Tableau Desktop Specialist: введение в анализ и визуализацию данных

Тренинг по основам работы с Business Intelligence (BI) платформой Tableau поможет развить базовые навыки анализа и визуализации данных для слушателей с начальным уровнем аналитической подготовки. Главная отличительная особенность Tableau – интуитивность, а также отсутствие строгих требований к техническому опыту перед началом работы, и начинать знакомство можно практически с нуля. Анализ данных уже, пожалуй, невозможен без правильных инструментов. Tableau – одно из лучших решений в этой области, признанный лидер в теме информационного дизайна и автоматизации отчётности. В ходе тренинга слушатели познакомятся с теоретическими основами анализа данных и BI, а также на практике научатся работать с различными источниками данных, включая MS Excel, анализировать пригодность данных для работы, строить выгружаемые отчёты, отдельные визуализации и аналитические дашборды – интерактивные информационные дашборды для автоматизации рутинных рабочих задач.

Работа с Tableau. Продвинутый уровень

Тренинг для продолжающих работы в области с Business Intelligence (BI) платформой Tableau нацелен на развитие продвинутых навыков анализа и визуализации данных, а также автоматизации отчётности и построения компактных, понятных и интерактивных дашбордов, представляющих информацию дозированно и красиво. Во время тренинга слушатели познакомятся с расширенным инструментарием для аналитической работы в Tableau, узнают о секретных техниках и лайфхаках, попробуют свои силы в разработке дашбордов со сложной логикой под капотом, научатся обходить ограничения источников данных и подробнее познакомятся с тем, как Tableau работает с точки зрения производительности и скорости. Тема продвинутого информационного дизайна также занимает отдельное место в структуре курса, и ей будет отдано особое внимание.

Kafka vs RabbitMQ: асинхронное взаимодействие сервисов

Курс "Kafka vs RabbitMQ: асинхронное взаимодействие сервисов" позволит слушателям самостоятельно изучить принципы работы очередей сообщений, их применение в микросервисной архитектуре, а также детально рассмотреть возможности и особенности двух популярных решений - Apache Kafka и RabbitMQ.

Основы хранилищ данных

Получите полное представление о проектировании и использовании хранилищ данных. Курс охватывает все этапы жизненного цикла DWH, начиная с проектирования и заканчивая эксплуатацией и выводом из сопровождения. Вы научитесь принимать архитектурные решения и избегать типовых ошибок.

Современные подходы к управлению данными

Обзор современных методов управления данными от реляционных СУБД до NoSQL. Узнайте, как выбрать правильную систему для ваших задач и оптимизировать ее использование. Курс охватывает эволюцию хранилищ данных, реляционные и нереляционные модели, распределенные файловые системы и системы обработки потоков данных.

Основы Cassandra

Освойте Cassandra — высокопроизводительную NoSQL-СУБД для работы с большими данными. Курс раскрывает архитектуру, язык CQL и тонкости проектирования данных для Cassandra. Уникальность — практическое освоение кластерных развертываний, мониторинга и интеграции с Java-приложениями.

Основы Hadoop

Освойте основы Hadoop и экосистемы Big Data. Этот тренинг дает представление об устройстве Apache Hadoop и методах разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе. Участники познакомятся с HDFS – стандартом де-факто для долговременного надежного хранения больших объемов данных фреймворком YARN, управляющим параллельным выполнением приложений на кластерети сопутствующими проектами, составляющими экосистему Hadoop: Hive, Spark, HBase.

BigData SQL: Hive

В курсе изучаются основы архитектуры Hive , разработка скриптов по загрузке, трансформации и выгрузке данных. Рассматриваются все необходимые технические подробности. Конфигурирование и настройки производительности.

Основы Apache Spark

Обучайтесь основам Apache Spark и используйте его для эффективной обработки больших данных. В данном курсе вы узнаете все необходимое для работы с фреймворком Apache Spark, включая программирование на Python, создание табличных запросов с помощью Spark SQL и обработку данных с использованием RDD и DataFrame. Уникальное сочетание теории и практики поможет вам быстро освоить все нюансы Spark и применить их на реальных проектах.

MongoDB для программистов

Освойте MongoDB — мощную NoSQL-СУБД для современных приложений. Курс научит вас эффективно работать с документами, выполнять сложные запросы и масштабировать базы данных. Уникальность: глубокий разбор Aggregation Framework и Map/Reduce, а также практика моделирования данных под реальные задачи.

Основы Impala

Глубокое понимание Apache Impala для анализа Big Data. В ходе курса вы освоите работу с кластером Impala, типами данных, запросами на выборку, загрузкой данных и пользовательскими функциями UDF. Сравнение Impala и Hive поможет определить, когда использовать каждый инструмент.

Основы машинного обучения

Основы машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, ансамбли, нейронные сети. Курс дает представление об основных группах методов машинного обучения и их применении для решения задач анализа текстов, прогнозирования цены и выдачи рекомендаций. В практической части курса участники будут работать с признаками, перебирать параметры моделей и строить ансамбли, используя язык Python.

Основы Apache HBase

Освойте колоночную NoSQL-СУБД Apache HBase для работы с Big Data! Курс знакомит с архитектурой и принципами работы Apache HBase — распределенной базы данных на основе HDFS. Научитесь проектировать схемы данных, оптимизировать запросы и разрабатывать приложения на Java для обработки больших объемов информации с высокой скоростью и надежностью.

Фреймворк Apache Spark для разработчиков: продвинутый уровень

Глубокое погружение в внутреннее устройство Apache Spark и его компонентов. Этот курс поможет вам понять, как устроены и работают различные модули Spark, такие как Spark Core, Spark SQL, и Spark Streaming. Вы научитесь оптимизировать производительность и эффективно использовать ресурсы кластера.

Машинное обучение на практике

Практический курс по машинному обучению для аналитиков и разработчиков. Освоите полный цикл создания ML-моделей от подготовки данных до презентации результатов. Уникальность: курс построен на реальных кейсах, что позволяет сразу применять знания на практике. Ценность: научитесь решать реальные бизнес-задачи с помощью машинного обучения, повышая эффективность и точность решений.

Основы Kafka

Введение в Apache Kafka: стриминговая платформа для обработки данных в реальном времени. Освоите основы Apache Kafka и научитесь разрабатывать распределенные стриминговые приложения. Получите практический опыт работы с экосистемой Kafka, включая настройку кластеров, разработку клиентских приложений и использование KSQL.

Машинное обучение с подкреплением: обычное и глубокое

Освойте методы обучения с подкреплением и их применение в реальных задачах. Этот курс предоставляет всесторонний обзор RL и DRL, включая основы математики, базовые алгоритмы и современные исследования. Вы научитесь моделировать среды RL и применять алгоритмы для решения

Машинное обучение для анализа естественного языка (NLP)

Практический курс по обработке текстов методами машинного обучения. Участники узнают и разберутся с тем, для каких задач применяется машинное обучение, как правильно ставить задачи, собирать и готовить данные, как работать с признаками, как оценивать качество результата. В курсе рассмотрены различные методы предобработки текстов, векторные представления слов и их использование для классификации и других задач. Участники изучат методы разметки текстов, извлечения именованных сущностей и снижения размерности. Отдельное внимание будет уделено предобученным языковым моделям, таким как BERT и GPT, и их применению для работы с текстовыми данными.

Нейронные сети и глубокое обучение

Курс предназначен для приобретения знаний и навыков в области глубокого обучения для работы с нейросетями. Курс детально разбирает нейросетевые архитектуры и практические способы создания моделей для классификации, обнаружения, сегментации и локализации объектов, генерации изображений и текстов, в т.ч. с применением предобученных сетей с их последующим дообучением и тонкой настройкой под конкретные предметные области.

Разработка нейронных сетей для обработки и генерации изображений

Курс “Разработка нейронных сетей для обработки и генерации изображений” предназначен для тех, кто хочет изучить основы и продвинутые техники создания и использования нейронных сетей в области обработки и генерации графических изображений. В ходе курса вы изучите различные архитектуры нейронных сетей, их применение в современных задачах, а также методы оптимизации и оценки качества работы сетей. Вы также освоите основные фреймворки для работы с нейронными сетями, такие как PyTorch и TensorFlow. Практические задания помогут вам закрепить полученные знания.

Kafka Advanced

На тренинге вы углубите свои базовые знания об Apache Kafka: узнаете архитектуру Kafka, устройство Producer и Consumer, надежную доставку сообщений, использование Kafka Connect, Kafka Streams и ksqlDB. Помимо теоретических знаний вы получите практические навыки, которые помогут применить полученные знания в своей работе.

Apache AirFlow: эффективная оркестрация задач

Курс направлен на развитие компетенций по созданию, выполнению, мониторингу и оркестрации потоков операций по обработке данных с использованием Apache AirFlow.

ClickHouse: эффективная работа с данными

Эффективное применение ClickHouse для обработки большого количества данных.

Управление данными: от архитектуры до процессов и ИС

Курс рассказывает об организации Data Governance в организации, процессах управления данными и способах повышения качества данных в бизнес-процессах и информационных системах.