Курс Практическое применение Big Data аналитики для решения бизнес-задач
Вы стремитесь перейти от стандартных отчетов к полноценному data-driven управлению? Хотите не просто собирать данные, а извлекать из них ценные инсайты, которые будут двигать ваш бизнес вперед? Наш 8-дневный практический курс по Big Data аналитике для решения бизнес задач— это глубокое практическое погружение в мир аналитики больших данных, созданное для тех, кто готов решать реальные бизнес-задачи с помощью современных технологий.
Мы проведем вас по всему циклу работы с данными: от постановки бизнес-целей и проектирования архитектуры до построения сложных ETL-конвейеров, анализа информации с помощью Spark и Hive и визуализации результатов в BI-системах. Забудьте о сухой теории — вы реализуете сквозной бизнес-кейс на полноценной настройке аналитической платформы, освоите ключевые инструменты Big Data и научитесь превращать сырые данные в основу для принятия стратегических решений. Этот курс по анализу данных — ваш прямой путь к тому, чтобы стать специалистом, который видит за цифрами и инструментами реальные бизнес-возможности.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| PRUS | 20 октября 2025 12 января 2026 20 апреля 2026 |
96 000 руб. | 32 ак.часов Количество дней: 8 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Курс Практическое применение Big Data аналитики для решения бизнес-задач
ИТ-архитектор
Вы отвечаете за выбор концепции построения хранилищ данных и ищете наиболее эффективные сервисы для решения бизнес-задач. Курс поможет вам проектировать современные аналитические платформы и понимать их компоненты
Технический директор (CTO)
Вы оцениваете технологические решения с точки зрения стратегии развития компании. Вы получите комплексное представление об экосистеме Big Data, что позволит принимать взвешенные решения об инвестициях в IT-инфраструктуру
Руководитель IT-проектов
Вы управляете командами разработки и внедрения аналитических систем. Курс даст вам понимание всего технологического стека и жизненного цикла Big Data проекта, что позволит эффективнее планировать ресурсы и оценивать риски
Аналитик данных
Вам интересна архитектура используемой инфраструктуры, и вы хотите глубже понимать, как данные попадают в ваши отчеты. Вы научитесь работать с DWH, строить витрины данных и использовать BI-инструменты для продвинутой аналитики
Программа курса
Практическое применение Big Data Аналитики для решения бизнес-задач
Познакомиться со всеми инструментами аналитической обработки данных, освоив их на сквозном практическом примере вам поможет наш базовый курс по архитектуре аналитических платформ Big Data технологий применительно к бизнес-задачам. В качестве примеров рассматриваются кейсы из реального бизнеса и лучшие практики data-driven управления.
Курс направлен на решение реального бизнес-кейса на аналитической платформе, используя современные инструменты стека Big Data. Это позволит Вам в дальнейшем принимать управленческие решения на основе ценных инсайтов, построив собственный аналитический ETL-конвейер для работы с корпоративными хранилищами и озерами данных. На курсе мы делаем упор на освоение самых востребованных в индустрии технологий:
- Обработка данных: Apache Hadoop, Spark, Hive, Dask
- Оркестрация: Apache Airflow, Apache NiFi
- Потоковая обработка: Apache Kafka
- Хранилища данных: HDFS, S3, Greenplum, NoSQL
- BI и визуализация: Apache Superset, PowerBI
- Контейнеризация: Docker
- Языки: SQL, Python
- Определяем бизнес-потребность. Формируем ключевые требования к решению, которое позволит удовлетворить бизнес-потребность и принести ценность
- Теория по архитектуре аналитического приложения BigData
Практическая часть: построение архитектуры анализа данных в зависимости от бизнес кейсов
Программа курса «PRUS: Практическое применение Big Data Аналитики для решения бизнес-задач»
Отправить ссылку на:
Как проходит обучение
Формат и расписание
Интенсивное 8х дневное обучение онлайн, с 14:00 до 18:00 (МСК). Живые лекции и практические занятия на платформе для видеоконференций с записью трансляций. Доступ к лабораторным стендам 24 часа (круглосуточно) в течении 2 недель с даты начала обучения.
Поддержка в Telegram-чате
Общайтесь с преподавателями, координаторами и одногруппниками, обменивайтесь опытом и получайте помощь по сложным вопросам
Доступ к записям
Если вы пропустили занятие, вы всегда сможете посмотреть его в записи в вашем личном кабинете.
Реальные кейсы
Все обучение построено вокруг сквозного бизнес-кейса, что позволяет видеть практическое применение каждой технологии на практике
Что вы будете уметь после курса
После завершения нашего курса по практической аналитике данных вы сможете не просто выполнять отдельные задачи, а комплексно подходить к решению бизнес-проблем с помощью Big Data и моделей Машинного обучения:
- Проектировать архитектуру аналитических решений: От постановки бизнес-задачи до выбора оптимальной архитектуры и технологического стека для ее реализации.
- Работать с ключевыми инструментами Big Data: Вы получите практический опыт работы с Apache Spark, Hive, Airflow, Kafka, NiFi и BI-системами, понимая их роль и место в общем ландшафте данных.
- Строить DWH и Data Lake: Разбираться в концепциях корпоративных хранилищ и озер данных, проектировать слои накопления (STG, ODS, DDS, Marts) и управлять ими.
- Создавать ETL/ELT-конвейеры: Проектировать и реализовывать пайплайны для пакетной и потоковой загрузки, очистки, трансформации и обогащения данных.
- Анализировать большие данные: Выполнять сложный анализ данных с помощью таких инструментов, как Spark и Hive, для извлечения бизнес-инсайтов.
- Визуализировать данные и строить дашборды: Использовать BI-инструменты (Superset, PowerBI) для создания наглядных отчетов и дашбордов, которые помогают в принятии управленческих решений.
- Интегрировать Machine Learning: Понимать, как встраивать модели машинного обучения в конвейеры обработки данных для решения задач предиктивной аналитики.
Старт в профессии Архитектора — курс является обязательной основой.
- Основы проектирования: DWH, DataLake, LakeHouse, базовые дизайн-паттерны в аналитических системах
- Проектирование моделей данных на концептуальном, логическом и физическом уровне
- Архитектура данных как часть Enterprise Architecture: задачи Data Governance, артефакты Enterprise Data Architecture, отраслевые примеры
Аналитик Big Data для бизнеса
- ARMG: техническая грамотность, понимание систем хранения данных
- PRUS: применение знаний для решения бизнес задач, кейсы, визуализация
- Скидка на второй курс 30%
Для менеджеров, аналитиков и продакт-owners
Профессиональный Архитектор Данных
- ARMG: изучаете что и почему (теория, подходы и концепции)
- PRAR: углубляетесь в как (практическая реализациm best practices, реальные кейсы)
- Скидка на второй курс 30%
Для тех, кто хочет стать высококлассным техническим специалистом
Архитектор ML-систем
- ARMG: основные принципы по работе с данными (сбор, хранение, обработка)
- ARML: специфика ML данных, MLOps, пайплайны, feature stores
- Скидка на второй курс 30%
Для будущих ML-архитекторов и Data Scientist’ов
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
- Руководитель отдела искусственного интеллекта в компании Rubetek. Специализируюсь на разработке систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge- устройствах.
- Эксперт по внедрению MLOps-практик для автоматизации процессов разработки и создания ML-решений. Проектирую архитектуру систем и настраиваю ETL-процессы для работы с данными.
- Специализация: разработка систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge — устройствах.
- Опыт: распознавание лиц и автомобильных номеров, включая спецтранспорт; защита от спуф-атак; распознавание серийных номеров и показаний счётчиков воды; трекинг людей и транспортных средств; контроль качества и обнаружение брака на производстве.
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Профессиональные компетенции:
- Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
- Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека, сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей Yolo, SSD, fRCNN, U-net
- Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy.
- Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей
Отзывы слушателей курса
Оставить отзывЧасто задаваемые вопросы (FAQ)
Курс рассчитан на специалистов, уже имеющих опыт написания SQL-запросов и базовые навыки работы в командной строке Linux.
Если не уверенны проконсультируйтесь с нашими менеджерами — у нас есть программы для разного уровня подготовки .
Отправьте заявку на обучение
Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня