Курс на Stepik
Обложка курса «Основы больших данных (Big Data)» на Stepik
3 440 ₽

Основы больших данных (Big Data) 4.968

Открыть на
STEPIK.ORG

Эра больших данных открывает новые возможности для анализа и принятия решений в бизнесе и науке. Наш курс "Основы больших данных (Big Data)" под руководством Антона Николаевича Баланова, эксперта в области цифровых технологий и автора многочисленных учебных пособий, поможет вам понять, как работать с огромными объемами информации и извлекать из них ценную информацию.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы больших данных (Big Data)»Учеников на курсе 209
Сертификаты, выданные на курсе «Основы больших данных (Big Data)»Сертификатов выдано 42
Отзывы о курсе «Основы больших данных (Big Data)»Отзывов получено 31
Рейтинг курса «Основы больших данных (Big Data)»Рейтинг курса 4.968
Уроки в курсе «Основы больших данных (Big Data)»Количество уроков 50
Тесты в курсе «Основы больших данных (Big Data)»Количество квизов 433
Время прохождения курса «Основы больших данных (Big Data)»Время прохождения курса
Стоимость курса «Основы больших данных (Big Data)»Стоимость курса 3 440 ₽
Обновления курса «Основы больших данных (Big Data)»Обновления курса
Дата публикации курса «Основы больших данных (Big Data)»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Основы больших данных (Big Data)»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы больших данных (Big Data)» 12 разделов Уроки в курсе «Основы больших данных (Big Data)» 50 уроков Тесты в курсе «Основы больших данных (Big Data)» 433 теста Время прохождения курса «Основы больших данных (Big Data)» 1 ч. Последнее обновление курса «Основы больших данных (Big Data)» обн. 1 год назад

Введение в большие данные

3 урока
1. Основы больших данных
2. История и эволюция больших данных
3. Принципы работы с большими данными

Инфраструктура больших данных

4 урока
1. Обзор технологий больших данных
2. Архитектура больших данных
3. Хранение данных
4. Обработка данных

Инструменты и платформы больших данных

4 урока
1. Hadoop
2. Spark
3. NoSQL базы данных
4. Облачные платформы для больших данных

Анализ и визуализация больших данных

3 урока
1. Методы анализа данных
2. Визуализация данных
3. BI-системы

Машинное обучение и большие данные

3 урока
1. Введение в машинное обучение
2. Библиотеки и инструменты машинного обучения
3. Глубокое обучение

Безопасность и конфиденциальность данных

3 урока
1. Основы безопасности данных
2. Конфиденциальность данных
3. Управление доступом и идентификацией

Управление большими данными

4 урока
1. Проектирование и планирование проектов
2. Управление данными
3. Качество данных
4. Управление жизненным циклом данных

Применение больших данных в различных отраслях

5 уроков
1. Применение больших данных в здравоохранении
2. Применение больших данных в финансах
3. Применение больших данных в маркетинге
4. Применение больших данных в производстве
5. Применение больших данных в логистике

Этические и правовые аспекты больших данных

2 урока
1. Этика в больших данных
2. Правовые аспекты больших данных

Практические кейсы и задания

10 уроков
1. Практическое задание 1
2. Практическое задание 2
3. Практическое задание 3
4. Практическое задание 4
5. Практическое задание 5
6. Практическое задание 6
7. Практическое задание 7
8. Практическое задание 8
9. Практическое задание 9
10. Практическое задание 10

Разработка и внедрение проектов больших данных

4 урока
1. Разработка и внедрение проекта больших данных - Часть 1
2. Разработка и внедрение проекта больших данных - Часть 2
3. Разработка и внедрение проекта больших данных - Часть 3
4. Разработка и внедрение проекта больших данных - Часть 4

Заключение и сертификация

5 уроков
1. Подготовка к сертификации
2. Внедрение лучших практик больших данных
3. Карьерное развитие в области больших данных
4. Будущее больших данных
5. Итоговый проект