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
Основы обработки больших данных Статистический анализ данных Инструменты и технологии работы с большими данными Машинное обучение и алгоритмы анализа данных Базы данных и системы управления базами данных Архитектура систем обработки больших данных Визуализация данных Программирование для анализа данных Защита данных и информационная безопасность Проектная деятельность в области анализа данных
Профессия: Инженер больших данных
Категория профессии: Инженерам
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 "Инженер больших данных" в Северодонецке вы получите полный комплект документов.
Форма обучения не указывается
Цена на курс "Инженер больших данных" в Северодонецке от 23 500 ₽ вместо 25 500 ₽
При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!
Вы получите:
Слушатель, прошедший обучение на курсе "Инженер больших данных" (Big Data Engineer), приобретёт комплекс знаний и практических навыков, которые позволят ему работать с огромными объёмами данных и создавать эффективные системы для их обработки, хранения и анализа. Вот основные компетенции, которые получит специалист:
---
1. Разработка архитектуры данных
- Понимание принципов проектирования и внедрения распределённых систем для обработки данных.
- Создание архитектур ETL-процессов (Extraction, Transformation, Loading) для анализа больших данных.
- Работа с концепциями data pipelines, data lakes и data warehouses.
---
2. Знание инструментов и технологий для работы с большими данными
- Hadoop и его экосистема: Работа с HDFS, MapReduce, Hive, Pig, HBase и Sqoop.
- Apache Spark: Программирование и оптимизация сложных аналитических задач в среде Spark (Python/Scala/Java).
- Создание distributed data pipelines и выполнение параллельной обработки данных.
- Использование инструментов Spark SQL, Spark Streaming, MLlib.
- Работа с NoSQL-базами данных: Cassandra, MongoDB, Redis.
- Message Queuing: Kafka, RabbitMQ, Amazon SQS для создания стриминговых процессов.
- Cloud-платформы: Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure для работы с big data.
---
3. Программирование и оптимизация больших данных
- Структурированное программирование на языках Python и Scala для работы с big data.
- Оптимизация производительности распределённых вычислений.
- Знание принципов управления памятью, сетевыми соединениями и распределёнными файловыми системами.
---
4. Анализ и визуализация данных
- Понимание основ анализа данных и применение методик обработки массивов данных.
- Основы Machine Learning для обработки и анализа больших данных.
- Создание визуализаций для интерпретации данных с использованием Tableau, Power BI или аналогов.
---
5. Распределённые системы и параллельная обработка
- Понимание принципов параллельной обработки, распределённых вычислений и горизонтального масштабирования.
- Работа с кластерными системами, включая их управление и мониторинг.
- Обработка потоковых данных в реальном времени (streaming data processing).
---
6. Ключевые навыки и профессиональные компетенции
- Умение автоматизировать процессы для минимизации ручного труда в обработке данных.
- Оптимизация производительности систем анализа данных.
- Работа с API для интеграции больших данных с внешними приложениями.
- Понимание принципов безопасности данных и соблюдение стандартов защиты информации.
---
7. Работа с метаданными
- Понимание важности управления метаданными в процессе анализа.
- Внедрение практик data governance для контроля и управления данными.
---
8. Soft Skills для big data инженера
- Командная работа в мультидисциплинарных проектах.
- Понимание бизнес-требований для оптимизации инфраструктуры данных и аналитики под нужды заказчика.
- Умение работать с проектами от начала до конца, включая планирование, реализацию, тестирование и развертывание.
---
Пример использования полученных навыков:
- Разработка системы для анализа логов веб-серверов и отслеживания пользовательского поведения с использованием Apache Kafka и Spark Streaming.
- Создание pipeline для обработки больших датасетов с медицинской информацией и выявления моделей, которые помогут предсказать заболевания.
- Организация системы обработки транзакционных данных банка для выявления подозрительной активности в реальном времени.
Таким образом, слушатель курса "Инженер больших данных" получает набор теоретических знаний и практических навыков, которые позволяют ему работать в быстро развивающейся среде big data и предоставлять решения для крупных компаний и проектов. 
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
Прошедший обучение по программе "Инженер больших данных" может работать в следующих местах: 1. IT-компании: - Департаменты анализа данных - Отделы разработки аналитических систем - Подразделения по обработке больших данных 2. Телекоммуникационные компании: - Отделы аналистики клиентских данных - Сервисы мониторинга сети - Службы персонализации услуг 3. Финансовый сектор: - Банки (анализ клиентских данных, выявление мошенничества) - Страховые компании - Инвестиционные фонды 4. Ритейл: - Крупные торговые сети - Интернет-магазины - Сервисы онлайн-маркетинга 5. Производственные предприятия: - Нефтегазовый сектор - Энергетика - Металлургия 6. Internet-компании: - Поисковые системы - Социальные сети - Агрегаторы контента Вакансии для специалиста по работе с большими данными могут называться: - Data Engineer - Бig Data Engineer - Бig Data Developer - Специалист по обработке больших данных - Инженер данных При этом важно учитывать, что конкретные требования к квалификации могут варьироваться в зависимости от уровня сложности решаемых задач и опыта работы. Начинающему специалисту стоит ориентироваться на позиции junior-уровня, чтобы набраться опыта для дальнейшего роста.
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
