Big Data Analytics: Python, ML, Hadoop, Hive, Spark
Получить консультацию по обучению
Ближайшая дата
12 - 23 Октября 2026 г.
Длительность
10 дн. 80 ак.час
Форма обучения
Дистанционно
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
Стоимость
150 000 ₽
О курсе
Система обучения по программе предусматривает освоение основных инструментов анализа больших данных, знакомство с алгоритмами машинного обучения, с использованием различных технологий сбора и обработки больших данных (BigData).
Программа курса
Программа обучения:
Модуль 1. Обработка данных в Pandas.
Модуль 2. Модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья, случайный лес) в Scikit-learn.
Модуль 3. Анализ текстовых данных.
Модуль 4. Применение разных алгоритмов рекомендательных систем.
Модуль 5. MapReduce-джобы на Python с использованием Hadoop Streaming.
Модуль 6. SQL-like запросы в Hive для решения аналитических задач, колоночной базой данных HBase.
Заполните форму и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Как вы будете учиться
Занятия
Занятия проводятся как очно в аудитории с непосредственным взаимодействием между преподавателем и слушателями. Для тех, кто не может присутствовать физически, предусмотрено участие через платформу MTS.link.
Процесс обучения
Занятия включают лекции, семинары и групповые проекты. Материалы подаются в виде презентаций, которые могут содержать графику, видео. Полученные знания закрепляются тестированиями и практическими заданиями, а затем вы получаете развернутую обратную связь от эксперта курса.
Сопровождение
Вы можете задавать вопросы преподавателю в режиме реального времени. Так же у каждой группы есть кураторы, которые всегда на связи и помогают решить организационные вопросы.
Получить персональное предложение
Хотите быть в курсе последних новостей?
Подпишитесь на нашу рассылку и станьте одним из первых, кто будет в курсе
всех новостей АИС!
Пожалуйста, заполните все обязательные поля корректно.
Ваша заявка принята!
Наши менеджеры свяжутся с вами в самое ближайшее время!
Наши менеджеры свяжутся с вами в самое ближайшее время!
Мы используем файлы cookie
Чтобы улучшить работу сайта и предоставить вам больше возможностей для обучения.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie.
