Практическое применение Big Data аналитики для решения бизнес-задач

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Практическое применение Big Data аналитики для решения бизнес-задач» от Школа Больших Данных - bigdataschool.ru

1. Постановка бизнес-задач и знакомство с BigData архитектурой - 4 часа. Определяем бизнес-потребность. Формируем ключевые требования к решению, которое позволит удовлетворить бизнес-потребность и принести ценность Теория по архитектуре аналитического приложения…
2. Инструменты для анализа больших данных - 4 часа. Описание инструментов для анализа больших данных Spark, Hive, Dask и др. Практическая часть: анализ данных с помощью Spark/Hive.
3. DWH хранилища данных, слои накопления данных (stg, ods, dds, dim, mart) - 4 часа. Предназначение концептуальных слоев накопления данных Очистка и трансформация данных Batch загрузка данных Stream загрузка данных Практическая часть: загрузка данных различными…
4. Способы организации хранения сырых данных (stg слой) - 3 часа. 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 Практическа…
5. Инструменты для управления процессами обработки и перемещения данных. Часть 1 - 4 часа. Введение в Airflow. Практическая часть: настройки и демонстрация работы Airflow на примере простых задач.
6. Инструменты для управления процессами обработки и перемещения данных. Часть 2 - 4 часа. Создаем пайплайн перемещения данных с помощью airflow Практическая часть: реализации пайплайна обработки и перемещения данных с помощью Airflow.
7. BI инструменты для аналитика данных - 4 часа. OLAP/OLTP базы данных. BI инструменты (SuperSet, PowerBI, и др.), их архитектура и область применения. Практическая часть: построение дашбордов в BI инструменте.
8. Введение в ML - 4 часа. Кейсы использование ML Разбор модели кейса Практическая часть: встраивание модели в pipeline обработки данных.
9. junior / middle - 1 час. Дистанционный.

Чему вы научитесь

• Освоите и сможете применять: определяем бизнес потребность. формируем ключевые требования к решению, которое позволит удовлетворить бизнес потребность и принести ценность теори…
• Научитесь анализировать и применять: описание инструментов для анализа больших данных spark, hive, dask и др. практическая часть анализ данных с помощью spark/hive.
• Научитесь уверенно работать с темой: кейсы использование ml разбор модели кейса практическая часть встраивание модели в pipeline обработки данных.
• Освоите и сможете применять: создаем пайплайн перемещения данных с помощью airflow практическая часть реализации пайплайна обработки и перемещения данных с п…
• Разберётесь в основах airflow. практическая часть настройки и демонстрация работы airflow на примере простых задач.