Сколько стоит курс «Big Data for Data Science»?

Стоимость курса составляет 20000.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Big Data for Data Science»?

Прохождение курса «Big Data for Data Science» занимает примерно 28 часов.

Какой рейтинг у курса «Big Data for Data Science»?

Курс имеет рейтинг 4.7 из 5 на основе 10 отзывов. На курсе обучается 442 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 74 учеников получили сертификат (16.7% завершаемость).

Где можно пройти курс «Big Data for Data Science»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/101272.

Big Data for Data Science

Name: Big Data for Data Science
Price: 20000.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.7 (10 reviews)

Показатель	Текущие показатели	Рост
Учеников на курсе	442
Сертификатов выдано	74
Отзывов получено	10
Рейтинг курса	4.700
Количество уроков	52
Количество квизов	137
Количество задач с кодом	10
Время прохождения курса	28 ч.	—
Стоимость курса	20 000 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	3 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	1 год назад	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Чему вы научитесь

Этот курс — программа проекта Stepik Academy. Перед покупкой посмотрите, пожалуйста, информацию и программу на сайте проекта.

В повседневной жизни мы пользуемся самыми разнообразными цифровыми устройствами, и каждый из нас генерирует огромные объемы информации за свою жизнь. И для хранения и обработки такого объема информации созданы специальные технологии которые любят называть таинственным словом Big Data.

Специалистам в сфере науки о данных так или иначе приходится работать со специальными хранилищами и технологиями, используемыми для хранения и обработки больших данных.

В данном курсе мы познакомимся с технологиями из мира больших данных, рассмотрим, как их можно применять для обработки данных и в машинном обучении. Рассмотрим и изучим процессы параллельной и распределенной обработки больших объемов данных.

Разберемся, как работают системы для хранения больших данных, рассмотрим основные принципы обработки таких объемов данных.
Познакомимся с фреймворками Hadoop, Spark, Airflow, специальными хранилищами данных HDFS, ClickHouse, а так же с BI инструментом SuperSet.
Изучим работу распределенного машинного обучения и его применение с использованием модуля SparkML.

Мы будем решать практические задания на языках Python и SQL, поэтому вам потребуется навыки программирования на базовом уровне.

О курсе

Программа знакомит слушателей с основами которые применяются при работе с Большими данными и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Big Data. Мы подробно разберем основные теоретические понятия, начнем знакомство со Spark — наиболее популярным фреимворком из этого мира, а также изучим как это можно применять при реализации распределенных моделей машинного обучения. А в ходе выполнения проектного задания разберем все этапы, которые проходят данные в реальных системах.

Для кого этот курс

Специалисты Data Science и все те кто хочет познакомится с Big Data, а также узнать как применяются эти технологии для хранения, обработки данных и в машинном обучении.