Connect with us

Курс "Специалист по большим данным"

22мар(мар 22)10:0016июн(июн 16)20:00Курс "Специалист по большим данным"

Информация о мероприятии

22 марта New Professions Lab запускает восьмую группу образовательной программы —  «Специалист по большим данным 8.0». Участники будут осваивать две наиболее востребованные темы в Data Science: обработку веб-логов в рамках DMP-систем и построение алгоритмов для рекомендательных систем на 36 занятиях с экспертами индустрии. Программа рассчитана на разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров, желающих овладеть новейшими инструментами работы с большими данными, улучшить свои продукты, используя технологии Big Data, а также научиться эффективнее управлять бизнес-процессами, применяя навыки машинного обучения.

Занятия будут проходить в офлайн формате (предусмотрена онлайн трансляция всех занятий) в течение 12 недель, за которые участникам предстоит выполнить 10 лабораторных работ и 2 проекта в двух тематических модулях:

  • Модуль «Обработка и анализ веб-логов» будет посвящен комплексному изучению экосистемы Hadoop, работе HBase, Hive и уникальным методам text mining. Полученные навыки позволят на практике делать прогнозы по оттоку клиентов, проводить сентимент-анализ отзывов, определять тематику текстов и персонализировать рекламу, а также осуществлять скоринг потенциальных заёмщиков банка на основе управления большими данными.
  • Модуль «Рекомендательные системы» ориентирован на исследование рекомендательных систем и персонализации контента, упор будет сделан на работу с данными и машинное обучение в Apache Spark. Алгоритмы облегчат процесс создания эффективных рекомендательных систем и персонализированного контента для бизнеса представителям сегментов e-commerce, медиа, социальных сетей, банкинга и рекламы.

Среди преподавателей программы: Петр Ермаков, Head of Data & Analytics в Mail.Ru Group, Антон Пилипенко, Data Engineer в Mail.ru Group, Александр Петров, Sr. Software Development Engineer в Amazon Development Centre в Шотландии, Григорий Сапунов, со-основатель и СТО в Intento, экс-глава разработки Яндекс.Новости, Дмитрий Игнатов, Заместитель руководителя на Факультете компьютерных наук, доцент в Департаменте анализа данных и искусственного интеллекта в НИУ ВШЭ, и др.

«Я прошел большинство онлайн-курсов по Data Science, к примеру, классический курс Andrew Ng. Онлайн курсы дают неплохое представление об использовании того или иного инструмента, и вместе с тем для меня было важно получить ответы на вопросы о тонкостях внедрения и использования различных технологий. Оффлайн формат, когда можно легко общаться с опытными коллегами, отлично для этого подходит. В первую очередь программа познакомила с огромным спектром различных инструментов, принципами их работы, расширив мой технический кругозор, а так же я получил понимание того, что при небольших усилиях можно добиться очень многого, если владеть необходимым инструментарием. Благодаря программе мне удалось выбрать правильные технологии, позволяющие лучшим образом внедрить и настроить систему. Я понял, что big data — это понятно и просто, и научился использовать эти технологии для извлечения максимальной пользы с минимальными затратами.» — Сергей Чеканский, Head of Business Intelligence в StyleLounge, Германия.

Мастер-классы проводятся в партнерстве с компаниями Rambler&Co, Qlean, Amazon, Mail.ru Group, Intento, 1С Битрикс.

Важно: для успешного прохождения обучения необходимо обладать навыками программирования на языках высокого уровня, в частности Python, базовыми знаниями системы Linux, пониманием принципов работы языка запросов SQL, а также знать теорию вероятностей и статистику.

Длительность обучения составит 12 недель (22 марта — 16 июня). Возможно онлайн-участие. Офлайн-занятия будут проводиться в офисе ПАО «Мегафон» по адресу: БЦ Оружейный, Оружейный пер., д.41.

Ознакомиться с подробной информацией о программе, а также узнать стоимость участия можно на сайте: http://newprolab.com/ru/bigdata/. При регистрации на программу до 22 февраля действует 15% скидка.

Больше

Время

22.03.2018 10:00 - 16.06.2018 20:00(GMT+00:00)

You must be logged in to post a comment Login

Leave a Reply