Курс на Stepik
Обложка курса «Big Data для руководителей» на Stepik
950 ₽

Big Data для руководителей ★ 4.400

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс - ликбез для тех, кто хочет разобраться в теме с нуля, интересуется анализом данных и технологиями больших данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Big Data для руководителей»Учеников на курсе 398
Сертификаты, выданные на курсе «Big Data для руководителей»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «Big Data для руководителей»Отзывов получено 25
Рейтинг курса «Big Data для руководителей»Рейтинг курса 4.400
Уроки в курсе «Big Data для руководителей»Количество уроков 38
Время прохождения курса «Big Data для руководителей»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Big Data для руководителей»Стоимость курса 950 ₽ —
Обновления курса «Big Data для руководителей»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Big Data для руководителей»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Big Data для руководителей»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Big Data для руководителей» 5 разделов Уроки в курсе «Big Data для руководителей» 38 уроков Время прохождения курса «Big Data для руководителей» 2 ч. Последнее обновление курса «Big Data для руководителей» обн. 2 года назад

Вместо введения

2 урока
1. Зачем нам столько данных. История machine learning ↗
2. Машина учится. В чем польза? ↗

Чего добились в Big Data

8 уроков
1. Автопилот, переводчики и распознавание речи ↗
2. Генерация видео и фото ↗
3. Улучшение графики и добавление объектов ↗
4. Как нейросети учат друг друга. GAN ↗
5. Почему нейросети любят котиков и собачек ↗
6. Обучение с подкреплением ↗
7. Обучение в условиях неопределенности ↗
8. Вместо вывода ↗

Основные понятия и процессы в Big Data

9 уроков
1. Введение. Что такое данные ↗
2. Распределенные данные. Hadoop ↗
3. Процесс работы с BD ↗
4. Примеры архитектуры BD. Kafka ↗
5. Real-time и не real-time данные. Лямбда-архитектура ↗
6. Преимущества распределенных БД. Принцип 3V ↗
7. Как выбрать архитектуру BD ↗
8. Hadoop или не Hadoop? ↗
9. Выводы ↗

Data Science

11 уроков
1. Что такое Data Science. EDA vs PDA ↗
2. Machine learning. Как это работает ↗
3. Виды машинного обучения. Обучение без учителя ↗
4. Обучение с учителем ↗
5. Как модель учится ↗
6. Наглядный пример машинного обучения. Переобучение ↗
7. Основные метрики машинного обучения ↗
8. Дополнительные метрики ↗
9. Рекомендательные системы ↗
10. Глубокое обучение (Deep learning) ↗
11. Особенности и перспективы deep learning ↗

Как построить работу с Big Data в компании

8 уроков
1. CRISP-DM. Понимание задач бизнеса ↗
2. Постановка задачи ↗
3. Data understanding ↗
4. Подготовка. Построение модели ↗
5. Оценка модели ↗
6. Ввод в эксплуатацию. Пример Netflix ↗
7. Где найти специалистов ↗
8. Заключение ↗