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.
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.
