ВШБиТ

ГУУ

Посмотреть

Быстрая и качественная подготовка руководителей высшего и среднего звена любой отрасли бизнеса

MBA Общий менеджмент

Программа

Присоединяйся в ГУУ!

Позвонить

Анализ больших данных: обработка и визуализация информации

256

часов

Оставить заявку

месяца

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

Программа профессиональной переподготовки

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

Оставить заявку

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

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

Заключите договор