Версия сайта для слабовидящих
Практическое применение Big Data Аналитики для решения бизнес-задач
Решите реальный бизнес-кейс на аналитической платформе, используя современные инструменты стека Big Data. Принимайте управленческие решения на основе ценных инсайтов, построив собственный аналитический ETL-конвейер для работы с корпоративными хранилищами и озерами данных
Код курса
PRUS
Ближайшая дата курса
2 октября, 2023
Длительность обучения
32 ак.часов
Стоимость обучения
88 000 руб.
Аналитика больших данных в бизнесе
Чтобы оперативно принимать управленческие решения, прогнозируя и предупреждая любые внештатные ситуации, современный бизнес переходит к парадигме data-driven управления. Это позволяет в режиме реального времени выявить отклонения в технологических или производственных процессах и своевременно предупредить сбой. С коммерческой точки зрения потоковая аналитика больших данных позволяет «на лету» понять потребности каждого своего клиента и сформировать для него персональное коммерческое предложение в соответствии с потребностями и возможностями конкретного человека. Эти и другие кейсы можно реализовать, используя современные аналитические платформы, которые собирают исходные данные из разных источников, очищают и обогащают их, чтобы загрузить в корпоративное хранилище или озеро, откуда их будут потреблять аналитические приложения и BI-системы. Также при этом задействованы конвейеры потоковой и пакетной обработки данных на основе множества открытых и проприетарных технологий: Apache Kafka, AirFlow, NiFi, Spark, Flink, Greenplum, Snowflake, реляционные базы данных и NoSQL-хранилища.
Познакомиться со всеми этими и другими 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.
Кому нужно обучение по аналитике Big Data в бизнесе
Цель курса:
Аудитория:
- ИТ-архитекторы, которые выбирают концепцию построения хранилищ данных и конкретные сервисы для решения задач бизнеса;
- технические директоры, которые оценивают решения с точки зрения стратегии развития компании в плане IT-технологий;
- дата-инженеры, разработчики и системные администраторы, которые будут непосредственно участвовать в реализации проектных решений;
- аналитики данных, которым интересна архитектура используемой инфраструктуры.
Предварительный уровень подготовки:
- опыт написания SQL запросов
- работа с командной строкой linux
Как проходят курсы
Офлайн-обучение или онлайн-курс проходят в формате интерактивного семинара: даже в дистанционном режиме с вами занимается живой преподаватель - рассказывает теорию, дает практические задания и проверяет результаты выполнения. В качестве примеров рассматриваются кейсы из реального бизнеса и лучшие практики data-driven управления
Продолжительность курса: 32 академических часа, 8 дней
Соотношение теории к практике: 50/50
По завершении обучения вы получите
Программа курса
"PRUS: Практическое применение Big Data Аналитики для решения бизнес-задач"
- 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
- Описание инструментов для анализа больших данных Spark, Hive, Dask и др.
Практическая часть: анализ данных с помощью Spark/Hive
- Предназначение концептуальных слоев накопления данных
- Очистка и трансформация данных
- Batch загрузка данных
- Stream загрузка данных
Практическая часть: загрузка данных различными способами
-
Теоретическое описание слоя хранения данных и его принципов
-
Big Data репозиторий, HDFS и форматы хранения данных
-
EDW концепция, преимущества и недостатки
-
NoSQL подход к хранению данных
Практическая часть: демонстрация работы с файлами в HDFS и S3
- Введение в Airflow.
Практическая часть: настройки и демонстрация работы Airflow на примере простых задач
- Создаем пайплайн премещения данных с помощью airflow
Практическая часть: реализации пайплайна обработки и перемещения данных с помощью Airflow
-
OLAP/OLTP базы данных. BI инструменты (SuperSet, PowerBI, и др.), их архитектура и область применения.
Практическая часть: построение дашбордов в BI инструменте
- Кейсы использование ML
- Разбор модели кейса
Практическая часть: встраивание модели в pipeline обработки данных
Программа курса «PRUS: Практическое применение Big Data Аналитики для решения бизнес-задач»
Отправить ссылку на:
Кто проводит курс
Ермилов Дмитрий
Кандидат наук, Ведущий Data Scientsit в ФГУП "Центр информационных технологий", Москва
Конорев Олег
Руководитель группы Data Science в НИИ "Квант", Москва