Аналитик Big Data: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Кто такой аналитик Big Data?

Аналитик больших данных (Big Data Analyst) — это специалист, который собирает данные из многочисленных источников и хранилищ данных компании, анализируют и интерпретируют их, чтобы извлечь такую информацию, которая может быть полезна для бизнеса. Аналитики больших данных также привлекаются компаниями для выполнения задач конкурентного анализа рынка с целью выявления ключевых тенденций в отрасли.

Что делают аналитики Big Data и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

• решение аналитических задач;
• выявление и анализ инцидентов;
• участие в разработке продуктовых метрик и методов исследований;
• подготовка отчетов, дашбордов, визуализация результатов исследований;
• проведение и анализ А/Б-тестов.
• разработка и развитие предиктивных алгоритмов;
• автоматизация маркетинговой аналитики на основании собственных моделей;
• создание дашбордов для конечных пользователей;
• проверка и исследование гипотез.

Что должен знать и уметь аналитик Big Data? 

Требования к аналитикам Big Data:

• Знание основ математической статистики
• Работа с Excel и Google Таблицами
• Основы программирования на Python
• Работа с Power BI
• Создание аналитических отчётов
• Знание Google Analytics и Яндекс.Метрики
• Работа с базами данных на SQL
• Создание дашбордов
• Подготовка презентаций в Power Point

Востребованность и зарплаты аналитиков Big Data

На сайте поиска работы в данный момент открыто 979 вакансий, с каждым месяцем спрос на аналитиков Big Data растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой аналитика Big Data по всей России:

• от 95 000 руб. – 158
• от 175 000 руб. – 89
• от 255 000 руб. – 55
• от 335 000 руб. – 15
• от 415 000 руб. – 7

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

• от 120 000 руб. – 68
• от 195 000 руб. – 46
• от 270 000 руб. – 32
• от 345 000 руб. – 13
• от 420 000 руб. – 5

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

• от 140 000 руб. – 15
• от 210 000 руб. – 9
• от 280 000 руб. – 6
• от 425 000 руб. – 2

Как стать аналитиком Big Data и где учиться?

Варианты обучения для аналитика Big Data с нуля:

• Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого. Минусы – нет системности, самостоятельное обучение может оказаться неэффективным, полученные навыки могут оказаться невостребованными у работодателя;
• Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику – это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.

Ниже сделали обзор 15+ лучших онлайн-курсов.

15+ лучших курсов для обучения аналитика Big Data: подробный обзор

1 место. Курс «Факультет аналитики Big Data» — GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/big-data-analytics

Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев — от 4 828 ₽ / мес

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.

• 18 месяцев
• 9 кейсов в вашем портфолио
• Гарантия трудоустройства
• Онлайн, 1–2 раза в неделю

 

Аналитик Big Data извлекает ценные данные из большого массива информации: отзывов, прогнозов, результатов исследований. Он помогает бизнесу принимать взвешенные решения: строить гипотезы, запускать продукты, улучшать процессы, планировать развитие.

 

Кому подойдет курс

Новичкам
Даже если вы никогда не работали в IT, вы получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

 

Начинающим аналитикам
У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.

 

Практикующим IT-специалистам
Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

 

Программа обучения

Подготовительный блок

Курсы

• Видеокурс: как учиться эффективно
• Основы языка Python

 

I четверть

Фундамент анализа данных

Студенты научатся главному инструменту аналитика — языку SQL. Также изучат основы языка Python и базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn). 

Проект

Закрытое соревнование на Kaggle по предсказанию цены на недвижимость — решение задачи регрессии.

Курсы

• Встреча студентов с деканом факультета
• Основы языка Python
• Рабочая станция
• Основы реляционных баз данных. MySQL
• Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, Scikit-learn

II четверть

Сбор, обработка и хранение данных

Студенты научатся собирать данные из различных источников. Также проработают процессы предобработки неструктурированных данных и их хранения в различных базах данных для дальнейшего анализа. На заключительном этапе познакомятся с популярным инструментом по работе с большими данными — Hadoop.

Проекты

— Несколько пауков для сбора данных с сайтов разной сложности: от открытого API до динамических страниц.
— Хранение и обработка полученных данных.

Курсы

Методы сбора и обработки данных из сети Интернет

 

Базы данных для аналитиков

Изучите работу долговременных хранилищ, начнёте работать с MySQL и другими базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.

4 недели — 8 уроков

Big Data. Введение в экосистему Hadoop

Поработаете с парадигмой MapReduce и файловой системой HDFS, начнёте управлять ресурсами кластеров и планированием заданий в YARN, внедрите потоковую обработку данных. Изучите NoSQL, принципы ETL и архитектуры Data Lake и Lambda Architecture.

4 недели — 8 уроков

III четверть

Алгоритмы обработки и анализа данных. Совместно с компанией X5 Retail Group

Студенты начнут изучение теории вероятностей и математической статистики для понимания работы алгоритмов анализа данных. Также узнают базовые алгоритмы для решения основных задач анализа данных, научатся реализовать их с помощью Python и смогут применять их на практике в дальнейшем.

Проекты

— Разведочный анализ данных (EDA) на основе выбранного датасета: визуализация, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ.
— Предиктивная аналитика выбранного датасета.
— Участие в одном или двух соревнованиях на Kaggle: предсказать средний балл на экзамене по математике, который получают ученики репетиторов; предсказать, подойдет ли репетитор для подготовки к экзамену по математике.
— Проект от X5 Retail Group: А/Б-тестирование на данных офлайн-ритейла.

Курсы

• Теория вероятностей и математическая статистика
• Алгоритмы анализа данных

 

IV четверть

Системы машинного обучения. Рекомендательные системы

Студенты погрузятся в прикладное машинное обучение: решат несколько бизнес-кейсов с применением ML, а также подробно изучат популярный фреймворк для работы с BigData — Apache Spark. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.

Проекты

— Проект разработки модели с помощью Flask от сырых данных и типичных для отрасли задач до внедрения.
— Рекомендательная система на основе коллаборативной фильтрации.

Курсы

Машинное обучение в бизнесе

Вы познакомитесь с задачами, в которых машинное обучение помогает автоматизировать бизнес-процессы и улучшать финансовые показатели. Будут задачи по ретаргетингу, look-alike аудитории, uplift-моделированию. Также будут задачи по формулированию гипотез, презентации результатов, интеграции и АБ-тестированию ML-моделей.

5 недель — 9 уроков

Фреймворк Apache Spark

Рекомендательные системы

 

V четверть

Аналитика Big Data для бизнеса

Студенты научатся решать задачи ML с отзывами клиентов, геоданными и соцсетями. Также освоят несколько задач бизнес-аналитика в современных BI-системах: построение витрин данных, прогнозирование, управление знаниями и отчетность.Также студенты познакомятся с real-time системой обработки и анализа больших данных на основе Kafka и Apache Streaming.

Курсы

• Анализ данных в Power BI
• Потоковая обработка данных
• Финальный проект

 

Курсы со свободной датой старта

• Подготовка к собеседованию аналитика Big Data
• Введение в высшую математику
• Алгоритмы и структуры данных на Python. Интерактивный курс
• Видеокурс от Delivery Club
• Язык R для анализа данных
• Видокурс от Reg.ru.
  Системы сбора логов
• Видеокурс от X5 RETAIL GROUP.
  A/B тестирование от основ до продвинутых подходов

 

Ключевые навыки

— Владею методами машинного обучения
— Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
— Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
— Владею SQL и NoSQL СУБД
— Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
— Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)

2 место. Курс «Аналитик Big Data и старт в Data Science» — ProductStar

https://productstar.ru/analytics-bigdata-full-course

Стоимость: в рассрочку 6 658 ₽/ мес. на 12 месяцев

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH

• Длительность — 12 месяцев
• Онлайн — в удобное время
• Обучение — на практике
• Доступ к курсу — навсегда

 

Чему вы научитесь

Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

 

Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных

 

Строить системы анализа больших данных
Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели

 

Использовать сложную математику для анализа Big Data
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

 

Программа курса (120 лекций и воркшопов)

Блок 1: «SQL для анализа данных»

• Введение в блок SQL
• Извлечение и фильтрация данных
• Преобразование и сортировка данных
• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединение таблиц
• Вложенные запросы
• Обновление, добавление и удаление данных
• Создание, изменение и удаление таблиц
• Advanced
• Обзор основных программ

Блок 2: «Python и обработка данных»

• Введение в Python
• Типы данных, функции, классы, ошибки
• Строки, условия, циклы
• Списки и словари в Python
• Пакеты, файлы, Pandas — начало
• Pandas: продолжение
• Визуализация данных
• Базы данных и статистика
• Многопоточность
• Веб-сервер flask и контроль версий GIt
• Итоговый проект

Блок 3: «Построение Machine Learning моделей»

• Знакомство с машинным обучением
• Линейная регрессия
• Бинарная классификация
• Построение надежных стратегий валидации — важность локальной валидации
• Решающие деревья
• Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
• Feature Engineering, Feature Selection
• Градиентный бустинг
• Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
• A/B тестирование
• Обучение без учителя
• Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 4: «Нейронные сети и NLP»

• Введение в нейронные сети
• Обучение нейросетей
• Глубокое обучение на практике
• Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
• Свёрточные нейронные сети
• Введение в NLP, понятие ембеддинга
• Рекурентные нейронные сети
• Нейросети с вниманием, трансформеры
• Metric learning, обучение без учителя
• Обучение с подкреплением в нейросетях

Блок 5: «Рекомендательные системы»

• Введение
• Метрики и бейзлайны
• Матричное разложение
• Рекомендации через поиск ближайших соседей
• Гибридные рекомендательные системы

Блок 6: «Аналитика больших данных»

• Машинные методы для обработки данных
• Культура сбора и источники данных
• Предобработка и визуализация данных в pandas
• Построение прогнозных и предсказательных моделей
• Основы работы в Hadoop и MapReduce
• Работа в pyspark

…

Блок 7: «Обработка больших данных»

• Улучшение качества работы с данными
• Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
• Работа с облачными платформами: AWS, EMR, Azure
• Продвинутые подходы в MapReduce
• Организация команды для работы с данными. CRISP-DM

…

Блок 8: «Визуализация данных»

• Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
• Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
• Расширенные возможности визуализации данных + практика
• Организация хранения данных для целей анализа
• Презентация результата команде
• Решение бизнес-задач в команде
• Как управлять процессами по аналитике

…

Блок 9: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

Ваше резюме и проф.навыки после курса

Должность: Аналитик Big Data
Зарплата от: 145.000 рублей

• Machine Learning
  Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
  Продвинутая математика для ML
  Методы математической оптимизации. Основы линейной алгебры и теории множеств
  Построение ML-моделей
  Построение прогнозных и предсказательных моделей
• Продуктовые навыки
  Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами
• Hadoop
  Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
  Мат.статистика
  Хороший уровень понимание базы мат.статистики, необходимый для работы с данными
• Рекомендательные системы
  Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
• MapReduce
  Продвинутые подходы в MapReduce работы с BigData
• SQL
  Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
• Python
  Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
• Визуализация данных
  Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Data Studio
• Презентация данных
  Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных

Курс «BIG DATA для менеджеров» — ProductLIVE

https://ProductLIVE.io/big-data-mba

Стоимость: 94 800 рублей или в рассрочку 7 900 руб/мес

Научитесь внедрять AI и использовать Big Data, чтобы оптимизировать работу компании, повысить прибыль и всегда быть на шаг впереди конкурентов. КУРС ДЛЯ РУКОВОДИТЕЛЕЙ ДЕПАРТАМЕНТОВ И НАПРАВЛЕНИЙ В КРУПНЫХ КОМПАНИЯХ.

 

Управление Big Data и AI — это отдельная область знаний. Вам не нужно быть техническим экспертом. На курсе вы освоите высокоуровневое понимание технологий и научитесь видеть возможности для роста и трансформации.

 

Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои собственные задачи.

 

Краткая программа курса

12 недель
Как работает Big Data & ML

• Основные понятия
• Модели машинного обучения
• Сбор и хранение данных
• Обработка и аналитика

 

 10 недель
Менеджмент Big Data проектов

• Основные подходы к оцифровке бизнеса
• Как AI может быть полезен руководителю
• Какие люди нужны для реализации проектов по AI
• Планирование в AI проектах

4 недели
Дополнительные аспекты в работе с большими данными

• Юридические аспекты работы с большими данными
• Как презентовать Big Data проект руководству
• Summary. Подготовка проектного предложения

 

Ваши компетенции после курса

• Понимание возможностей Big Data & Machine Learning для бизнеса
• Умение выстраивать работу с BD и DS командой
• Понимание юридических аспектов работы с большими данными
• Навыки проверки гипотез через MVP
• Навыки работы с датасетами и фреймворками
• Навык планирования Big Data проектов
• Умение выявлять кадровые потребности в бизнесе и находить правильных кандидатов на должности в сфере Big Data
• Понимание алгоритмов искусственного интеллекта и инструментов BD

 

После успешного обучения

СЕРТИФИКАТ

Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу предоставляется на английском языке

РАЗВИТИЕ КАРЬЕРЫ

— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— подборки инженеров, инсайты рынка поставщиков данных
— проекты в ваше портфолио

СООБЩЕСТВО

Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер

Курс «BIG DATA с нуля» — Нетология

https://netology.ru/programs/big-data

Стоимость: 24 850 ₽ или рассрочка на 12 месяцев — 2 070 ₽ / мес

• Научитесь работать с большими данными
• Расширьте знания в аналитике
• Перейдите на новый уровень в профессии

 

• Формат обучения онлайн
• Для кого для всех, кто готов повышать свою грамотность в IT-технологиях
• Документ удостоверение о повышении квалификации установленного образца

 

Big data — инструменты, подходы и методы обработки огромных объёмов данных

 
По сути это альтернатива традиционным системам обработки данных. 

 

Что вы узнаете на курсе

Как собрать и управлять командой big data проекта

Освоите подход CRISP-DM: межотраслевой стандартный процесс для исследования данных. Определите компетенции и состав команды.

 

Как создать стратегию работы с большими данными

Определите, сколько данных вам нужно для нахождения инсайтов. Найдёте задачи под биг дату в своей компании.

 

Как улучшить результаты обработки данных

Поймёте, как и по каким правилам хранить данные. Сможете обосновывать влияние на сбор данных, мониторинг и отчётность.

 

Практика на курсе

8+ часов в неделю

интенсивных уроков и практики с экспертами отрасли

 

9 изучаемых инструментов

must-have для работы с большими данными

 

Домашние задания

с проверкой и обратной связью от преподавателей курса

 

Лабораторная работа

от загрузки данных до построения модели

 

Нетворкинг (работа в команде с экспертом)

имитирует работу над проектом на удалёнке

 

Дипломный проект

работающая модель классификации данных

 

Программа курса

Аналитика больших данных

Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили «какую-то свою» Big data. Чтобы понимать, как он может принести пользу для бизнеса, нужно владеть не только стандартными инструментами вроде Excel и SQL, но и знать характерные только для больших данных принципы обработки, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по Big data. Мы не только поговорим об этом, но и попрактикуемся работать с главными инструментами.

16 часов теории

8 часов практики

• Традиционные аналитические подходы. Причины выбора Big data среди многообразия подходов
• Машинные методы для обработки данных. Как перестать реагировать и начать прогнозировать
• Культура сбора и источники данных. Дорожная карта и главное правило аналитика
• Предобработка и визуализация данных в pandas для отчётности на примере международного ритейлера
• Улучшение качества работы с данными. Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
• Основы работы в Hadoop и MapReduce. Обзор облачных платформ: AWS, EMR, Azure и прочих
• Продвинутые подходы в MapReduce. Работа в pyspark, доступная каждому
• Организация команды для работы с данными. CRISP-DM

 

Дипломный проект

В дипломном проекте вы примените полученные навыки для решения задачи предсказания: создадите работающую модель классификации, опишете найденные в данных инсайты, разработаете стратегию внедрения хранилища данных и работы с большими данными в реальной компании. Сформулируете цели проекта внедрения больших данных и ключевые метрики, на которые будете влиять с их помощью.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса, закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе и систематизирует рабочий опыт.

 

Гарантия возврата денег

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.

 

Что вы получите в результате обучения

Аналитик больших данных

Реализованные проекты

• Классификатор и оценка результатов его работы на отложенной (train_test_split) выборке
• Коллаборативная фильтрация (прогнозы на основе данных) в MapReduce

Мои навыки

• Сбор и подготовка данных для анализа
• Понимание бизнес-требований заказчика и организация эффективной команды
• Преобразование неструктурированных данных в простые для восприятия и ценные для бизнеса сведения
• Построение моделей данных из разных неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
• Определение и выбор оптимальной архитектуры для Big Data проекта
• Основы работы с Hadoop и MapReduce: фильтры, сортировки, поиск, группировки, определение мин-макс значений и частоты
• Определение результатов обработки и инсайтов в данных и улучшение качества принятия решений на их основе

 

Как проходит обучение

• Занятия

Вебинары дважды в неделю. Раз в три занятия — практика на отработку новых знаний.

• Практика

После каждого занятия — тестирование или практическое домашнее задание с проверкой и обратной связью.

• Сопровождение

Каждый студент может пообщаться с экспертами курса, получить помощь координатора и наставников.

• Трудоустройство

Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, предложит вакансии и будет сопровождать на всех этапах поиска работы.

Курс «Big-Data для менеджеров» — SkillFactory

https://SkillFactory.ru/big-data-dlya-menedzherov

Стоимость: разная стоимость

Научись использовать силу Big Data и AI для трансформации вашего подразделения или компании.

Курс для руководителей департаментов и направлений в крупных компаниях.

 

Управление Big Data и AI – это отдельная область знаний, которая требует не столько технических навыков программирования и знания математики, сколько высокоуровневого понимания технологий и умения увидеть возможности для роста и трансформации.

Обучение на курсе «Big Data» дает руководителям и менеджерам необходимые компетенции и множество конкретных бизнес-кейсов, которые можно переложить на свои бизнес-задачи.

 

Как устроена специализация

Бизнес-задачи из индустрии

За время учёбы вы
реализуете финальный проект и решите  18 бизнес-кейсов по внедрению Big Data/ AI решений из самых разных индустрий.

Технологии Big Data и AI

На курсе вы получите глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, инфраструктуры Big Data и технологий искусственного интеллекта.

Менторы и сообщество

Со старта программы вы становитесь частью живого сообщества в Slack. Вы получите экспертную поддержку ментора по реализации проекта.

Живые вебинары с экспертами

На вебинарах можно задать вопрос эксперту, поучаствовать в живом обсуждении на примере вашего дела.

 

Краткая программа обучения

Как работает Big Data & ML

• Основные понятия
• Модели машинного обучения
• Сбор и хранение данных
• Обработка и аналитика

Менеджмент Big Data проектов

• Основные подходы к оцифровке бизнеса
• Как AI может быть полезен руководителю
• Какие люди нужны для реализации проектов по AI
• Планирование в AI проектах

Дополнительные аспекты в работе с большими данными

• Юридические аспекты работы с большими данными
• Как презентовать Big Data проект руководству
• Подготовка проектного предложения

 

Ваши компетенции после курса

• Понимание возможностей Big Data & Machine Learning для бизнеса
• Навыки работы с датасетами и фреймворками
• Понимание алгоритмов искусственного интеллекта и инструментов BD
• Умение выстраивать работу с BD и DS командой
• Навыки проверки гипотез через MVP
• Навык планирования Big Data проектов
• Понимание алгоритмов искусственного интеллекта и инструментов BD
• Умение выявлять кадровые потребности в бизнесе и находить правильных кандидатов на должности в сфере Big Data

Курс «Большие данные и машинное обучение» — Университет ИТМО

https://itmo.ru/ru/viewjep/5/bolshie_dannye_i_mashinnoe_obuchenie.htm

Стоимость: 214 000 рублей

Место обучения: Россия
Результат программы: Диплом Университета ИТМО с присвоением магистерской степени по направлению «Прикладная математика и информатика»
Продолжительность: 2 года
Язык: Английский
Требования к поступающим: Степень бакалавра/специалиста по соответствующему направлени, высокая успеваемость, английский язык уровня Upper-Intermediate (CEFR B2) и выше.

Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО готовит специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии Big Data и машинного обучения для решения различных задач. В ходе обучения магистранты получат необходимые знания и навыки, в том числе для применения и разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших данных.

 

Цель программы

Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных кадров, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии Big Data и машинного обучения при решении современных задач.

Направление включает в себя:

• создание научно-технологической базы современной распределенной вычислительной инфраструктуры для сбора, хранения и обработки сверхбольших данных в логике технологий Big Data;
• разработку методов, моделей и высокоэффективных алгоритмов для автоматического извлечения знаний из данных методами машинного обучения и эволюционных вычислений;
• развитие методов формализации, структурирования, агрегации, интерпретации и усвоения знаний, извлеченных из сверхбольших массивов данных для задач поддержки принятия решений.

Обучение на программе подразумевает выбор одной из следующих специализаций:

• Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных
• Технологии машинного обучения и анализа больших данных
• Когнитивные технологии и квантовый интеллект
• Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении

Основные дисциплины:

• Анализ и разработка алгоритмов
• Методы и модели многомерного анализа данных
• Инфраструктура больших данных
• Технологии машинного обучения
• Эволюционные вычисления
• Методы машинного обучения для обработки промышленных данных
• Специализированные технологии больших данных
• Специализированные технологии машинного обучения
• Архитектуры нейронных сетей для глубокого обучения

Примеры тем выпускных работ:

• Разработка метода извлечения изображений на основе анализа содержания с использованием низкоуровневых и высокоуровневых характеристик
• Многопользовательский подход адаптивного распределенного сбора данных социальных сетей
• Семантический подход к определению социального отклика для поддержки принятия решений в критических ситуациях
• Автоматическая система для аннотации изображений из зашумленных данных с использованием глубоких нейронных представлений

Курс «Лекции по Big Data» — Sergey Petrovich

https://www.youtube.com/playlist?list=PL15mR4o-R9Ng3Fh8Z2HpLdQeJQHSoNKcp

Стоимость: бесплатно

• Лекция №1 «Введение в машинное обучение»
• Лекция №2 «Python»
• Лекция №3 «Что такое BigData?»
• Лекция №4 «OLAP: What and why?»
• Лекция №5 «IoT and BigData»
• Лекция №6 «Сhallenges of classification»
• Лекция №7 «Formal Context Analysis»
• Лекция №8 «Регрессия»
• Лекция №9 «Хранение и анализ больших данных»
• Лекция №10 «Deep learning»

Курс «Big Data» — Coursera

https://www.coursera.org/courses?query=big%20data

Стоимость: разная стоимость

• Big Data
• Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
• Introduction to Data Science
• Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
• Big Data Essentials: HDFS, MapReduce and Spark RDD
• Data Engineering Foundations
• Introduction to Big Data
• Modern Big Data Analysis with SQL
• IBM AI Engineering
• Executive Data Science
• Data Science with Databricks for Data Analysts
• ML y Big Data con PySpark para la retención de clientes
• Big Data, Artificial Intelligence, and Ethics

Курс «Анализ Big Data» — BigData Team

https://bigdatateam.org/ru/big-data-course

Стоимость: от 25 000 руб.

Самый быстрый способ прокачать свои навыки для IT-специалистов. Научитесь эффективно обрабатывать большие данные, выполняя практические задания на реальном кластере.

 

Кому подойдет этот курс

Разработчики

Вы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и будете выполнять задания на реальном кластере.

 

Аналитики

Хотите освоить работу с большими данными, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи?
Вы научитесь использовать инструменты работы с большими, проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, готовить данные и отчеты на основе больших массивов информации.

 

Data Engineers

Хотите расширить свой арсенал для работы с данными и структурировать свои знания в DE? Вы узнаете о современных технологиях работы с Big Data, научитесь грамотно их использовать и понимать, какую технологию в каких случаях лучше применять.

 

Data Scientists

Ловите себя на мысли, что качество модели во многом зависит от правильного сбора и предобработки данных? Вы получите базу по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных; изучите особенности укладки данных для оптимизации вычислений, подготовки фичей и масштабирования ML-моделей.

 

Набор на курс закрыт

 

Чему вы научитесь

Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive
Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.

Введение в Большие Данные (Big Data). Распределенные файловые системы, Workshop

• Вводная часть: знакомство (задачи, оценки, дедлайны), подробности курса.
  • Распределенные файловые системы (GFS, HDFS). Их составляющие, достоинства, недостатки и сфера применения.
  • Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: Web, shell.

Hadoop экосистема, MapReduce и не только

• Hadoop Streaming.
• Элементы Hadoop-задачи (Mapper, reducer, combiner, partitioner, comparator).

Оптимизация MapReduce вычислений

• Приложения с несколькими Hadoop-задачами.
  • Тюнинг Hadoop-job (настройка партиционирования, сложные ключи, uber jobs).
  • Задачи с несколькими входами. Joins в Hadoop.

SQL поверх больших данных (Hive)

• Архитектура Hive, виды таблиц, форматы хранения данных.
  • Трансляция Hive-запросов в MapReduce-задачи.
  • Сериализация и десериализация.
  • Тюнинг Join’ов в Hive.
  • Партиционирование, бакетирование, семплирование.
  • User defined functions, Hive Streaming.

Часть 2. Spark: from zero to hero
На протяжении этой части курса вы будете работать со Spark: от основных терминов и RDD до Spark DataFrames и оптимизации Spark вычислений.

Модель вычислений Spark: RDD

• Схема выполнения задачи в Spark.
  • Основные термины Spark (job, task, stage).
  • Представление вычислений в виде графа. Spark Python API. Spark RDD API.
  • Broadcast-сообщения и счетчики.

Spark DataFrames, Spark SQL

• Взаимодействие Hive и Spark SQL.
  • Отличия DF от RDD.

Оптимизация Spark вычислений

• Spark on YARN.
  • Типы stage в Spark.
  • Оптимизация операции shuffle.
  • Настройка Garbage Collection, тюнинг потребления памяти.

Часть 3. RT, NoSQL, Data layout
Вы научитесь работать с потоковой обработкой данных, познакомитесь с Kafka и Spark Streaming, освоите NoSQL поверх больших данных, подружите Spark с Cassandra.

Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)

• Подходы к Realtime-обработке.
  • Гарантии обработки. Переход от одной гарантии к другой. Архитектуры «Лямбда» и «Каппа».
  • Spark Streaming vs. Spark RDD, Spark Structured Streaming vs. Spark DataFrames, DStream.
  • Архитектура Kafka, Kafka Streams, репликация в Kafka. Отличие Kafka от классических очередей.
  • Семантики доставки сообщений. Сжатие данных в kafka. Синхронная и асинхронная репликация.

NoSQL поверх больших данных: Cassandra

• Отличия Key-Value хранилищ от реляционных БД.
  • Компактификация и её виды. CQLSH.
  • Архитектура Cassandra.
  • Обеспечение надёжности и высокодоступности в Key-Value хранилищах.
  • Интеграция Spark с Cassandra.

Data Layout

• Как бороться с Data Skew с помощью MapReduce подходов в разных фреймворках.
  • Trade-off между CPU и IO-bound приложениями, подходы к сжатию в Big Data, горячие и холодные данные.
  • Форматы данных в Big Data: ORC vs Parquet, Avro

 

Стоимость обучения Big Data

Вы можете пройти курс целиком или по частям

HDFS, Map Reduce, Hive

• Введение в Big Data
• Распределенные файловые системы
• Hadoop экосистема
• Оптимизация MapReduce вычислений
• Hive

25 000 рублей

Spark: from zero to hero

• Модель вычислений Spark: RDD
• Spark DataFrames, Spark SQL
• Оптимизация Spark вычислений

30 000 рублей

RT, NoSQL,
Data layout

• Потоковая обработка данных Kafka
• Spark Streaming
• Cassandra

25 000 рублей

Курс целиком

• Введение в Big Data
• Распределенные файловые системы
• Hadoop экосистема
• Оптимизация MapReduce вычислений
• Hive
• Модель вычислений Spark: RDD
• Spark DataFrames, Spark SQL
• Оптимизация Spark вычислений
• Потоковая обработка данных Kafka
• Spark Streaming
• Cassandra

65 000 рублей

Курс «Аналитик Big Data» — «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана

https://www.specialist.ru/track/dp-bigdat

Стоимость: 149 490 р.

Big Data – современный тренд и предмет высокого спроса со стороны работодателей. Бизнес хочет расти, а для этого требуется анализировать большие объемы данных. Данные о клиентах, продажах, посетителях. На основе больших данных строятся гипотезы и принимаются решения о создании новых продуктов, тарифов, оптимизации расходов.

Мы подготовили для вас новую дипломную программу Аналитик Big Data.

Аналитик Big Data – сотрудник, использующий разнообразные инструменты для анализа и визуализации данных, такие как Tableau, Excel, Power Query/Pivot/Map.

Ваше резюме после прохождения обучения:

• Анализ данных на языке SQL
• Уверенное владение Excel
• Анализ и визуализация данных в Tableau, Power Query/Pivot/Map
• Владение языком Python
• Библиотеки python для визуализации и анализа данных: numpy, pandas, matplotlib

Дополнительно. Чтобы повысить вашу ценность на рынке труда, мы рекомендуем докупить (с перезачетом курса Основы работы с большими данными (Data Science)) дипломную программу «Разработчик BigData»– следующий шаг в вашей карьере. Вы научитесь «готовить» Hadoop и использовать его для обработки больших данных, разрабатывать решения для экосистемы Hadoop.

Курс «Big Data for Data Science» — Stepik Academy

https://academy.stepik.org/big-data

Стоимость: 26 000 ₽

Введение в науку о больших данных.
Мы научим вас использовать технологии Big Data так, что вы сразу сможете применять их в боевых условиях.

Кому подойдет эта программа?

Начинающим специалистам

Вы уже знакомы с Python, у вас есть базовые знания SQL и вы хотите развиваться в сфере Data Science

Аналитикам и исследователям

Вы уже умеете работать с данными и хотите познакомиться с инструментами для работы с Big Data

Data Science специалистам уровня junior/middle

Вы уже работаете в сфере Data Science и хотите прокачать навыки работы с Big Data

Специалистам в области Data Engineering

Вы уже работаете в сфере Data Engineering и хотите расширить свой кругозор и освоить актуальные технологии

 

Программа

6 недель • 6 — 10 часов в неделю

Первая неделя

Введение в Big Data для Data Science

• Зачем DS знать Big Data?
• Хранение данных
• Обработка данных
• Практика и задачи по SQL и ClickHouse
• Вводный вебинар первой недели

Вторая неделя

Hadoop

• Архитектура Hadoop
• HDFS
• MapReduce
• Hive
• Hbase
• Практика и задачи
• Вебинар второй недели

Третья неделя

Spark

• Архитектура spark
• Spark Core
• Потоковая обработка данных
• Практика и задачи по Spark
• Вебинар третьей недели

Четвёртая неделя

Workflow

• Управление данными ETL/ELT
• Архитектура хранилищ Data Warehouse vs Data Lake
• Облачные решения
• Apache Airflow
• Практика и задачи по Airflow
• Вебинар четвёртой недели

Пятая неделя

SparkML

• Распределенные модели машинного обучения
• Spark ML компоненты и модели
• Поставка моделей
• Практика и задачи по Spark ML
• Вебинар пятой недели

Шестая неделя

BI Tools

• Работа с данными в Superset
• Аналитические агрегаты
• Вебинар шестой недели
• Дополнительный вебинар про карьеру

 

Как проходит обучение на программе

Теоретические основы

Вся теория в онлайн-курсе, который можно проходить, когда удобно даже с мобильного. А доступ к материалу останется и после окончания программы

Общение

Общий чат в Telegram, где можно задать вопрос преподавателям и обсуждать тонкости заданий между собой

Вебинары

Каждую неделю – встреча с преподавателями, обсуждение материала и ваших вопросов

Проект

Вы будете работать с реальными базами данных MySQL и ClickHouse, настраивать работу аналитических пайплайнов в AirFlow, визуализировать результаты в BI системах. А преподаватели будут давать много обратной связи

Отзывы на сайте.

Курс «Big Data Science» — Сетевая академия Ланит

https://academy.ru/catalog/big-data-science/

Стоимость: разная стоимость

Data Scientist — это специалист в области исследовании данных, который разбирается в статистике лучше, чем любой инженер-программист и намного лучше в программировании, чем любой статистик.

В рамках данной специализации мы предлагаем:

• курсы по изучению R-языка программированиядля статистической обработки данных и работы с графикой;
• курсы для администраторов и пользователей платформы Hadoop;
• курсы по методам Data Mining;
• курсы по аналитике больших данных для менеджеров.

Специализация Big Data Science позволяет получить и расширить необходимые навыки для работы в области аналитики больших данных как для специалистов, имеющих опыт, так и для начинающих. Специализация Big Data Science предполагает наличие у слушателей знания статистических методов и инструментария аналитики, умение работать с большими структурированными и не структурированными данными и обладание практическими навыками использования компонент экосистемы Hadoop.

КОД КУРСА	НАЗВАНИЕ КУРСА	АК.Ч.
SPOT	Потоковая обработка в Apache Spark	2 дн./16 ч.
SPARK	Анализ данных с APACHE SPARK STREAMING, SPARK SQL, MLLIB И GRAPHX	3 дн./24 ч.
AIRF	Apache Airflow	2 дн./16 ч.
HBASE	Администрирование кластера HBase	4 дн./32 ч.
NoSQL	Интеграция Hadoop и NoSQL	5 дн./40 ч.
PYML	Введение в машинное обучение на Python	3 дн./24 ч.
PYNN	Введение в нейронные сети на Python	3 дн./24 ч.
ADH-AIR	Data pipeline на Apache AirFlow и Arenadata Hadoop	3 дн./24 ч.
BDAM	Аналитика Больших Данных для Руководителей	3 дн./24 ч.
CORS	Основы Apache Spark для разработчиков	2 дн./16 ч.
DEVKI	Apache Kafka для разработчиков	4 дн./32 ч.
VIP	Визуализация данных на языке Python	4 дн./32 ч.
MLSP	Машинное обучение в Apache Spark	2 дн./16 ч.
GRAS	Графовые алгоритмы в Apache Spark	2 дн./16 ч.
AIM	Онлайн-марафон «Искусственный интеллект для менеджеров»	4 дн./16 ч.
CHTBT	Онлайн-марафон «Создай свой чат-бот за 4 урока»	4 дн./16 ч.
ARMG	Архитектура Данных	3 дн./24 ч.
DSEC	Безопасность озера данных Hadoop на платформе CDP	3 дн./24 ч.
DPREP	Подготовка данных для Data Mining на Python	3 дн./24 ч.
HADM	Администрирование кластера Hadoop	5 дн./40 ч.
HDDE	Hadoop для инженеров данных	5 дн./40 ч.
HIVE	Hadoop SQL Hive администратор	1 дн./8 ч.
IMPA	Cloudera Impala Data Analytics	1 дн./8 ч.
INTR	Основы Hadoop	3 дн./24 ч.
KAFKA	Администрирование кластера Kafka	3 дн./24 ч.
NIFI	Кластер Apache NiFi	2 дн./16 ч.

Курс «Бизнес-аналитика и системы больших данных» — НИУ ВШЭ

https://www.hse.ru/ma/bigdata/

Стоимость: нет информации

Термином «Big Data» (большие данные) обозначают феномен стремительного роста объёмов информации во всех областях деятельности современного общества, появление технологических возможностей анализировать эти огромные массивы данных, и потенциальные перспективы эффективного использования результатов этого анализа для прогнозирования и принятия правильных управленческих решений.

Цель англоязычной магистерской программы Business Analytics and Big Data Systems (Бизнес-аналитика и системы больших данных) — подготовка профессионалов, способных оценить влияние технологий больших данных на деятельность организаций, умеющих разрабатывать новые модели информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных, организовать работу по внедрению основанного на технологиях больших данных аналитического инструментария и решений для управления большими данными, способных оценить экономическую эффективность таких проектов, управлять данными предприятия.

 

К обязательным предметам относятся следующие дисциплины:

• Economic and Mathematic Modeling (Экономико-математическое моделирование)
• Enterprise architecture perfection (Совершенствование архитектуры предприятия)
• Methods and Tools for the Intellectual Analysis of Big Data (Методы и средства интеллектуального анализа больших данных)
• Strategic innovation management (Стратегическое управление инновациями).
• System Analysis and Organization Design (Системный анализ и проектирование)

В качестве дисциплин по выбору предлагаются следующие курсы:

• Advanced Data Management (Современный менеджмент данных)
• Applied Blockchain in the Modern Enterprise Architecture (Прикладной блокчейн в архитектуре современного предприятия)
• Applied Machine Learning (Прикладные аспекты машинного обучения)
• Big Data Based Marketing Analytics (Маркетинговая аналитика на основе больших данных)
• Big Data Collection, Storage&Processing in Heterogeneous Distributed Computer Networks (Сбор, хранение и обработка данных в гетерогенных распределенных компьютерных сетях)
• Big Data Systems Development and Implementation (Разработка и внедрение систем больших данных)
• Cloud Technologies (Облачные технологи)
• Data analytics and visualization for business (Аналитика и визуализация данных для бизнеса)
• Digital Platforms and Ecosystems of Modern Business (Цифровые платформы и экосистемы современного бизнеса)
• Knowledge Management (Управление знаниями)
• Leadership and Project Team Management (Лидерство и управление командой проекта)
• Manufacturing Data Collection and Analytics (Сбор и аналитика производственных данных)
• Neural Networks and Deep Learning (Нейронные сети и глубокое обучение)
• Predictive Modelling (Предсказательное моделирование)
• Theoretical Basics of Distributed Information Processing in Big Data Systems (Теоретические основы распределенной обработки информации в системах больших данных)

Курс «Business Analytics and Big Data (MiBA)» — Высшая школа менеджмента СПбГУ

https://gsom.spbu.ru/programmes/graduate/miba/

Стоимость: нет информации

Общие дисциплины

Машинное обучение и большие данные

Во время курса студенты ознакомятся с основами применения машинного обучения в различных областях экономики и управления, а также научатся проводить анализы данных с использованием современных методов машинного обучения и интерпретировать полученные результаты расчетов. Полученные навыки позволят студентам уверенно работать с современными инструментами для анализа больших данных.

 

Управление ИТ проектами

Цель данного курса — овладеть принципами эффективного планирования и контроля проектов, включая анализ потребностей, разделение задач, планирование рабочего процесса, распределение ресурсов, управление рисками, отслеживание и оценку эффективности. Студенты ознакомятся с основными функциями руководителя проектов, узнают разницу между менеджментом обычных проектов и проектов с большими данными, изучат инструменты управления.

 

Разработка и внедрение моделей машинного обучения

На этом курсе студентам будет предложено своими руками разработать с нуля прототип предсказательного продукта на основе модели машинного обучение – от постановки бизнес-задачи до разворачивания микросервиса на облачной платформе. Внутри проекта студентам предстоит пройти весь путь аналитика данных и Data Science специалиста – собрать данные, провести их первичный анализ, выбрать необходимую метрику, провести моделирование и тестирование, закончить проект переводом модели в продуктивное окружение.

 

Основы корпоративных данных

Этот курс рассказывает про данные в компании от самых основ до начала погружения в предмет управления данными. На курсе рассказывается про  данные, возникающие на разных уровнях организационной структуры компании, влияние отраслевых особенностей на структуру и состав данных, которые возникают в процессе функционирования компании. От бизнес-задач, решаемых разными компаниями с использованием данных, курс переходит к различным моделям работы с данными в компании. Студенты познакомятся с основными типами архитектур хранилищ данных, получат знания в области современных решений по хранению и работе с данными и принципов проектирования моделей данных.

  

Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных

Архитектура предприятия обеспечивает структурированный подход к реализации стратегии, что позволяет эффективно и результативно преобразовывать предприятия. Курс включает в себя анализ и проектирование предприятия в его нынешнем и будущем состоянии с точки зрения бизнеса и технологий. Студенты ознакомятся с преимуществами и основополагающими концепциями, методологией и основными инструментами предмета, узнают, как сервисы архитектуры предприятия помогают интегрировать методы бизнес-планирования и технологического планирования, а также научатся создавать и внедрять архитектуру предприятия.

К возможным карьерным траекториям в сфере аналитики и больших данных можно отнести следующие позиции:

• Менеджер проекта / продукта в области больших данных, продвинутой аналитики и Data Science
• Бизнес-консультант
• Бизнес-аналитик
• Chief Data Officer,
• Chief Innovation Officer
• Chief Product Officer

Курс «Big Data» — ITEA

https://onlineitea.com/course/big-data/

Стоимость: 24200 RUB

Стать Big Data-аналитиком? С ITEA!
Хочешь помогать бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые процессы? Тогда курсы Big Data — то, что тебе нужно!

Эти интерактивные курсы предназначены для продвинутых специалистов, а не для начинающих. Поэтому в ITEA есть определенные требования к будущим студентам:

• владение на базовом уровне языком программирования Python;
• наличие личного ноутбука для онлайн-занятий;
• желание повысить свой уровень квалификации и изучить особенности работы с большими базами данных.

Курсы по Big Data проходят по такой программе:

1. Онлайн-уроки
2. Домашние задания
3. Помощь ментора
4. Курсовой проект

На курсе ты научишься:

• Анализировать и обрабатывать большие и сверхбольшие данные в различных форматах с целью поддержки принятия решений
• Находить шаблоны в больших и сверхбольших базах данных и массивах текста
• Строить прогнозы с использованием современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных
• Использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных в практической работе

 

Твой полный план изучения Big Data:

1. Общие сведения о интеллектуальный анализ данных (ИАД) и машинное обучение

• Общие сведения о крупных данных и интеллектуальный анализ данных.
• Задачи ИАД. Обзор методов ИАД и машинного обучения
• Процесс ИАД. Подготовка данных.
• Практическое применение ИАД.

2. Методы и алгоритмы классификации

• Методы построения деревьев решений. Методика «разделяй и властвуй».
• Алгоритм покрытия. Алгоритм CART.
• Байесовские методы классификации.
• Построение математических функций классификации. Метод опорных векторов: линейный и нелинейный случаи.
• Системы с нечеткой логикой. Нечетко-нейронные системы. Настройка нечетко-нейронных систем.
• Решение практических задач классификации.

3. Методы и алгоритмы кластеризации

• Иерархическая кластеризация: агломеративный и дивизимный алгоритмы. Методы соседства. Понятие дендрограммы.
• Статистические методы k-средних, ЭМ и их модификации.
• Методы кластеризации на основе теории графов. Алгоритмы нахождения минимального покрывающего дерева. Алгоритм Борувки.
• Алгоритм Форел и его модификации.
• Метод самоорганизующихся карт Кохонена. Метод стохастического градиента. Интерпретация карт.
• Анализ результатов кластеризации. Решение практических задач.

4. Методы и алгоритмы построения ассоциативных правил. Секвенциальный анализ

• Общие сведения. Показатели полезности ассоциативных правил.
• Алгоритмы Apriori и FP-роста. Понятие FP-дерева (префиксного дерева).
• Шаблоны последовательностей. Алгоритм AprioriAll.
• Поиск ассоциативных правил в иерархиях данных. Алгоритм GSP.
• Решение практических задач поиска ассоциативных правил и шаблонов последовательностей.

5. Ансамбли моделей ИАД

• Виды ансамблей. Понятие бэггинга. Смесь моделей ИАД.
• Комбинирование результатов прогнозов, полученных моделями ИАД.
• Методы расчета коэффициентов относительной важности (весов) моделей в ансамбле.
• Понятие бустинга. Алгоритм AdaBoost. Обоснование бустинга. Градиентный бустинг.
• Сравнение моделей ИАД. Оценки эффективности и ошибок моделей. Lift- и Profit-кривые. ROC-анализ.

6. Методы и алгоритмы анализа текстовой информации (text mining)

• Этапы text mining. Предварительная обработка документов. Выявление ключевых понятий. Аннотирование текстов.
• Методы категоризации (рубрикации) текстов.
• Методы поиска релевантных документов на основе множества запросов. Методы обучения ранжированию.
• Решение практических задач text mining.

https://www.bigdataschool.ru/

Стоимость: нет информации