Иконка для версии для слабовидящих
ВШБиТ
ГУУ
Быстрая и качественная подготовка руководителей высшего и среднего звена любой отрасли бизнеса
MBA Общий менеджмент
Программа

Анализ больших данных: обработка и визуализация информации

256
часов
2
месяца
Программа Института экономики и финансов
Программа позволяет овладеть комплексными навыками применения инструментов работы с большими данными, включая сбор, обработку, визуализацию и интерпретацию
Диплом о профессиональной переподготовке ГУУ
Стоимость обучения: 75 000 ₽
Формат обучения: очный,
с дистанционным обучением
Старт: 6 октября, 3 ноября
Запросить консультацию
Главная / Программы / Анализ больших данных: обработка и визуализация информации

Для кого?

Станьте экспертом в мире Big Data: от теории к практике
Специалисты среднего и высшего звена
Применять методы машинного обучения для анализа данных, включая кластеризацию и регрессию
Применять на практике инструменты и технологии разработки аналитических решений для реальных задач

По результатам обучения вы сможете:

Применять на практике аспекты безопасности в области больших данных
Работать с BI-системами для создания и представления отчетности и дашбордов

Преподаватели программы

приглашенный эксперт, Ведущий инженер научного отдела физического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова
Паршинцев Александр Александрович
к.э.н., доцент, доцент кафедры статистики ГУУ
Паршинцева Лидия Сергеевна

Структура программы

  1. Цели и задачи курса. Предмет и объекты изучения. Терминология и основные понятия в области больших данных.
  2. Статистика и проблемы больших данных. Извлечение полезной информации. Проблемы и возможности больших данных. Примеры использования больших данных. Применение аналитики больших данных.
  3. Знакомство с Linux. Дистрибутивы Linux. Установка Linux на VPS сервер и ПК. Ядро Linux. Терминал. Ключевые особенности. Знакомство с Docker.
  4. Знакомство с Python. Синтаксис и особенности. Интерпретаторы и IDE. Модули.
  5. Основы Python. Переменные и типы данных. Условные операторы. Циклы. Функции. Списки. Словари. Классы.
  6. Примеры программ на Python. Знакомство с Pandas.
  7. Проблемы хранения больших объемов данных. Проблемы доступа к данным. Решение проблем с большими данными. Введение в Hadoop и его компоненты. Экосистема Hadoop.
  8. Основы безопасности и защиты данных. Основные угрозы. Ключевые методы защиты. Шифрование и Аутентификация. Маскирование и анонимизация данных.
  9. Защита распределенных систем. Мониторинг и аудит. Резервное копирование и восстановление. Ключевые инструменты и технологии.

Как поступить?

Заполните регистрационную форму и отправьте заявку
Мы свяжемся с Вами, чтобы рассказать о порядке подачи документов
1
2
Заключите договор
3

Контакты для связи

Наш офис:
г. Москва, Рязанский проспект, 99, стр. 8
Телефон:
E-mail:
Получить консультацию по выбору программы