Big Data
Отображаются 1-1 из 1
Ipomskru
Большие данные (Big Data) и интернет вещей (Io. T)— это концепция, по которой устройства объединяются в одну сеть и взаимодействуют друг с другом. обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами. В процессе этого обучения абсолютно все слушатели смогут сформировать мнение по поводу того, что такое Большие данные (Big Data) и интернет вещей (Io. T), как они смогут применить свои приобретенные знания для продуктивной работы в данной области. Программа профессиональной переподготовки «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (Io. T)» подготовлена преподавательским составом НАНО «ИПО» в партнерстве с практикующими экспертами, что гарантирует ее структуриро. ..
- 368 мес.
Расширенный фильтр
Курсы по Big Data: исчерпывающий обзор
Содержание курсов по Big Data
Качественные программы обучения Big Data обычно охватывают:
- Экосистема Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN
- Технологии потоковой обработки: Apache Spark, Apache Flink, Kafka
- Хранилища данных: NoSQL (MongoDB, Cassandra, HBase), Data Lake
- Программирование: Python, Scala, Java, R
- Инструменты ETL: Apache NiFi, Airflow, Informatica
- Облачные решения: AWS (EMR, Redshift), Google Cloud (BigQuery, Dataproc), Azure (HDInsight, Synapse)
- Визуализация данных: Tableau, Power BI, D3.js
- Управление датасетами: форматы хранения (Parquet, Avro, ORC), версионирование
Форматы обучения
- Онлайн-курсы с гибким графиком: подходят для работающих специалистов
- Буткемпы: интенсивное погружение в течение 3-6 месяцев
- Профессиональная переподготовка: программы с дипломом
- Корпоративное обучение: кастомизированные программы для компаний
- Магистерские программы: академическое образование с уклоном в Big Data
На что обратить внимание при выборе
- Актуальность программы: соответствие современным требованиям индустрии
- Техническая база: доступ к кластерам, облачным ресурсам, датасетам
- Опыт преподавателей: реальная практика в индустрии Big Data
- Практические проекты: работа с реальными бизнес-кейсами и данными
- Поддержка в трудоустройстве: наличие партнеров-работодателей
Требуемые входные навыки
Для успешного освоения курсов по Big Data желательно иметь:
- Базовые навыки программирования
- Понимание алгоритмов и структур данных
- Знание SQL и опыт работы с базами данных
- Базовые знания статистики и математики
- Понимание архитектуры распределенных систем (желательно)
Карьерные возможности
После обучения можно претендовать на позиции:
- Big Data Engineer / Инженер по большим данным
- Data Pipeline Developer / Разработчик пайплайнов данных
- ETL Developer / Разработчик процессов извлечения-преобразования-загрузки
- Data Architect / Архитектор данных
- Data Platform Engineer / Инженер платформ данных
Рекомендуемые сертификации
- Cloudera Certified Professional (CCP)
- Hortonworks Data Platform Certified Administrator
- AWS Certified Big Data Specialty
- Google Professional Data Engineer
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
Спрос на специалистов по Big Data продолжает расти, поскольку компании всех отраслей стремятся использовать преимущества анализа больших объемов данных для принятия решений, оптимизации процессов и создания инновационных продуктов и услуг.