Big Data: основы работы с большими массивами данных

​ История появления науки о данных, определения и термины. Зарождение эры больших данных. Машинные данные и способы их получения, интеграция разнородных данных. Получение больших данных, виды данных. Способы применения больших данных и построение стратегии на их основе. Основы реализации проектов больших данных. Методы анализа больших данных 6 часов практики 6 часов теории Основные характеристики больших данных, типы анализа данных. Основные понятия теории машинного обучения. Классы моделей в машинном обучении, дескриптивный анализ. A/B-тестирование и оптимизация. Основные и продвинутые методы анализа больших данных. Процесс создания модели в машинном обучении. Основы систем больших данных 6 часов практики 6 часов теории Основы программирования для работы с большими массивами данных. Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки (batch/real-time), инструментарий аналитики больших данных. Основы работы в Hadoop и NoSQL. Практика работы с большими данными 4 часа практики 4 часа теории Разбор алгоритмов применения больших данных и внедрение технологий для оптимизации бизнес-процессов. Практика управление процессами сбора данных и внедрения аналитики. Знакомство на практике с машинным обучением и техонологиями обработки больших массивов информации.