Все курсы по Big Data

Работа с большими объемами информации для меня казалась кромешной тьмой. Никогда не удавалось работать с массивами. Поэтому, меня и уволили с прошлой работы. Решила сначала подучить сама, потом поняла, что без препода никак. Начала искать в интернете, ну и нашла этот курс. Оказалось легче, чем думала, услугой довольна.

Оставить отзыв

В данном разделе вы можете оставить ваш отзыв о компании Pentaschool

Поставьте вашу оценку

Ваше имя:

Заголовок отзыва:

Отзыв

Ваш E-mail:

Я согласен на обработку персональных данных

1. Введение

Мы живем в мире, где правит всем информация и знания. Достоверные данные способны сильно продвинуть при правильном использовании. Такой подход способен сильно помочь в продвижении бизнеса. Многие предприниматели собирают максимальное количество информации не только о своей компании, но и о конкурентах. Это позволяет быть всегда на шаг впереди. Объемы подобных данных становятся все больше с каждым годом. С 2008 года их принято называть Big Data.

2. Терминология

Big Data – это целые массивы данных огромного объема, которые могут находится как в структурированном, так и в неструктурированном виде. Их обработку производят с помощью специальных инструментов, обеспеченных программным обеспечением. Делается это с целью проанализировать, например эффективность работы предприятия. Такой анализ способен дать ясную картину по поводу положения компании, а также помочь спрогнозировать ее дальнейшее течение. Четко структурированные статистические данные могут помочь в принятии тех или иных решений по поводу изменения курса фирмы. Такая методика наиболее полезна в крупных компаниях с большим количеством сотрудников и отделений. Широко ее стали применять еще в начале 2000-ых, но скачок в развитии она получила после 2008 года, когда это явление осветили в журнале Nature.

3. Суть профессии

Специалист в сфере Big Data должен уметь работать не только с базами данных, но и с крупным потоком неоформленной информации. Для этого нужно владеть углубленными знаниями в математике, статистике. Также поможет умение пользоваться специальным программным софтом. Вообще, расчет всех показателей происходит за счет вычислительной мощности компьютеров. А вот уже оформление этому придает и выбирает работник. Также именно он интерпретирует полученный результат. На основании его заключения директор или менеджер, его заместитель, рассматривает курс компании на следующий квартал, как минимум. Важно понимать, что сотрудник, для подтверждения своего вывода, должен предоставлять отчетность в четко выверенном виде:

графические объекты (диаграммы, графики, таблицы);
числовые (вычисления);
инструментальные (формулы);

4. Онлайн обучение

Изучить необходимые знания и методологии работы в данной профессии можно в специальных интернет школах. Там предоставляются не только теоретические знания, но еще и практические навыки, которые каждый из учеников может испытать на тренажерах. Образовательная программа выполнена на высоком уровне. Вся информация актуальна на сегодняшний день. В таких заведениях работают практикующие специалисты в качестве преподавателей, что серьезно повышает авторитет сервиса.

5. Заключение

Должность специалиста в области Big Data сложно назвать простой. Для успешной работы сотрудник должен быть хорошо обучен и разбираться не только в математических аспектах, но и уметь пользоваться современным программным обеспечением. Этому всему можно научиться на онлайн курсах.

Профессия: \Data Scientist\ от компании ProductStar за 94800 ₽
Профессия: Data Scientist от компании ProductStar за 64900 ₽
Data Science: быстрый старт от компании ProductStar за 46900 ₽
Инженер данных от компании KARPOVCOURSES за 90000 ₽
Hard ML от компании KARPOVCOURSES за 170000 ₽
Профессия Data Scientist от компании SkillFactory за 191760 ₽
Как стать специалистом по data science плюс от компании Яндекс Практикум за 228000 ₽
Курс \Специалист по Data Science\ от компании Яндекс Практикум за 95000 ₽
Курс Machine Learning и Deep Learning от компании SkillFactory за 63000 ₽
Start ML от компании KARPOVCOURSES за 110000 ₽

| Все курсы по Big Data |

1. Введение

2. Терминология

3. Суть профессии

4. Онлайн обучение

5. Заключение