Курс аналитики Big Data от geekbrains (гикбреинс), отзывы, рейтинг, цены

Курс аналитики Big Data от geekbrains (гикбреинс), отзывы, рейтинг, цены Экспертиза

Отзывы о курсе "факультет аналитики big data" в geekbrains описание программы

Крутой курс по Юнити

Давно интересуюсь геймингом и физикой игрового процесса. Начал разбираться сам с Unity, но в итоге мало что понял. Посмотрел, что предлагают онлайн-школы. Понравилась учебная программа Geekbrains, показалась насыщенной. Преподаватель привел в восторг! Ставит задачу. Первая реакция – как это делать, ничего же не знаю. Но подробно разбираем все этапы, раскладываем информацию по полочкам, и, ура, все работает. Жду, когда начнется уровень 2, обязательно пойду на продвинутый курс.

Аналитик big data – школа geekbrains | your skills

Профессия Data Analyst

Мощная программа длительностью 18 месяцев для тех, кто хочет пройти путь с нуля до Middle Data Analyst. Получите самую нужную профессию в любой сфере: от ритейла до образования. Тренажеры, множество реальных кейсов и самостоятельной работы, прокачка софт-скиллов для будущих тим-лидов, содействие в учебе и трудоустройстве, индивидуальный подход.

Английский для it-специалистов

Курс, разработанный совместно с школой EnglishDom, поможет освоить ключевые англоязычные темы, актуальные для начинающих IT-специалистов. Максимум практики и фокус на IT-лексику. На 10 уроках разбирается составление CV, технических заданий и деловых писем, собеседования и переговоры, международное общение при продвижении своего проекта.

Вы научитесь‍

— Проходить собеседования и писать CV— Обсуждать проекты и проводить переговоры— Переписываться в чате, составлять техзадания и писать деловые письма— Понимать носителей языка и читать зарубежные блоги.

Образовательный курс «факультет аналитики big data»

Аналитики Big Data востребованы в сферах:

  • Финансовые услуги;
  • Розничная торговля;
  • IT;
  • Телеком;
  • Логистика и транспорт;
  • Консалтинг.

Чему вы научитесь пройдя обучение:

  • Навыки программирования на Python;
  • Знание алгоритмов и структур данных;
  • Умение работать в Linux и операционных системах;
  • Умение писать «чистый» код;
  • Опыт построения ETL-процессов;
  • Опыт построения скоринговых моделей;
  • Опыт построения рекомендательных систем;
  • Опыт построения моделей прогнозирования цен и спроса;
  • Опыт сегментации, кластеризации и классификации клиентской базы;
  • Опыт формирования отчетов анализа данных;
  • Опыт работы с BI-системами;
  • Знание методов машинного обучения;
  • Знание библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit, Apache MLlib);
  • Владение методами прикладной статистики, теории вероятностей;
  • Умение работать с технологиями для обработки больших данных;
  • Знание алгоритмов для работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming);
  • Умение работать с SQL и NoSQL СУБД;
  • Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle);
  • Опыт разработки дашбордов в QlikView.

Проектно-ориентированное обучение. Мы учим на практике и используем подходы ведущих учебных центров США. Вы решите 6 проектных задач по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Основательная математическая подготовка. Профессионализм в Big Data — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в математике, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

Наша цель — ваше трудоустройство. Мы привязали систему мотивации сотрудников и преподавателей к результатам студентов. Поэтому мы совершенствуем наше обучение каждый день и сами с удовольствием приглашаем выпускников на работу.

Про масштабирование в big data

— Вертикальная масштабируемость говорит нам о том, что необходимо в один сервер засунуть очень много железок. Если мы хотим улучшить сервер в два раза, нужно воткнуть в него в два раза больше железок. А горизонтальная масштабируемость говорит нам о том, что нам нужно поставить второй такой же сервер с такими же ресурсами и объединить их в одну систему.

Дополнительный анализ:  Типовое индивидуальное строительство государство поддержит ипотекой - Ведомости

Для big data это очень важно, так как в один сервер засовывать железки будет дорого, потому что у одного сервера есть предел по подключению железок. Также один сервер может выключиться и мы тогда ничего не сможем сделать с нашей системой, не сможем ей помочь, восстановить, продолжить работу, если у одного компьютера просто перегорит проводок.

— Существуют некоторые решения, которые позволяют развёртывать целые базы в оперативке. То есть у нас в оперативке может лежать целая база данных, которая живёт только в оперативке, вообще не обращаясь к жёсткому диску. В таком случае часть оперативки может отходить под эти базы, часть могут резервировать некоторые ресурсы для себя, не пуская другие ресурсы в эту оперативку.

— Какой-то процесс может просто забрать себе несколько терабайт оперативки и даже его не использовать, но и не отдавать другим. То есть оперативка может просто простаивать. Но принято, что оперативка всегда может выключиться и тогда все данные пропадут.

Потому что никто не застрахован от того, что у нас выключится сервер, выключится электричество в центре обработки данных, сломается маршрутизатор, туда перестанут приходить сетевые взаимодействия. Поэтому оперативка в принципе остаётся свободной по большей части, особенно в big data.

В  big data очень важны исторические данные и большой объём этих данных. Для того чтобы сделать какую-то операцию очень часто приходится обращаться к данным, которые были загружены год назад или даже несколько лет назад и их точно нет смысла хранить в оперативке или как-то использовать оперативку для хранения части данных – в любом случае все данные будут лежать на жёстком диске. Именно оттуда возьмутся эти данные и только для расчёта они загрузятся в оперативку, а потом опять удаляться.

— Почти из любого приложения можно выжать кучу данных. Если это магазин, то мы можем записывать и генерить огромное количество данных из кликов пользователей. Как они прокрутили мышкой, на какую картиночку ткнули, на какую кнопочку навели мышку и так далее.

Каждый пользователь, когда заходит на сайт, водит мышкой по экрану очень много. И каждое движение мы можем отражать в наших данных. Получается, даже если у нас всего лишь тысяча посещений сайта в день, каждое посещение может насчитывать несколько сотен кликов мышкой.

Итого мы получаем, что даже с тысячами клиентов в день мы имеем достаточно много записей по каждому конкретному действию клиента на сайте. Вопрос лишь в том как мы потом сможем использовать эти данные и какие выводы из них сделать. Причём такие выводы, чтобы мы потом могли ещё улучшить наш бизнес и улучшить наши продажи, если это магазин.

Про ошибки специалистов в big data

— Первое, на что я обращаю внимание и что когда-то было моей оплошностью в начале: я думал что если оно работает, особенно у меня на компьютере, особенно в моей базе данных, то оно будет также работать и в продакшене на настоящих данных, регулярных и особенно исторических.

Моя ошибка была в том, что на моём компьютере данных не настолько много, насколько на промышленных серверах. И система локальная у меня тоже работает намного плавнее, потому что она одна, на одном компьютере, а не на тысяче компьютеров одновременно, ей ничто не мешает и её никто не пытается постоянно выключить, никто не борется с ней за ресурсы. И данные лежат в том виде, который мне хорошо известен.

— Основная задача дата-инженеров сделать так, чтобы про задачу можно было забыть и никогда не вспоминать. То есть чтобы она работала регулярно и безошибочно, без участия человека. Именно поэтому для дата-инженеров всегда есть соблазн сделать так, чтобы это работало только сейчас или на недельку вперёд, но потом, если это сломается, то уже не так важно.

Дополнительный анализ:  Курс по веб-аналитике (2022)

Дата-инженеры любят сделать задачу быстрее, чтобы от неё отделаться, чтобы её закрыть, но не подумать о том, что будет через полгода, через год, когда данные могут измениться, когда данные могут потеряться, когда может выключиться сервер и данные потребуется восстанавливать.

Поэтому для дата-инженеров я бы посоветовал обратить внимание на то, что мы должны разрабатывать решения, которые работают не только пока мы на них смотрим и готовы что-то руками подоткнуть: руками данные перенести, удалить что-то лишнее. Нужно разрабатывать таким образом, чтобы всё восстановление, вся работа с ошибками шла также в автоматическом режиме, чтобы, если какой-то сервер отключится, если данные изменятся или потеряются, при следующем запуске нашего приложения нужные данные автоматически оставались, а ненужные автоматически удалялись.

Интересно? По ссылкам в начале статьи вы сможете послушать полную версию и подписаться на обновления подкаста 😉 Оставайтесь с нами, впереди много классных выпусков!

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. 

Про память в big data

— Big Data могут создать любые компании, всё зависит лишь от того, как часто они будут собирать информацию. Если мы хотим собирать информацию раз в секунду, то мы получаем один объём информации. Но если мы хотим собирать какие-то логи десять раз в секунду, мы мгновенно получаем в десять раз больше информации. Поэтому вопрос только в том, как часто и как детально мы собираем нашу информацию, от этого и зависит объём наших данных.

— Количество информации измеряется не только количеством строк, но и ресурсами, которые требуются для её обработки. Такое измерение мне больше нравится. Я люблю мерить информацию по гигабайтам оперативки, которые нужны для обработки этой информации. У каждого на компьютере есть оперативная память, каждый представляет, сколько у него на компьютере оперативной памяти и может соотнести мощность своего компьютера с мощностью промышленных кластеров, серверов.

Я видел в Сбербанке промышленные сервера, которые содержат несколько сотен терабайт оперативки. По-моему, это достаточно красноречивое сравнение, если вы вспомните, сколько у вас на компьютере оперативки и посчитаете, во сколько раз больше может обработать сервер Сбербанка.

— Если мы хотим сделать какие-то выводы в рамках одной таблицы, например, посчитать сумму или среднее, то есть сделать довольно простые арифметические операции, то нам не нужно засовывать все данные в оперативку. Но если мы хотим выявить зависимость в данных, если мы хотим сравнить данные друг с другом, то тогда, скорее всего, нам потребуется постоянно сравнивать и загружать в оперативку весь объём данных и сравнивать друг с другом.

— Все эти железки становятся дешевле с каждым годом. Я даже слышал выступление на одной конференции в прошлом году, где рассказывали, что сейчас мы, разработчики, можем позволить себе делать просчёты в алгоритмах и использовать не самые лучшие алгоритмы для расчёта данных, потому что всё это окупается железом.

Про профессии в big data

— Во многих организациях прослеживается три или четыре направления: дата-аналитики, дата-инженеры, дата-сайентисты и администраторы серверов. Эти четыре профессии очень тесно взаимодействуют в хранилище данных и делят круг задач между собой.

— Если кто-то приходит на роль дата-аналитика или дата-сайентиста, то он может представить сразу, чем он будет заниматься. Дата-инженер разрабатывает регулярную обработку данных так, чтобы можно было один раз разработать, поставить на расписание и забыть, чтобы оно работало годами без участия человека.

Если кто-то больше хочет заниматься самими данными, смотреть, как данные приходят, какая информация содержится в таблицах, как данные между собой связаны, какая есть зависимость в данных, то тут нужно выбирать между дата-аналитиком и дата-сайентистом.

— Если кто-то хочет искать математический смысл в данных и с точки зрения математики рассматривать данные, то это дорога в дата-сайентисты. А если кто-то хочет больше общаться с людьми, больше решать бизнесовые задачи, помогать пользователям решить, какие данные принесут ту или иную пользу, можно ли будет понять удовлетворённость клиентов по этим данным, понять насколько хорошо совершаются платежи у клиентов, насколько востребованы кредиты у клиентов — то для взаимодействия с бизнесом лучше выбирать направление дата-аналитика.

Дополнительный анализ:  Скованный металл: что будет с ценами на золото в 2022 году |

— Администраторы больших данных не сильно отличаются от всех остальных администраторов, это те же самые люди, которые работают с Linux. Но теперь кроме Linux у них появляются всякие другие хранилища, базы и устройства, за которыми нужно следить, которые заточены для big data.

Программа курса‍

‍Урок 1: IT resume sample. Составляем резюме на английском.

Урок 2: Job interview: questions and answers. Проходим собеседование на английском.

Урок 3: Effective teams. Говорим о командной работе и процессах на английском.

Урок 4. Workplace communication. Английский для общения по телефону и Skype.

Урок 5: Business e-mails. Ведем переписку на английском.Урок 6: Requirement specifications (SRS). Читаем и составляем техническое задание на английском.

Урок 7: Stand-up meetings. Становимся идеальным спикером.

Урок 8: Deadline. Выполняем работу в срок и по-английски.

Урок 9: Challenge. Описываем и решаем проблемы по-английски.

Урок 10:  Start up. Рассказываем о своем проекте и представляем команду на английском.

Курс аналитики big data от geekbrains (гикбреинс), отзывы, рейтинг, цены

Записался недавно на факультет по Анализу данных. Прошел уже 2 курса, пока все нравится.
Уровень и доброжелательность преподавателей восхищает, пока прошел 2 курса по Linux (спасибо Павлу Стаценко) и SQL (репсект Виктору Щупоченко) – все подробно рассказывается, разбирается, отвечают на любые вопросы. Я с нуля учу – мне все нравится, материал постепенно к концу каждого курса усложняется. Преподаватель активен и после вебинара, в группе в ТГ отвечает на вопросы.
Почти после каждого урока можно дать обратную связь и что интересно, видно сразу что прислушиваются и меняются.
Во время учебы – также дают бонусные факультативы, например по языку R. Просили – сделали. Пока без домашки, в режиме лекций-вебинаров и отдельным чатом для обсуждений – но то что онлайн меняются и прислушиваются, добавляют новые курсы бесплатно – это же здорово.
Оплачиваю, кстати, помесячно! И да немного неприятный момент, что везде пишется рассрочка и так далее – а по факту – это кредит. Т. е. заявка в банк, ее рассматривают и дают Вам кредит.
НО! Никаких процентов и переплат, все как сказано на сайте, все как говорит менеджер – все как договаривались, все переплаты и проценты за счет Geekbrains.
Цена конечно и кусается – но сейчас раз в 2 месяца проводят GeekChange, где Вам подробно все расскажут и покажут по различным специальностям, так еще в конце и скидку дадут.
Менеджер, после продажи Вам курса, не самоустраняется – а и дальше Вас ведет и готов отвечать на все Ваши вопросы.
Я если честно хочу еще факультет взять, т.к. много интересных программ и специальностей в наличие есть – останавливает только отсутсвие времени, так как если хотите прогресса, то тратить время на учебу и домашку все-таки надо)

Дата отзыва 04.12.2022Дата окончания курса 2022

Обзор факультета аналитики big data от geekbrains цена, отзывы | checkroi

Курс для аналитиков и программистов. Вы научитесь обрабатывать большие объёмы информации Big Data и визуализировать результаты анализа в отчётах и дашбордах.

Вы узнаете, как собирать, структурировать и хранить данные из разных источников, составлять прогнозы, проверять гипотезы и проводить А/В-тестирование продуктов. Вы поймёте, как автоматизировать аналитические и бизнес-процессы и формировать отчёты, и сможете разрабатывать рекомендации по дальнейшему развитию проектов и улучшать финансовые показатели.

Вы закрепите теорию на реальных кейсах, защитите выпускной проект и получите диплом, а школа поможет с трудоустройством.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector