Машинное обучение и технологии Big Data analytics для всех

Продолжая тему тотальной цифровизации и аналитики больших данных в государственных интересах, сегодня мы рассмотрим, как власть хочет поддержать отечественный ИТ-сектор с помощью налоговых маневров, инвестиций в образование и систему грантов. Читайте в нашей статье, как эти мероприятия отразятся на общем бюджете страны и что думает по этому поводу бизнес. Как государство хочет поддержать отечественный ИТ-сектор: 9 разых способов 9 июля 2020 года в Иннополисе состоялось совещание Правительства РФ с представителями IT-индустрии, включая руководителей «Яндекса», Mail.ru Group, «Лаборатории Касперского», 1С, Telegram и других известных ИТ-компаний. Именно там была анонсирована новая программа господдержки IT» до 2024 года. Наиболее значительными ее заявлениями можно назвать следующие [1]: сохранить нулевой НДС для программного обеспечения, внесенного в реестр Минкомсвязи, а также для облачных SaaS-решений; увеличить число Далее …

Мы уже писали о преимуществах DaaS-похода, когда облачные провайдеры предоставляют данные как услугу, включая сложную предиктивную аналитику с использованием алгоритмов машинного обучения. Это позволяет быстро и удобно воспользоваться технологиями Big Data без существенных инвестиций в ИТ-инфраструктуру и дорогих специалистов, таких как Data Scientist, инженер и аналитик больших данных. Однако все плюсы достоинства этой бизнес-модели немного меркнут, когда товаром становитесь вы сами. Сегодня мы расскажем, как большой брат проникает в личную жизнь россиян еще больше, а понятие приватности стремительно исчезает, уступая место тотальному контролю со стороны государства и крупных корпораций. Телефон и твой номер тянут меня, как магнит или DaaS-сервисы от мобильных операторов Пока бизнес пытается легализовать для граждан торговлю собственными персональными данными, запуская маркетплейс «Датамания» совместно с отечественным Фондом развития Далее …

Недавно мы рассказывали, что аналитика больших данных с помощью технологий Big Data – это необязательно удел только крупных корпораций. В этой статье мы рассмотрим реальный бизнес-кейс, как извлечь выгоду из накопленных данных о своих пользователях, применяя для этого возможности NoSQL-СУБД Elasticsearch для полнотекстового поиска по полуструктурированным данным и веб-интерфейс визуализации результатов Kibana. Постановка задачи с точки зрения бизнеса Рассмотрим кейс небольшого интернет-магазина зоотоваров, где есть партия кормов для кошек и собак, у которой через несколько месяцев истекает срок годности. Чтобы оперативно реализовать его в пределах этого срока, компания решила объявить распродажу, сообщив об этом своим покупателям, общая база которых насчитывает около миллиона клиентов. Однако, корма для кошек и собак будут интересны только владельцам этих животных, а не, например, хозяевам рептилий Далее …

Есть мнение, что использование Apache Kafka в качестве корпоративной сервисной шины (ESB, Enterprise Service Bus) является антипаттерном. Сегодня мы проясним это категоричное утверждение и рассмотрим, как корректно реализовать ESB с помощью Kafka на практическом примере шины данных в компании Avito.ru. Что такое ESB и чем это отличается от брокера сообщений Напомним, ESB относится к SOA-концепции (Service Oriented Architecture) и представляет собой элемент IT-ландшафта для интеграции разрозненных информационных систем в единый программный комплекс с централизованным управлением передачей информации и применением сервис-ориентированного подхода. Как правило, ESB включает следующие компоненты [1]: набор коннекторов для подключения к различным системам с целью приема и отправки данных; очередь сообщений (Message Queue, MQ) для организации промежуточного хранения сообщений в ходе их доставки; платформа, которая связывает коннекторы с Далее …

Сегодня цифровизация частного бизнеса и государственных предприятий – это не просто часть национальной программы «Цифровая экономика», а фактически новая национальная идея. Однако, не все так гладко: сегодня мы рассмотрим, почему на практике большинство проектов цифровой трансформации терпят неудачи или сталкиваются с существенными трудностями в процессе реализации. Читайте в нашей статье о наиболее значимых факторах, которые препятствуют цифровизации по версии исследовательского агентства Gartner, а также при чем тут Аналитика больших данных и обучение руководителей технологиям Big Data. 5 проблем цифровизации для CDO/CDTO и пути их решения Как мы уже не раз упоминали, цифровизация вообще и аналитика больших данных в частности – это, прежде всего, управленческая зрелость бизнес-процессов, ИТ-инфраструктуры и самих данных. Поэтому директор по цифровой трансформации (Chief Digital Transformation Officer, CDTO) и Далее …

Сегодня рассмотрим примеры совместного использования двух популярных технологий потоковой обработки больших данных (Big Data): Apache Kafka и NiFi. Читайте в нашей статье, как они дополняют друг друга, каковы преимущества их объединения и каким образом инженеру Data Flow это реализовать на практике. Еще раз о том, что такое Apache Kafka и NiFi: краткий ликбез для  инженера Big Data Напомним, Apache Kafka – это отказоустойчивая распределенная стриминговая платформа, которая часто используется в качестве брокера сообщений. Она работает по принципу «издатель-подписчик», когда кластерные серверы (брокеры) принимают данные из источников (производителей, producer) и передают их потребителям (consumer). Отправляя сообщение в кластер Kafka, производитель указывает, в какой топик (topic) его записать. Топик – это набор сообщений, которые реплицируются и упорядочиваются по смещению (offset) – возрастающему Далее …

В этой статье мы рассмотрим несколько популярных мифов о Data Science и аналитике больших данных (Big Data), разобрав, когда и почему простое использование BI-систем или облачных DaaS-платформ бывает гораздо эффективнее попыток внедрения алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) и прочих методов Data Science в операционные и стратегические бизнес-процессы. Почему 80% Data Science проектов обречены на провал: простая причина больших ошибок в Big Data Начнем с наиболее распространенного в широкой общественности мнения: Big Data есть только у больших компаний, а Data Science мгновенно приносит огромную выгоду, генерируя магические дата-инсайты. На самом деле сегодня достаточно большие объемы данных имеются даже у малого и среднего бизнеса, чья деятельность, в основном, связана с цифровыми технологиями. Например, интернет-магазины и процессинговые центры, а также популярные медиа (блоги, Далее …

Администрирование кластера Kafka порой напоминает работу детектива, когда нужно понять мотив преступления причину появления того или иного бага и устранить ее вместе с последствиями наиболее оптимальным способом. В этой статье мы рассмотрим несколько практических примеров конфигурирования Apache Kafka из опыта компании Booking.com, кейс которой был представлен в докладе ее сотрудника Александром Мироновым 23 января 2020 года на зимнем Kafka-митапе Avito.Tech. Называйте файлы по-разному или как корректно обновить SSLContext без перезапуска брокера Kafka Истоки рассматриваемой проблемы лежат в механике самообслуживаемой (self-service) mTLS-аутентификации Kafka, которая реализована в Booking.com следующим образом [1]: на брокере Kafka запускается проверка наличия SSL-сертификата и его валидности (TTL, Time To Live) в течение следующих 5 дней; если TTL обнаруженного сертификата более 5 дней, никакие дополнительные действия не производятся; Далее …

В продолжении серии статей по докладу Александра Миронова из Booking.com, который был представлен 23 января 2020 года на зимнем Kafka-митапе Avito.Tech, сегодня мы рассмотрим некоторые проблемы администрирования Apache Kafka, с которыми можно столкнуться на практике. Читайте в этом материале, как не допустить разрастание топика, правильно задав параметр CreateTime. Что делать, если Apache Kafka вдруг стала поглощать слишком много места на диске Как мы уже рассказывали, производительность Apache Kafka напрямую связана с hardware-ресурсами. В частности, эта Big Data система активно использует жесткий диск, сохраняя сообщения в долговременную ROM-память и считывая их оттуда. Поэтому администраторы Кафка-кластера постоянно наблюдают за объемом потребляемого места на жестком диске. Внезапное увеличение этого показателя сигнализирует о проблеме, которую нужно срочно решать. Именно с такой ситуацией столкнулись администраторы Далее …

Аутентификация – далеко не единственная возможность обеспечения информационной безопасности в Apache Kafka. Сегодня мы продолжим разговор про Big Data cybersecurity и рассмотрим особенности авторизации в Apache Kafka в формате самообслуживания (self-service), как это было сделано в travel-компании Booking.com. В качестве примера продолжим разбирать доклад Александра Миронова, который был представлен 23 января 2020 года на зимнем Кафка-митапе Avito.Tech. Принципалы, ACL и другие особенности авторизации Apache Kafka Apache Kafka включает встроенный фреймворк авторизации (Authorizer), который использует ZooKeeper для хранения всех списков избирательного доступа (ACL, Access Control List) для детального определения прав клиентов кластера на чтение или запись ресурсов (топик с сообщениями, группа, идентификатор транзакции и пр). Authorizer по умолчанию ограничивает доступ к ресурсам всем, кроме суперпользователей (super users). Поэтому для каждого ресурса Далее …

Чем корпоративное обучение Big Data лучше индивидуальных курсов

Сегодня рассмотрим, чем корпоративное обучение большим данным (Big Data) отличается от индивидуального. Читайте в нашей статье, почему образовательные курсы по Apache Kafka, Hadoop, Spark и другим технологиям Big Data сплотят ваших сотрудников лучше любого тимбилдинга и как повысить эффективность такого обучающего тренинга.

Почему корпоративное обучение Big Data эффективнее индивидуальных курсов: взгляд изнутри

Проанализировав многолетний опыт нашего учебного центра повышения квалификации и подготовки ИТ-специалистов по большим данным, мы выделили основные факторы, которые отличают корпоративные курсы от индивидуального обучения:

• отраслевая специфика, когда материал подается для всей группы слушателей в контексте его бизнес-применения в данной предметной области. Например, для сотрудников нефтегазового сектора преподаватели «Школы Больших Данных» подбирают примеры Big Data и IoT/IIoT-решений, используемых в реальных отечественных и зарубежных организациях, которые добывают, обрабатывают и транспортируют природные ресурсы этого типа. В частности, мы рассматриваем архитектуру и технику реализации моделей машинного обучения (Machine Learning, ML) для прогнозирования отказов технологического оборудования, использование дронов для мониторинга состояния газотранспортной системы и т.п. Для банков и ритейла анализируются кейсы расчета клиентского оттока (Churn Rate), способы построения маркетинговых ML-моделей и прочие ситуации, типичные для этих доменных областей.
• особенности предприятия – мы понимаем, что даже в одной распределенной организации нет двух абсолютно одинаковых филиалов. Потому в процессе обучения на своих курсах учитываем специфику ваших бизнес-процессов. Например, если в вашей компании уже давно и успешно внедрены DevOps, Agile и прочие инструменты современной цифровизации, то мы сосредоточимся на том, как повысить их эффективность с помощью больших данных. И, наоборот, если цифровая трансформация вашего бизнеса только началась, наши опытные эксперты помогут выстроить понятную стратегию реализации таких проектов, предупреждая типовые ошибки.
• технические решения – к примеру, если в вашей компании используется Apache Hadoop от Cloudera, то демонстрационный материал и практические занятия для всей группы слушателей будут реализованы именно на этом дистрибутиве, а не его аналоге от Hortonworks. Таким образом, обучение Hadoop ваших сотрудников будет проходить в условиях, максимально приближенных к рабочей среде. Это увеличивает эффективность усвоения материала и степень его практической полезности. Более того, читая курсы по Spark, Kafka или другим технологиям Big Data, преподаватель «Школы Больших Данных» будет ориентироваться, в первую очередь, на ваши технические решения. К примеру, какой коннектор Apache Kafka стоит выбрать при удаленной загрузке данных с IIoT-устройств или из корпоративных информационных систем с RESTful API.
• командный дух – корпоративные курсы, в отличие от индивидуального обучения, сплотят ваших сотрудников лучше любого тимбилдинга, вечеринки или другого неформального мероприятия. Кроме того, эффективность такого образовательного тренинга будет значительно выше индивидуального повышения квалификации за счет групповой работы и обмена идеями по применению отдельных технологий для решения конкретных бизнес-проблем. В частности, понимание общей цели, зачем нужны конвейеры потоков данных (data pipeline) или озеро данных (Data Lake), позволит аналитикам, инженерам и разработчикам ваших Big Data решений говорить на одном языке, рассматривая ситуацию комплексно.

Групповое обучение Спарк, Хадуп, Кафка и прочим технологиям больших данных гораздо эффективнее индивидуальных курсов повышения квалификации

Таким образом, корпоративное обучение Big Data более эффективно для работодателя, чем точечное повышение квалификации отдельных сотрудников на индивидуальных курсах. Поэтому, если вы хотите получить максимальную отдачу от образовательных тренингов по Big Data для своих менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов, аналитиков и прочих ИТ-специалистов, выбирайте практические курсы обучения по Spark, Kafka, Hadoop и прочим технологиям больших данных от лицензированного учебного центра «Школа Больших Данных» в Москве.

Контакты учебного центра Школа Больших данных

Авторизованный Учебный центр «Школа Больших Данных» находится по адресу:

127576, г. Москва, м. Алтуфьево, Илимская ул. 5 корпус 2, офис 320, БЦ «Бизнес-Депо» 

Тел. +7 (495) 414-11-21, +7(915) 307-00-74 — организационные вопросы по расписанию, проведению корпоративных и выездных курсов, заключению договоров и согласованию формы оплаты.

Тел. +7(985) 162-29-63 — технические вопросы по содержанию курсов, программ, возможной адаптации программы курсов для корпоративного обучения под заказчика.

Если телефон занят, мы на обучении. Оставьте сообщение, и мы перезвоним Вам в ближайшее время.

Email: [email protected]

Как к нам добраться (схема проезда в Big Data School)

• На общественном транспорте. От метро «Алтуфьево» (последний вагон, направо, направо) проехать на автобусе (троллейбусе) №73, 73а, 259, 571 до остановки «ул. Костромская» (3-я остановка). От остановки «ул. Костромская» пройти через дублер на ул. Илимская и следовать по ней ~350м. Перед остановкой «Илимская улица, 3» повернуть налево к БЦ «Бизнес-Депо» (ул. Илимская, д. 5, корпус 2).
• Пешком. От метро «Алтуфьево»(последний вагон, выход из метро направо и налево по лестнице) пройти по Алтуфьевскому шоссе(~10мин.)до улицы Илимская и следовать по ней до пешеходного перехода ~350м. После автобусной остановки «Илимская улица, 3» повернуть направо к БЦ «Бизнес-Депо», корпус 2, подъезд 2.
• На автомобиле. Свободный паркинг по улице Илимская, где достаточно свободных мест в будни или парковка бизнес-центра по предварительной договоренности при наличии парковочных мест.

Ссылка на Google.Maps: https://goo.gl/maps/JcWnDJg2t9629JP69

Ссылка на Yandex карту https://yandex.ru/maps/BigDataSchool

Технологии обработки Больших Данных

Технологии обработки Больших Данных

Онлайн программа повышения квалификации

Бесплатно для научно-педагогических работников и аспирантов российских ВУЗов. Курс реализуется Международным научно-методическим центром НИЯУ МИФИ в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

О программе

В настоящий момент новостные, рекомендательные, поисковые системы, медиа сервисы являются неотъемлемой частью нашей жизни. В основе каждой подобной системы лежат механизмы хранения и обработки больших объемов данных. Большие Данные также являются базисом для создания перспективных интеллектуальных систем и неотъемлемым артефактом экспоненциального роста объема хранимой информации в мире. Данный курс познакомит Вас с основами современных технологий обработки Больших Данных: Hadoop, Spark, NoSQL, Kubernetes и другими.

Преимущества программы

Обучение бесплатно для профессорско-преподавательского состава российских ВУЗов.

Все слушатели, прошедшие обучение, получат удостоверение о повышении квалификации НИЯУ МИФИ.

Все обучение проходит онлайн в формате четырех вебинаров от специалистов НИЯУ МИФИ.

Михаил Ровнягин

Кандидат технических наук.
Доцент ИИКС НИЯУ МИФИ.
Руководитель направления разработки Machine Learning систем ПАО Сбербанк.

Анна Гуминская

Выпускник НИЯУ МИФИ.
Team Lead команды разработки B2C-сервисов проекта «Личный кабинет» ПАО МегаФон.

Программа курса

Программа будет реализована в формате четырёх вебинаров с 30 мая по 11 июня.
Объем программы: 16 ак. часов.

30 мая 2020
10:00

Вебинар №1.

Определение понятия Большие Данные. Составные части BigData-систем. Проблема оценки качества BigData-систем. Функциональные и нефункциональные требования. Понятия времени отклика и пропускной способности. Виды обработки: синхронная и асинхронная, пакетная и поточная.
Системы контроля версий. Git, SVN. Отличия. Типовые операции. Системы сборки Maven и Gradle. Введение в облачные сервисы (IaaS, PaaS, SaaS). Философия DevOps, непрерывная интеграция и доставка кода.

4 июня 2020
10:00

Вебинар №2.

Появление и развитие технологии Hadoop. Составные части Hadoop-кластера. Экосистема Hadoop-проектов. Операции отображения и свертки.
Определение Базы Данных и Системы Управления Базами Данных.
Требования ACID. Архитектура популярных распределенных файловых систем на примере HDFS, NFS v4.1, Lustre. Проблематика обеспечения согласованности данных. Теорема CAP. Архитектура NoSQL (not only SQL) на примере Apache Cassandra и их отличие от классических СУБД.
Контроль знаний в форме теста с вариантами ответов.

6 июня 2020
10:00

Вебинар №3.

Состав и назначение Spark-кластера. Спектр решаемых задач. Использование программного интерфейса Spark RDD. Предпосылки появления программного интерфейса Spark SQL. Apache Spark Streaming. Принцип микропакетной обработки.
Состав и назначение кластера Hive. Связь с технологией Hadoop. Синтаксис запросов HiveQL. Проблема импорта данных в системы пакетной обработки. Импорт данных в HDFS при помощи Sqoop. Архитектура событийно-ориентированных BigData-систем. Брокер сообщений Apache Kafka. Архитектура Flume.

10 июня 2020
9:00

Вебинар №4.

Технология Docker. Состав технологии: файлы докер, реестр образов, контейнеры, демон Docker. Кластер Docker-хостов. Оркестрация сервисов масштабных приложений. Состав кластера Kubernetes. Основные элементы развертывания (Pod, Service, Route).
Понятие и назначение кеша данных. Ограничения. Стратегии замещения данных в кеш, стратегии предвыборки. Кластер Ignite.
Контроль знаний в форме теста с вариантами ответов. Заключительное слово.

Коллеги, регистрация на курс закрыта. Если у вас остались вопросы, свяжитесь с нами!

Отзывы о курсе

«Огромное спасибо Михаилу Михайловичу, Анне Васильевне, организаторам курса! Материал актуальнейший, о многом заставляет задуматься, многое объясняет, позволяет обозначить наиболее вероятные варианты дальнейшего развития человеческого общества.»

Нагорная Любовь Александровна

Доцент Сибирского федерального университета

«Хочу выразить благодарность за интересную программу курсов повышения квалификации. Вебинары проходили в приятной доброжелательной обстановке, в атмосфере глубокого погружения в предлагаемую тему!!!!»

Кокина Ирина Алексеевна

Профессор Вологодского государственного университета

«Курс очень понравился! Лектора было интересно слушать. На вопросы отвечал оперативно. Понравилось, что материалы были выложены в личный кабинет. Спасибо! Желаю успехов в вашей деятельности!»

Воробьева Инесса Анатольевна

Доцент Липецкого государственного педагогического университета имени П.П. Семенова-Тян-Шанского

«Большое спасибо за прочитанный курс! Хотелось бы отметить удобство организации обучения, доступность изложения материала даже для гуманитариев, наглядность презентаций и технического сопровождения курса.»

Белоглазова Людмила Алексеевна

Доцент Воронежского государственного технического университета

«Курс понравился. Обязательно порекомендую Ваш центр своим коллегам!»

Мкртычев Сергей Вазгенович

Профессор Тольяттинского государственного университета

«Курс очень подробный в качестве основ и знакомства с технологиями! Спасибо! Можно добавить побольше практических мини-кейсов, если такое в данной теме вообще возможно, к тому же в данных временных ограничениях.»

Екатерина Лазарева

Старший преподаватель Ярославского государственного технического университета

«Очень интересный подробный курс. Много примеров из практики. Немного тяжеловато будет для неподготовленного слушателя.»

Федоров Борис Максимович

Доцент РЭУ им. Плеханова

«Очень понравилось подача учебного материала преподавателем.»

Виталий Горяйнов

Доцент Воронежского государственного технического университета

‘; var twi = »; twi += ‘

Ваш персональный курс по Big Data / Блог компании MLClass / Хабр

Привет, хабр!

После публикации нескольких статей по Big Data и Машинному обучению, ко мне пришло немало писем от читателей с вопросами. За последние несколько месяцев мне удалось помочь многим людям сделать быстрый старт, некоторые из них — уже решают прикладные задачи и делают успехи. А кто-то уже устроился на работу и занимается решением реальных задач. Моя цель — чтобы вокруг меня были умные люди, с которыми в том числе и я смогу работать в дальнейшем. Поэтому я хочу помочь тем, кто действительно хочет научиться решать настоящие задачи на практике. В сети присутствует большое количество мануалов о том, как стать ученым по данным (Data Scientist). В свое время я прошел все, что там есть. Однако, на практике порой нужны совсем другие знания. О том, какие именно навыки нужны — я расскажу в сегодняшней статье и постараюсь ответить на все Ваши вопросы.

Если загуглить «How to become a Data Scientist», можно наткнуться на множество картинок вроде этой или этой. В целом, все, что там написано — действительно так. Но, изучив все это, не гарантируется, что вас ждет успех в решении реальных задач на практике. В целом, можно пойти путем, изложенным на изображениях выше — а именно, учиться самостоятельно, после чего пойти и решать реальные задачи. Можно поступить иначе — пойти получить специальное образование. В свое время мне довелось пройти и тот и другой путь — и курсы Coursera, и Школу Анализа Данных и множество других курсов в ВУЗе, в том числе по компьютерному зрению, анализу веб-графов, Large Scale Machine Learning и др. Мне повезло учиться у лучших преподавателей — и пройти лучшие курсы, какие только есть. Но только после того, как я начал применять полученные знания на практике, пришло понимание, что в курсах зачастую не уделяется должное внимание практическим проблемам, либо они не усваиваются до тех пор, пока сам на них не наткнешься. Поэтому, я постараюсь изложить набор минимальных навыков, которых будет достаточно для того, чтобы как можно скорее начать решать задачи на практике.

Станьте отличным математиком

Да, это наверное самое важное — математическое мышление, которое надо развивать в себе постоянно с младших лет. Для тех, кто, возможно это упустил, стоит начать с курсов по Дискретной математике — это полезно вообще для всех людей, которые работают в IT. На этом основаны все доказательства и рассуждения в дальнейших курсах. Рекомендую пройти курс Александра Борисовича Дайняка, который когда-то я слушал очно. Этого должно быть достаточно. Здесь важно набрать навыки работы с дискретными обьектами.

После того, как вы научитесь оперировать дискретными обьектами, рекомендуется познакомиться с построением эффективных алгоритмов — для этого достаточно пройти небольшой курс по алгоритмам, вроде курса ШАДа или прочитав обзор известных алгоритмов на e-maxx.ru — довольно популярный сайт среди участников ACM. Здесь достаточно понимать, как реализовавывать алгоритмы эффективно, а также знать типичные структуры данных и случаи, когда их использовать.

После того, как ваш мозг научился оперировать с дисретными обьектами, а также развилось алгоритмическое мышление вам необходимо научиться мыслить в терминах теории вероятности. Для этого я рекомендую (заодно освежив знания в области дискретной математики) пройти курс моего научного руководителя Андрея Михайловича Райгородского, который умеет обьянять сложные вещи «на пальцах». Здесь важно научиться оперировать в терминах теории вероятности и знать основные понятия математической статистики.

В целом, этого хоть и мало, но на практике достаточно для того, чтобы иметь дело с дискретными обьектами и оперировать вероятностными величинами. Еще неплохо иметь представление о линейной алгебре, но, как правило, в курсах машинного обучения есть введения в необходимые разделы. Добавив к этому хорошие навыки программирования, можно стать неплохим разработчиком.

Научитесь писать код

Для того, чтобы стать хорошим разработчиком, конечно необходимо знать языки программирования и иметь опыт написания хорошего промышленного кода. Для ученого по данным достаточно знания, как правило, скриптовых языков, такие вещи, как шаблоны или классы, обработка исключений, как правило — не нужны, поэтому в них углубляться не стоит. Вместо этого неплохо знать хотя бы один скриптовый язык, ориентированный на научные и статистические вычисления. Наиболее популярные из них — это Python и R. Существует достаточно много хороший онлайн курсов по обоим языкам. Например, вот этот по Python или вот этот по R — в них даются базовые знания, достаточные для специалиста по данным. Здесь в первую очередь важно научиться работать с манипулированием данными — это 80% работы ученого по данным.

Пройдите основные курсы по машинному обучению

После того, как вы обрели хорошую математическую культуру и получили навыки программирования — самое время начать изучать машинное обучение. Я настоятельно рекомендую начать с курса Andrew Ng — т.к. этот курс остается до сих пор наилучшим введением в предмет. Конечно, в курсе проспускаются важные распространенные алгоритмы, вроде деревьев — но на практике, теоретических знаний, полученных в этом курсе вам будет достаточно для решения большинства задач. После этого настоятельно рекомендуется начать как можно скорее решать задачи на Kaggle — а именно, начать с задач из раздела Knowledge — в них есть хорошие Tutorials, в которых разбираются задачи — именно они нацелены на быстрый старт для новичков. Уже после этого можно подробнее познакомиться с оставшимися разделами машинного обучения и пройти полностью курс К.В.Воронцова по машинному обучению. Здесь важно получить целостное представление о задачах, которые могут возникать на практике, методах их решения и научиться реализовывать свои идеи на практике. Важно также добавить, что большинство алгоритмов машинного обучения уже реализовано в библиотеках, таких как scikit-learn для Python. Введение в Scikit-Learn я публиковал ранее.

Практикуйтесь в построении алгоритмов

Участвуйте как можно больше в соревнованиях по машинному обучению — решайте как простые классические задачи, так и задачи в неклассической постановке, когда, например, нет обучающей выборки. Это необходимо для того, чтобы вы набрались различных методик и трюков, которые используются в задачах и помогают значительно увеличить качество полученных алгоритмов. О некоторых практически важных трюках я рассказывал ранее здесь и здесь.

После этого, вы уже, как правило готовы к построению хороших алгоритмов и к участию в денежных соревнованиях Kaggle, однако, пока ваши возможности ограничиваются работой с небольшими данными, которые помещаются в оперативной памяти вашей машины. Для того, чтобы иметь возможность работать с большими данными необходимо познакомиться с моделью вычислений Map-Reduce и инструментами, применяемыми для работы с большими данными

Познакомьтесь с большими данными

После того, как вы научились строить хорошие модели — необходимо научиться работать с большими данными. В первую очередь нужно познакомиться с методами хранения больших данных, а именно с файловой системой HDFS, которая входит в стек Hadoop, а также с моделью вычислений Map-Reduce. После этого необходимо познакомиться с остальными компонентами из стека Hadoop — а именно, как устроена YARN, как работает планировщик Oozie, как устроена NoSQL базы данных, такие как Cassandra и HBase. Как данные импортируются в кластер с помощью Apache Flume и Apache Sqoop. В сети пока еще мало курсов по этим разделам, наиболее полным справочником остается книга Hadoop: The Definitive Guide. Здесь важно понять особенности взаимодействия всех компонент Hadoop, а также способы хранения и вычислений на больших данных.

Познакомьтесь с современными инструментами

После изучения стека технологий Hadoop, вам необходимо познакомиться с фреймворками, которые используются парадигму Map-Reduce и с прочими инструментами, которые использутся для вычислений на больших данных. Часть из этих инструментов я описывал уже ранее. А именно — познакомьтесь с набирающем в последнее время популярность Apache Spark, который мы уже рассматривали здесь, здесь и здесь. Помимо этого рекомендуется познакомиться с альтернативными инструментами, работать с которыми вы можете даже не имея кластера — это инструмент, позволяющий строить линейные модели (обучая их в онлайн-режиме, не помещая обучающую выборку в оперативную память) Vowpal Wabbit, обзор которого мы делали ранее. Также, важно изучить простые инструменты из стека Hadoop — Hive и Pig, которые используются для несложных операций с данными в кластере. Здесь важно научиться реализовывать необходимые вам алгоритмы машинного обучения, как вы это делали ранее с помощью Python. Отличием является то, что теперь вы работаете с большими данными с помощью другой модели вычислений.

Изучите Real-Time инструменты обработки больших данных и вопросы архитектуры

Зачастую хочется строить системы, которые принимают решения в реальном времени. В отличие от работы с накопленными данными, здесь существует своя терминология и модель вычислений. Рекомендуется познакомиться с инструментами Apache Storm, который исходит из предположения, что единица обрабатываемой информации — это транзакция, и Apache Spark Streaming — в котором заложена идея о том, чтобы производить обработку данных мелкими кусками (batch‘ами). После этого у любого читателя возникнет вопрос — как выглядит архитектура кластера, в которой часть поступающих данных обрабатывается в режиме онлайн, а часть — накапливается для последующей обработки, как эти две компоненты взаимодействуют между собой и какие инструменты используются в каждом на каждом этапе хранения и обработки данных. Для этого я рекомендую познакомиться с так называемой лямбда-архитектурой, которая достаточно подробно описана на этом ресурсе. Здесь важно понимать, что на каждом этапе происходит данными, как они преобразуются, как они хранятся и как над ними происходят вычисления.

Итак, мы рассмотрели далеко не все знания и навыки, которые требуются для того, чтобы понимать, как на практике работать с Big Data. Но часто в реальных задачах на практике возникает множество трудностей, с которыми приходится работать. Например, элементарно может отсутствовать обучающая выборка или часть данных может быть известна с некоторой точностью. Когда же дело касается реально огромных массивов данных — то тут зачастую начинаются в том числе и технические трудности и важно знать не только методы машинного обучения, но и их эффективную реализацию. Более того, еще только появляются и развиваются инструменты, которые позволяют обрабатывать данные в оперативной памяти и часто нужно очень постараться, чтобы правильно их закэшировать, либо известная проблема мелких файлов того же Apache Spark — со всем этим приходится иметь дело на практике!

Напишите мне Ваши вопросы

Повторюсь, что публикуя статьи на хабре, я преследую цель подготовки людей для работы в Big Data, для того, чтобы в последствии с ними работать. За последние несколько месяцев мне удалось помочь многим людям сделать быстрый старт. Поэтому, я очень хочу с Вами познакомиться и ответить на текущие вопросы, помочь начать решать задачи или помочь с решением уже существующих. Дальше я буду наблюдать за вашим прогрессом (если Вы не против) и помогать, если это будет необходимо. Лучших людей я выберу и буду персонально готовить на протяжении ближайших нескольких месяцев, после чего, возможно, у меня к ним будут интересные предложения!

Не знаю, сколько писем придет на почту, сразу лишь скажу — что отвечать буду поздно вечером, либо ночью, т.к. днем я работаю). Постараюсь ответить на столько писем, насколько смогу.

Помимо цели обучения людей, я также хочу показать, что методы обработки «Big Data», про которые так любят рассказывать маркетологи, не являются «волшебной палочкой», с помощью которой можно творить чудеса. Я постараюсь показать, какие задачи сейчас решаются хорошо, какие возможно решить при желании, а какие — пока еще решать тяжело. После Ваших вопросов я напишу большой пост, в котором опубликую развернутые ответы. Давайте вместе развивать Data Science, потому что настоящих специалистов сейчас очень не хватает, а дорогих курсов хоть отбавляй.

Поэтому, все те, кто хотел бы научиться решать задачи, независимо от Вашего уровня подготовки — напишите мне на почту ([email protected]) письмо с темой Big Data, указав:

• Информацию о себе: как вас зовут, чем занимаетесь, где работаете/учитесь
• Ваш опыт: что пытались учить сами, что получилось/не получилось
• Цели, которых хотите достичь: самый важный пункт — без этого письмо читать не буду)
• Ваш непосредственный вопрос, если таковой уже есть

Буду ждать Ваших писем!

7 бесплатных курсов по Data Science для начинающих / Блог компании icanchoose.ru / Хабр

Большие данные перестали быть просто модным словом и теперь применяются в сферах от IT до ритейла. Самое время начать разбираться в моделях анализа данных, погрузиться в массивы информации и получить опыт в интересном направлении — Data Scientist. Держите курсы, в которых изучите теорию и наберетесь практики. Профи не станете, но первый шаг сделаете.

1. A crash course in Data Scienc​e

Курс хочет быстро научить разбираться в работе с большими данными. Здесь не будет кучи технических терминов — всё сосредоточено на понимании общих принципов больших данных: основные термины, роль больших данных в бизнесе, основные инструменты, используемые для работы с большими объемами информации. В общем, хороший курс для знакомства с темой.

2. Building a Data Scien​ce Team

На этом курсе речь пойдет о команде аналитики больших данных. Узнаете какие роли должны быть в команде, как управлять такими командами, как подобрать подходящих специалистов и эффективно выстроить рабочий процесс.

3. The Data Scientist’s Too​lbox

Время практики! Авторы курса дают обзор типов данных, рассказывают о подходах и методологиях обработки информациии. После вводной теории, вас познакомят с инструментами для работы: Git, R и RStudio — самые популярные штуки, которые помогают обрабатывать массивы информации, и украсят резюме дата майнера!

4. Stepic Contest. Data Sci​ence

Еще одно обзорное путешествие в мир больших данных. Крутизна курса заключается в его умении автоматически адаптироваться под любой уровень знаний студента. Stepik недавно запустили самонастраиваемые программы, поэтому советуем скорее оценить на благо знаний и улучшения сервиса 🙂

5. Data Science Essen​tials

Как собирать данные, подготавливать массивы к обработке, извлекать из них пользу и визуализировать результаты — всему научат на курсе! Будет много практики с применением Microsoft Azure Machine Learning, R и Python. Познакомитесь с процессами передачи данных между хранилищами, поработаете со статистикой больших данных и даже прокачаетесь в машинном обучении.

6. Data Sci​ence

Если с программированием у вас не очень — не отчаивайтесь. Не одним R и Python можно проложить путь в Data Science, потому что на помощь придет Excel. В этом курсе узнаете всё про обработку данных с помощью старого доброго Excel.

7. Machine Learning​ for Data Science

Ловите продвинутый уровень, чтобы совсем уж скучной жизнь не казалась — машинное обучение в больших данных. Научитесь классифицировать данные изображения, изучите существующие модели, углубитесь в кластеризацию и примените знания на практике!

курсов по большим данным | Сертификаты больших данных — Edureka

• Все курсы
  Меню

  • Программы PG
  • Облачные вычисления
  • DevOps
  • Наука о данных
  • BI и визуализация
  • Программирование и платформы
  • Большие данные
  • Управление проектами и методологии
  • Разработка внешнего интерфейса
  • Тестирование программного обеспечения
  • Базы данных
  • Роботизированный процесс Автоматизация
  • Кибербезопасность
  • Операционные системы
  • Хранилище данных и ETL
  • Искусственный интеллект
  • Мобильная разработка
  • Цифровой маркетинг
  • Блокчейн
  • Архитектура и шаблоны проектирования
  • • Программа аспирантуры по искусственному интеллекту и машинному обучению
    • Программа аспирантуры по кибербезопасности
    • Программа аспирантуры по проектированию больших данных
    • Программа сертификации PG по маркетингу со специализацией в цифровом маркетинге
    • Программа сертификации аспирантов по данным Наука
    • Программа расширенной сертификации в облачных вычислениях
  • • AWS Architect Certification Training
    • Salesforce Platform Developer 1 Certification Training
    • AZ-103 Microsoft Azure Administrator Certification
    • Microsoft Certified Expert: Azure Solutions Architect (AZ-300)
    • AWS Development Certification Training
    • Salesforce Certification Training: Admin 201 и App Builder
    • Обучение по сертификации Google Cloud — Cloud Architect
    • Просмотреть все
    • Посмотреть все
    • Посмотреть все

.

100+ курсов по большим данным [2020] | Учиться онлайн бесплатно

100 самых популярных курсов во время пандемии

Посмотреть

близко

Класс Центральный

Предметы

Субъектов

• Компьютерная наука

• Здоровье и медицина

• Математика

• Бизнес

• Гуманитарные науки

• инженерия

• Наука

• Образование и обучение

• Социальные науки

• Арт Дизайн

• Data Science

• Программирование

• Личное развитие

• Все предметы

Просмотреть все предметы

Ежемесячные отчеты о курсе

• Начиная с этого месяца

• Новые онлайн-курсы

• Самостоятельный темп

• Самый популярный

Курсы от

900+ университетов

Меню

• Компьютерная наука

  Компьютерная наука

  • Искуственный интеллект

  • Алгоритмы и структуры данных

  • Интернет вещей

  • Информационные технологии

  • Кибербезопасность

  • Компьютерная сеть

  • Машинное обучение

  • DevOps

  • Глубокое обучение

  • Блокчейн и криптовалюта

  • Квантовые вычисления

  • Посмотреть все компьютерные науки

• Здоровье и медицина

  Здоровье и медицина

  • Питание и благополучие

  • Болезни и расстройства

  • Здравоохранение

  • Здравоохранение

  • уход

  • Анатомия

  • Ветеринария

  • Посмотреть все Здоровье и медицина

• Математика

  Математика

  • Статистика и вероятность

  • Основы математики

  • Исчисление

  • Алгебра и геометрия

  • Посмотреть всю математику

• Бизнес

  Бизнес

  • Менеджмент и лидерство

  • финансов

  • предпринимательство

  • Развитие бизнеса

  • Маркетинг

  • Стратегическое управление

  • Специфическая отрасль

  • Бизнес-аналитика

  • Бухгалтерский учет

  • Отдел кадров

  • Управление проектом

  • Продажи

  • Дизайн-мышление

  • реклама

  • Программное обеспечение для бизнеса

  • Посмотреть все Бизнес

• Гуманитарные науки

  Гуманитарные науки

  • история

  • Литература

  • Иностранный язык

  • Грамматика и письмо

  • философия

  • религия

  • ESL

  • культура

  • Виды спорта

  • Журналистика

  • Этика

  • лингвистика

  • Просмотреть все гуманитарные науки

• инженерия

  инженерия

  • Электротехника

  • Инженерное дело

  • Гражданское строительство

  • робототехника

  • Нанотехнологии

  • ГИС

  • Текстиль

  • Производство

  • BIM

  • CAD

  • Химическая инженерия

  • Посмотреть все разработки

• Наука

  Наука

  • Химия

  • Физика

  • Наука об окружающей среде

  • Астрономия

  • Биология

  • Квантовая механика

  • сельское хозяйство

  • Термодинамика

  • Материаловедение

  • Просмотреть все науки

• Образование и обучение

  Образование и обучение

  • K12

  • Высшее образование

  • STEM

  • Повышение квалификации учителей

  • Развитие курса

  • Онлайн-образование

  • Подготовка к тесту

  • Просмотреть все Образование и обучение

• Социальные науки

  Социальные науки

  • социология

  • экономика

  • Психология

  • Антропология

  • Политическая наука

  • закон

  • Городское планирование

  • Права человека

  • Устойчивость

  • Публичная политика

  • Просмотреть все социальные науки

• Арт Дизайн

  Арт Дизайн

  • Музыка

  • Кино и театр

  • Цифровые медиа

  • Изобразительное искусство

  • Дизайн и творчество

  • Посмотреть все Искусство и дизайн

• Data Science

  Data Science

  • Биоинформатика

  • Большое количество данных

  • Сбор данных

  • Анализ данных

  • Визуализация данных

  • Просмотреть все Data Science

• Программирование

  Программирование

  • Мобильная разработка

  • Веб-разработка

  • Базы данных

  • Разработка игр

  • Языки программирования

  • Разработка программного обеспечения

  • Облачные вычисления

  • Посмотреть все программы

• Личное развитие

  Личное развитие

  • Навыки общения

  • Развитие карьеры

  • Самосовершенствование

  • Просмотреть все Личное развитие

Рейтинги

• Лучшие курсы 2019 года

• Самые популярные курсы 2019 года

Просмотреть страницу рейтингов

Новости

.

Страница не найдена

ONLINESTUDIES

На базе Keystone

Войти

Регистр

• В сети

• Мастер

• кандидат наук

• закон

• Холостяк

• MBA

• Здравоохранение

.

10 лучших онлайн-курсов по аналитике больших данных | 2019 обновлено

Сегодня наука о данных больше не модное слово, как рост рынка, управляемого данными. Согласно отчету IBM, к 2020 году количество объявлений о вакансиях, связанных с данными, вырастет до 2,7 миллиона. Тем не менее, спрос на профессиональных навыков, связанных с данными, , таких как машинное обучение и ИИ, являются обязательными для аналитических талантов.

Эта статья рекомендует 10 лучших онлайн-курсов для начинающих, особенно тех, кто планирует перейти на работу по анализу данных.

Курсера

1. Навыки анализа данных и презентации: специализация подхода PwC

Провайдер : Price Waterhouse Coopers LLP

Обязательства: 21 неделя, 3-4 часа в неделю

Эта специализация включает в себя 5 курсов, от принятия решений на основе данных, решения проблем с помощью базовых функций Excel, визуализации данных с расширенными возможностями Excel до бизнес-презентации в PowerPoint и финального проекта.

• Курс 1: Принятие решений на основе данных
• Курс 2: Решение проблем с помощью Excel
• Курс 3: Визуализация данных с помощью Advanced Excel
• Курс 4: Эффективные бизнес-презентации в PowerPoint
• Курс 5: Навыки анализа данных и презентации: финальный проект подхода PwC

Средний рейтинг 4.6

Специализация анализа данных разработана для сотрудников компанией PWC, которая, несомненно, больше фокусируется на бизнес-приложениях, чем на теории. Он подходит для людей без опыта программирования.

2. Специализация в области науки о данных

Провайдер: Университет Джона Хопкинса

Обязательства: 43 недели, 4-9 часов в неделю

Состоит из 10 курсов, эта специализация охватывает концепции и инструменты, которые вам понадобятся на протяжении всего процесса обработки данных, от задания правильных вопросов до выводов и публикации результатов.

Средний рейтинг 4,6

Это одна из самых длинных специализаций по науке о данных на Coursera. В отличие от PWC, он больше фокусируется на теориях, связанных со статистикой, алгоритмами и анализом данных. Кроме того, эти курсы основаны на языке программирования R. Поэтому перед посещением курсов рекомендуется получить базовые знания в области программирования.

3. Специализация на больших данных

Провайдер: Калифорнийский университет, Сан-Диего

Обязательства: 30 недель, 3-6 часов в неделю

Всего из 6 курсов, он охватывает основные аспекты больших данных, от базового введения, моделирования, систем управления, интеграции и обработки до машинного обучения и графической аналитики.

• Курс 1: Введение в большие данные
• Курс 2: Моделирование и управление большими данными
• Курс 3: Интеграция и обработка больших данных
• Курс 4: Обзор машинного обучения
• Курс 5: Графическая аналитика для больших данных
• Курс 6: Большие данные — финальный проект

Средний рейтинг 4.3

Это отличное введение в большие данные для новичков, которые не слишком углубляются в программирование. Предварительный опыт программирования не требуется. Он включает в себя несколько программных инструментов с открытым исходным кодом, включая Apache Hadoop.

4. Статистика с

рэнд

Поставщик: Duke University

Обязательства: 27 недель, 5-7 часов в неделю

Пройдя 5 курсов по данной специализации, вы научитесь анализировать и визуализировать данные в R.Вы сможете создавать воспроизводимые отчеты об анализе данных, демонстрировать концептуальное понимание единой природы статистического вывода, выполнять частотный и байесовский статистический вывод и моделировать.

• Курс 1: Введение в вероятности и данные
• Курс 2: Числовые и категориальные данные
• Курс 3: Линейная регрессия и моделирование
• Курс 4: Байесовская статистика
• Курс 5: Статистика с R Capstone

Средний рейтинг 4.5

Курс посвящен программированию на языке R. Пожалуйста, убедитесь, что вы полностью готовы к программированию.

EDX

5. Профессиональная программа Microsoft в области науки о данных

Провайдер: Microsoft

Обязательства: 56-58 недель, 2-4 часа в неделю

Состоит из 4 частей (всего 10 курсов) и финального проекта. Эта специализация охватывает базовое введение в науку о данных, основные языки программирования и продвинутые языки программирования в прикладной науке о данных.

• Раздел 1 — Основы
• Блок 2 — Core Data Science
• Раздел 3 — Прикладная наука о данных
• Блок 4 — Capstone Project

Средний рейтинг Н / Д

Неудивительно, что он имеет высокую связь с программным обеспечением Microsoft, включая Excel, Power BI, Azure и R-сервер. Эти курсы также включают R и Python.

6.Маркетинговая аналитика

Провайдер: Калифорнийский университет, Беркли

Обязательства: 16 недель, 5-7 часов в неделю.

Изучив 5 курсов по этой специализации, вы можете получить сертификат и зачетные курсы по окончании учебы. Программа разработана и преподается отраслевым экспертом Стефаном Соргером, который занимал руководящую роль в маркетинге и разработке продуктов в таких организациях, как Oracle, 3Com и NASA.

• Курс 1: Программа BerkeleyX по маркетинговой аналитике MicroMasters®
• Курс 2: Маркетинговая аналитика: стратегия маркетинговых измерений
• Курс 3: Маркетинговая аналитика: аналитика цен и продвижения
• Курс 4: Маркетинговая аналитика: анализ конкуренции и сегментация рынка
• Курс 5: Маркетинговая аналитика: продукты, распространение и продажи

Средний рейтинг Н / Д

Эта программа больше ориентирована на использование данных о маркетинговом планировании и принятии решений, включая стратегию маркетинговых измерений, анализ цен и продвижения, конкурентный анализ и сегментацию рынка, распределение продуктов и продажи.Лично говоря, это хороший курс для цифрового маркетолога, который хочет улучшить свои числовые способности.

Когнитивный класс

7. Основы больших данных

Провайдер: IBM

Обязательства: 13 часов

Состоит всего из 3 блюд. Эти курсы дают краткое введение в большие данные, Hadoop и Spark. Когнитивный класс раньше был известен как Университет больших данных.Теперь они переименовали его в провайдера MOOC, поддерживаемого IBM.

• Курс 1: Большие данные 101
• Курс 2: Hadoop 101
• Курс 3: Основы Spark 1

Средний рейтинг Н / Д

В рамках программы Big Data 101, курсы в основном знакомят с основными понятиями о больших данных и о том, как они используются в нашей повседневной жизни и работе. Между тем, представлено множество инструментов для работы с большими данными, чтобы показать, как данные собираются, обрабатываются и визуализируются.

Альтернативный курс: Магистр наук о данных

Эта программа представляет собой 100% интерактивную программу 36 по науке о данных, разработанную, чтобы позволить вам развить навыки, знания и опыт для достижения успеха в области науки о данных. Курсы посвящены машинному обучению, интеллектуальному анализу данных, большим данным и глубокому обучению, а также навыкам кодирования на Python, SQL, R и SAS.

Открытые курсы MIT

8.Расширенные структуры данных

Инструктор: профессор Эрик Демейн +

Обязательства: 22 сеанса, 90 минут / сеанс

Этот курс представляет собой широкий обзор множества различных типов структур данных, включая геометрические структуры данных, такие как карта, и временные структуры данных, как в хранилище, которое происходит во временном ряду. Он охватывает основные направления исследований широкого спектра таких структур данных.

• Сессия 1: Постоянные структуры данных
• Сессия 2: Ретроактивные структуры данных
• Сессия 3 ~ 4: Геометрические структуры I ~ II
• Сессия 5 ~ 6: Динамическая оптимальность I ~ II
• Сессия 7: Модели иерархии памяти
• Сессия 8 ~ 9: Структуры без кеширования I ~ II
• Сессия 10: Словари
• Сессия 11: Целочисленные модели
• Сессия 12: Fusion Trees
• Сессия 13: Целочисленные нижние границы
• Сессия 14: Сортировка по линейному времени
• Сессия 15: Статические деревья
• Сессия 16: Строки
• Сессия 17 ~ 18: Краткие структуры I ~ II
• Сессия 19 ~ 20: Динамические графики I ~ II
• Сессия 21: Нижняя граница динамической связности
• Сессия 22: История моделей памяти

Средний рейтинг Н / Д

Это углубленный курс по объяснению различных структур данных.Чтобы помочь каждому учащемуся легче усвоить урок, еженедельно предоставляется одностраничное задание, которое поможет избавиться от трудностей в течение всего процесса обучения.

9. Python

Инструкторы: Остин Бингхэм, Роберт Смоллшир, Терри Той, Бо Миланович, Эмили Бач, Рейндерт-Ян Эккер

Обязательства: 3 занятия, всего 28 часов

Этот путь проведет вас от основ языка Python до работы с веб-фреймворками и программирования.

Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования. Это открытый исходный код, поэтому интерпретатор и исходный код находятся в свободном доступе и распространяются в двоичной форме. Это способствует тому, что Python становится популярным языком программирования для анализа данных.

Средний рейтинг Н / Д

Есть 3 занятия для начинающих, среднего и продвинутого по отдельности. Вы можете выбрать один из подходящих курсов или вырастете с нуля до героя после того, как закончите все курсы.

Удеми

10. Учебное пособие по Java для начинающих

Инструктор: Джон Перселл

Обязательства: 75 лекций, всего 16 часов

Начальный курс по изучению языка программирования Java. Никаких предварительных знаний программирования не требуется. Основная причина для рекомендации этого курса: Hadoop основан на Java, и это одна из самых популярных программных утилит с открытым исходным кодом, которая открывает почву для анализа больших данных.

Осьминога

Традиционные подходы к извлечению данных онлайн вручную больше не используются. Вам нужен гораздо более эффективный инструмент для извлечения информации из Интернета.

Octoparse — это автоматический инструмент для очистки веб-страниц, рекомендованный многими экспертами по данным. Он прост в использовании, быстро обучается и не требует предварительных знаний в области программирования. Миллионы данных онлайн превратятся в структурированные таблицы (Excel, CSV, SQL, API), которые будут у вас под рукой за секунды.

Обширные обучающие материалы можно найти на веб-сайте Octoparse , например, , извлекающие лиды из каталогов (Yellowpages) и , извлекающие информацию о продукте с онлайн-рынка (Amazon) .

Самая большая проблема для вас не в том, насколько сложными будут курсы, а в том, чтобы вывести свою карьеру на новый уровень.

Счастливого обучения!

Artículo en español: 10 курсов по аналитике больших данных | 2020
También puede leer artículos de web scraping en El Website Oficial

Автор: Сурье М.(Команда Octoparse)

Редактировать: Эшли Велдон

.