Режим работы:
с 9 до 18, сб-вс- выходной
Документы установленного
образца
За вами закрепляется
куратор
Лояльные цены, скидки
и акции
Внесение данных
в государственный реестр
Базовые концепции??? и аналитики Математические основы??? Программирование для анализа данных Системы управления базами данных Технологии обработки больших данных Архитектура систем больших данных Data Mining и машинное обучение Визуализация данных Качество данных и управление данными Проектирование архитектуры больших данных Управление проектами big data Этика и безопасность данных
Профессия: Архитектор больших данных
Категория профессии: Информационные технологии
Уровень образования: среднее специальное (профессиональное) и высшее
Вид образовательной программы: профессиональная переподготовка.
Продолжительность курса: 3 месяца.
Часы обучения: 520 часов
Какие документы выдадут при окончании курса:
Формат:
Дистанционно (онлайн)/ Очно с практикой/ Заочно
После окончания обучения по направлению "Архитектор больших данных" в Салавате вы получите полный комплект документов.
Форма обучения не указывается
Цена на курс "Архитектор больших данных" в Салавате от 23 500 ₽ вместо 25 500 ₽
При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!
Вы получите:
Проходя курс "Архитектор больших данных", слушатель получает комплекс знаний и практических навыков, необходимых для проектирования, планирования и реализации эффективных архитектурных решений в области???. Эти навыки позволяют ему успешно работать в современных IT-средах, где требуется обработка и анализ больших объемов данных. Ключевые знания и навыки, которые слушатель приобретет на курсе, можно разделить на несколько основных направлений: 1. Основы теории больших данных - Понимание концепции больших данных (Big Data): слушатель изучает, что представляет собой "большие данные", включая характеристики объема (Volume), разнообразия (Variety), скорости (Velocity), достоверности (Veracity) и ценности (Value). - Архитектура данных: обучение включает глубокое понимание того, как организуются различные уровни данных (от входного потока до аналитики) и как строятся информационные потоки. - Работа с различными типами данных: слушатель знакомится с различными типами данных (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные) и их особенностями обработки. 2. Технологии и инструменты больших данных - Работа с распределенными системами: слушатель освоит инструменты для работы с такими системами, как Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, HDFS и другие распределенные файловые системы. - Облачные технологии: он получает знания о применении облачных платформ (например, AWS, Azure, Google Cloud Platform) для хранения и обработки больших объёмов данных. - SQL и NoSQL базы данных: обучение включает работу с традиционными реляционными (SQL) базами данных, а также с нетрадиционными, такими как MongoDB, Cassandra, HBase, которые лучше подходят для больших данных. 3. Проектирование архитектурных решений - Анализ требований: слушатель научится анализировать бизнес-требования и преобразовывать их в технические задачи, учитывая объемы данных и производительность системы. - Архитектурные паттерны: курс предоставляет знания о паттернах проектирования архитектуры больших данных, включая Event-Driven Architecture, Lambda Architecture, Kappa Architecture и Microservices. - Выбор технологий и инструментов: обучение включает оценку и выбор подходящих технологий для решения конкретных задач, таких как потоковая обработка данных, хранение и анализ. 4. Аналитика и машинное обучение - Обработка и анализ данных: слушатели узнают, как эффективно использовать инструменты анализа больших данных (например, Pandas, NumPy, Scikit-learn). - Применение машинного обучения: курс может охватывать интеграцию методов машинного обучения (ML) для прогнозирования и анализа данных с использованием таких платформ и библиотек, как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn. - Визуализация данных: обучение включает использование инструментов для представления данных (Matplotlib, Seaborn, Tableau) и создание аналитических дашбордов. 5. Управление данными и их безопасность - Эффективное управление данными: слушатель получает знания об управлении данными, включая данные о метаданных, их управление и поддержку. - Гарантия безопасности данных: курс учитывает вопросы безопасности данных, защиты конфиденциальности и соответствия стандартам (GDPR, HIPAA и другие). 6. Управление проектами Big Data - Проектное управление: слушатель узнает, как эффективно управлять проектами по анализу и обработке больших данных, используя методологии Agile и DevOps. - Тестирование и оптимизация систем: обучение включает методы тестирования, диагностики и оптимизации архитектуры больших данных, чтобы обеспечивать стабильную и эффективную работу системы. 7. Работа с реальными кейсами - Применение на практике: слушатель получит опыт работы с реальными проектами и кейсами, изучая процесс от сбора данных до их анализа и внедрения результатов. - Решение сложных задач: через практические примеры и проекты он научится решать сложные технические проблемы, связанные с обработкой, хранением и анализом больших данных. Вывод: По завершении курса "Архитектор больших данных", слушатель получит навыки, которые позволяют: - Проектировать эффективные архитектуры для обработки больших данных. - Выбирать и интегрировать технологии, подходящие для разных задач и объемов данных. - Осуществлять анализ данных и применять методы машинного обучения для решения бизнес-задач. - Управлять проектами big data и их жизненным циклом. - Обеспечивать качество данных и их безопасность. Эти умения востребованы в современном IT-секторе и обеспечивают высокий уровень компетентности в области аналитики и управления большими объемами данных.
Начните использовать все преимущества платформы ЕЦДО прямо сейчас! Зарегистрируйтесь и откройте для себя новый уровень онлайн-обучения.
Команда экспертов ЕЦДО – это профессионалы высшей категории, которые ежедневно решают реальные задачи в своей сфере. Среди наших преподавателей – кандидаты технических и экономических наук, чьи знания проверены временем и подтверждены практикой.
Овсянникова Елена Игоревна
Голубкова Мария Викторовна
Сегунов Алексей Александрович
Машкова Лилия Владимировна
Глушко Анатолий Павлович
Морозов Геннадий Антонович
Профессия "Архитектор больших данных" является высокооплачиваемой и востребованной специальностью в ИТ-сфере. После получения компетенций архитектора больших данных можно работать в различных сферах: 1. IT-компании: - Спецализирующиеся на Big Data-решениях - Разрабатывающие аналитические системы - Создающие облачные сервисы 2. Финансовый сектор: - Банки - Страховые компании - Инвестиционные фирмы 3. Телекоммуникационные компании: - Операторы связи - Провайдеры интернет-услуг 4. Ритейл: - Крупные торговые сети - Internet-магазины 5. Производственные предприятия: - Нефтегазовый сектор - Металлургия - Химическая промышленность 6. Электронные торговые площадки 7. Маркетинговые агентства Ключевые позиции, на которые может претендовать архитектор больших данных: - Data architect - Solutions architect (в области Big Data) - Chief Data Officer (CDO) - Senior data engineer - Lead data scientist Вакансии доступны в крупных компаниях, таких как: - Яндекс - Сбер - ВТБ - Газпром нефть - МТС - Mail.ru Group и других цифровых лидеров России. Рекомендуется также присматриваться к международным вакансиям, так как специалисты в области больших данных востребованы на глобальном рынке.
Заполнить заявку
Фотография 3х4
(без головного убора)
Адрес для получения документов
Начать курс прямо сейчас!
Оформляем заявку
по необходимым вам специальностям, заключаем договор
Присылаете необходимые для обучения документы
Оплачиваете обучение - сразу, в рассрочку, по расчетному счету для ЮЛ
Получаете сканы документов на электронную почту, оригиналы на указанный адрес
по адресу:
http://www.obrnadzor.gov.ru/ru/ ОГРН: 1227800121944 Нажимаем кнопку Поиск
Нажмите на ее название.
В открывшемся окне
появится вся информация
о нашей лицензии
Выбор Вашего города:
К
Н
С
