по открытым источникам. Это эффективно только в связке с практикой — работой над реальными проектами в составе профессиональной команды.

С чего начать работу

Спрос на аналитиков высокий, но чтобы претендовать на должность начального уровня нужно получить сертификат, удостоверяющий наличие необходимых знаний и навыков, или подтвердить опыт.

Только профильного образования может оказаться недостаточно, так что нужно практиковаться.

Крупные компании часто приглашают стажеров, также можно участвовать в конкурсах по аналитике данных или искать проекты для кейсов в портфолио на биржах фриланса.

Руководитель группы анализа Eastwind Андрей Плющенко говорит, что компании принимают людей после специализированных курсов, не требуют большой опыт, но проверяют знания на собеседовании. Обычно задают базовые вопросы по машинному обучению. Андрей Плющенко считает, что важно, чтобы кандидат понимал, что находится на старте, и был готов к обучению внутри компании.

Уильям Чен, аналитик данных сервиса обмена знаниями Quora, поделился своим мнением с новичками в области Big Data на CareerCon 2018. Он считает, что область Big Data настолько обширна, что сложно предугадать, какие проекты хотят видеть наниматели. Определенно будут успешны кейсы, в которых аналитики исследуют интересный дататест, пишут о новых вещах и добавляют красивые визуализации. Свои работы лучше опубликовать на GitHub, чтобы было удобнее делиться ссылкой.

С чего начать работу аналитиком, рассказывают в этом видео:

Вакансии для аналитиков

По результатам исследования экспертов IDC, Россия – наиболее крупный региональный рынок по Big Data. В 2018 г., например, выручка от реализации ПО для работы с большими массивами информации в РФ составила 40% от общего объема инвестиций в технологии BD в Центральной и Восточной Европе.

Вакансии предлагают крупные интернет-компании, исследовательские организации, действующие в различных отраслях, и технологические стартапы. В больших IT-компаниях практически всегда хорошие условия, официальная зарплата и социальный пакет.

По данным HeadHunter, половина актуальных предложений приходится на Москву. Сейчас на HR-портале опубликовано почти 250 предложений для специалистов BD в Москве, а всего в России ищут аналитиков чуть более 430 работодателей.

Читать еще:  Обучение на звукорежиссера

Сколько зарабатывают специалисты

По данным HeadHunter, специалисты по Machine Learning в РФ получают 130-300 тыс. руб. в месяц, аналитики Big Data — 73-200 тыс. руб. Это гораздо меньше, чем зарплаты их коллег за рубежом. Например, в США средние заработные платы специалистов по Big Data стартуют от $100 тыс. (6,2 млн руб.) в год, то есть от $8300 (516 тыс. руб.) в месяц.

Спрос на специалистов по анализу больших данных превышает предложение, а в дальнейшем такие кадры будут еще более востребованными. Но чтобы проводить анализ больших данных, необходима качественная образовательная база, много практики и постоянное улучшение навыков.

Курсы по Big Data и анализу больших данных на русском языке

Аналитик Big Data изучает большие массивы данных, которые собирает и хранит компания, чтобы разрабатывать и внедрять продукты, которые повысят эффективность решения задач, увеличат доход или улучшат обслуживание клиентов. Курсы Big Data нацелены на изучение задач и подходов к их решению. Комплексная работа с большими данными включает их анализ, обработку и визуализацию для дальнейшего применения в решении бизнес-задач.

Технологии Big Data применяются в IT, телекоме, финансах, государственном управлении, онлайн-торговле. Инженеры и аналитики больших данных должны уметь разбираться в математике, статистике, информатике, бизнес-процессах. Публикуем курсы по Big Data на русском языке или с русскими субтитрами.

Базы данных (Databases)

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский
Уровень: продвинутый

Курс Базы данных направлен на изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов баз данных и управления данными в произвольных реляционных базах данных. Рассматриваются этапы проектирования баз данных, составление запросов, методы индексирования. Помимо этого обозреваются основные изменения и тенденции в науке о данных в связи с появлением Big Data.

Продолжительность: 20 часов
Стоимость: бесплатно

Big Data — основы работы с большими массивами данных

Автор: Университет Нетология
Платформа: Нетология
Язык: русский
Уровень: продвинутый

Курс Big Data от Нетологии подойдет тем, кто хочет расширить знания в аналитике. В программе курса обучение сбору, хранению и обработке больших данных, работа в Hadoop и MapReduce. Также обозреваются облачные платформы для анализа и работы с Big Data: AWS, EMR, Azure и другие, рассматриваются основы реализации проектов.

Продолжительность: 39 часов
Стоимость: 27 900 рублей

Managing Big Data with MySQL

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры
Уровень: начальный

Курс Managing Big Data with MySQL в специализацию от Duke University «От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных» на Coursera и представляет собой введение в использование реляционных баз данных в бизнес-анализе. Вы узнаете, как собирать данные самостоятельно, работать с базами и использовать визуализацию для отображения структуры в данных.

Продолжительность: 24 часа
Стоимость: по подписке Coursera

Managing Data Analysis

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры
Уровень: начальный

Курс Managing Data Analysis входит в специализацию «Data science для руководителей» и знакомит с процессом анализа больших данных. Он описывает, как управлять аналитической деятельностью команды, чтобы достигать полезных для компании результатов.

Продолжительность: 7 часов
Стоимость: по подписке Coursera

Основы работы с большими данными (Data Science)

Программирование и СУБД

Бизнес-аналитика

Этот курс в нашем Центре
успешно закончили
1875 человек!

Data Science Fundamentals

Предлагаем Вам погрузиться в Data Science, чтобы познакомиться с Big Data! На нашем курсе Вы соприкоснетесь с самой популярной в IT концепцией.

Компании, которые игнорируют Big Data, отстают от конкурентов и теряют прибыль. Тем временем компании, работающие с большими данными, показывают высокие результаты в клиентском сервисе, операционной эффективности и риск-менеджменте.

Компаний, внедряющих Big Data, становится все больше. Растет спрос на специалистов, которые могут комплексно работать с большими массивами данных: анализировать, обрабатывать и визуализировать их. Аналитик больших данных, решая бизнес-задачи, развивается одновременно в IT и бизнесе.

Наш курс «Основы работы с большими данными: Data Science Orientation» позволит Вам «подружиться» с Big Data (большими данными).

В курсе рассматриваются вопросы:

  • источники информации: структурированные и неструктурированные;
  • основные характеристики больших данных и способы их анализа;
  • элементы классификации данных и машинного обучения;
  • основы статистического анализа, построение регрессионных зависимостей;
  • визуализация «больших данных»;
  • обзор классов задач, решаемых инструментами машинного обучения и ИИ: распознавание образов, звуков, текста, прогностика, анализ соцсетей;
  • обзор математических инструментов решения: нейронные сети, графы, нечеткие и К-значные логики;
  • обзор прикладных инструментов: AWS, Azure AI, machine learning c демонстрацией применения;
  • специальности в области «больших данных» и формирование команд: аналитики данных, «ученые по данным», программисты по «большим данным», менеджеры по «большим данным» (CDO).
  • методы реорганизации работы компании при применении анализа «больших данных».

Предлагаемый курс позволит управляющему персоналу, менеджерам, разработчикам, другим сотрудникам, вовлеченным в аналитическую деятельность своей компании, ознакомиться с современными инструментами сбора, подготовки, обработки и анализа больших объемов разнородных данных.

По итогам курса Вы будете уверенно ориентироваться в мире «больших данных», машинного обучения и сможете организовывать команды для работы с «большими данными» и определите направление своего профессионального развития в этой области.

Спешите записаться на наш курс «Основы работы с большими данными: Data Science Orientation», чтобы освоить Big Data и вывести свою компанию в лидеры!

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector