Курс BDAM: Аналитика больших данных для руководителей

Другие мероприятия
14-16 сентября 2020
г. Москва, БЦ "Бизнес Депо"

В календарь

Google Calendar iCalendar (.ics)
Все мероприятия

Курс «Аналитика больших данных для руководителей» ориентирован на руководство государственных предприятий и частных компаний, менеджеров и специалистов, которые хотят получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах Big Data и цифровизации бизнеса.

Программа курса «Аналитика больших данных для руководителей»

1. Введение в Big Data (Большие данные)

  • Большие данные и цифровизация бизнеса
  • Методы аналитики больших данных
  • Отраслевая специфика аналитики больших данных
  • Сценарии применения технологий больших данных
  • Жизненный цикл аналитики данных: получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение
  • Формирование озера данных Data Lake

2. Data Mining  — извлечение знаний из больших данных

3. Машинное обучение для Data mining

  • Основные определения
  • Задачи и область применения машинного обучения
  • Supervised/unsupervised машинное обучение
  • Инструменты и технологии машинного обучения

4. Data mining в социальных сетях

  • Введение в анализ социальных сетей и теорию графов
  • Базовые алгоритмы на графах и основные возможности графового анализа
  • Феномен маленького мира
  • Выделение важных узлов в социальных сетях
  • Инструменты и методы визуализации графов для применения в бизнесе

5. Инструментарий для работы с Big Data

  • Специфика работы с Big Data
  • Аналитика для неструктурированных данных с использованием Hadoop
  • Назначение и характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop для хранения и обработки Big Data (MapReduceHDFS, YARN, SparkHBaseHive, и т.д.)
  • Сравнительный анализ Hadoop дистрибутивов (Arenadata HadoopCloudera, Horton Works, MapR) и инструментарий аналитика данных на примерах использования
  • Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data
  • Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data
  • Средства визуализации для аналитики данных.

6. Интеграция Больших данных

  • Основные принципы работы с Big Data
  • Импорт и экспорт данных с Hadoop (SQL, NoSQLHDFS, NFS, потоковые данные, web content, файлы логов, социальные сети)
  • Пакетная и динамическая загрузка данных

7. Правовые аспекты организации защиты персональных данных

  • Правовое регулирование в области защиты персональных данных
  • Международная практика в области защиты персональных данных
  • Права субъекта и обязанности оператора при обработке персональных данных
  • Виды нарушений безопасности персональных данных
  • Стандарт GDRP 

8. С чего начать?

  • Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли
  • Специфика рынка данных и аналитики
  • Использование подходов Agile и DevOps
  • Методологии для стандарты
  • Отличия подходов Business Intelligence и Data Science
  • Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data.

Контакты

Место проведения

Комментарии пользователей