Здесь собраны лучшие курсы по big data в Санкт-Петербурге в 2024 году. Составили для вас рейтинг из 13 самых популярных курсов обучения с ценой от 28875 руб. до 215640 руб.
Трудоустроим в процессе обучения или вернем деньги
Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
Стажировки в компаниях-партнерах
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля.
Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
За два года обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в Data Science и соберёте портфолио проектов. Вот что будет в вашей учебной программе: кейсы, уроки, тренажеры, soft skills
Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через год сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle. 6 месяцев бесплатно — первый платёж через полгода.
Вы станете экспертом в анализе данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании. Изучите: от Python до Power BI и Machine Learning
Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.
Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Частые вопросы
Да, можно научиться Big Data с нуля, но это потребует времени, усилий и постоянного самообучения. Существует множество ресурсов для начинающих, включая онлайн-курсы, учебники и туториалы, которые обучают основам программирования, работы с базами данных, статистики и машинного обучения. Начальные навыки в этих областях дадут хорошую базу для дальнейшего изучения специфических инструментов и методологий Big Data. Важно также не забывать о практическом опыте: реальные проекты и задачи помогут закрепить теоретические знания и дадут понимание того, как применять их на практике.
Специалист по Big Data занимается сбором, хранением, обработкой и анализом больших объёмов данных с целью извлечения ценной информации, которая может быть использована для принятия обоснованных решений в различных областях, таких как бизнес, наука или государственное управление. Этот процесс включает в себя программирование, использование специализированных инструментов для обработки данных (например, Hadoop или Spark), статистический анализ, машинное обучение, а также визуализацию и интерпретацию результатов.
Профессия специалиста по Big Data включает в себя ряд задач, связанных с управлением и анализом больших объемов неструктурированных или структурированных данных. От этого специалиста требуется умение работать с различными инструментами и технологиями для сбора, хранения, обработки и анализа данных, а также для визуализации и интерпретации результатов. Целью такой работы является извлечение ценных инсайтов и знаний, которые могут помочь организациям в принятии стратегических решений, оптимизации процессов или предоставлении новых услуг и продуктов.
Основные функции специалиста по Big Data заключаются в сборе, хранении и предварительной обработке больших объёмов данных, их анализе с помощью статистических методов и алгоритмов машинного обучения, а также в визуализации и интерпретации полученных результатов. Специалист использует разнообразные инструменты и платформы, такие как Hadoop, Spark и SQL-базы данных, для обработки данных и извлечения из них ценной информации, которая может быть применена для улучшения бизнес-процессов, научных исследований или государственного управления.
Для работы специалистом по Big Data необходимы навыки программирования на языках, таких как Python или Java, умение работать с большими базами данных через SQL и NoSQL, владение инструментами для обработки больших данных, такими как Hadoop и Spark, и базовые знания в статистике и машинном обучении. Также важными являются навыки визуализации данных для представления результатов анализа и софтовые навыки, такие как коммуникабельность и критическое мышление, для эффективной работы в команде и презентации результатов стейкхолдерам.
Специалист по Big Data может работать в самых разнообразных отраслях и сферах, включая ИТ, финансы, здравоохранение, розничную торговлю, телекоммуникации, производство и государственные учреждения. В зависимости от специализации и навыков, такой профессионал может заниматься аналитикой клиентских данных, оптимизацией производственных процессов, финансовым моделированием или исследованиями в области здравоохранения. Компании всех масштабов, от стартапов до крупных корпораций, а также научно-исследовательские центры и государственные организации, ищут специалистов в этой области для анализа больших объемов данных и принятия на их основе информированных решений.
Big Data наиболее активно используется в сферах, где необходим анализ больших объемов данных для принятия эффективных решений или предоставления персонализированных услуг. Это включает в себя финансовую индустрию для моделирования рисков и выявления мошенничества, розничную торговлю для оптимизации ассортимента и ценообразования, здравоохранение для анализа медицинских данных и улучшения качества лечения, телекоммуникации для улучшения качества связи и предложения целевых тарифов, а также в производстве для оптимизации процессов и предсказания технических сбоев.
Прогноз развития профессии специалиста по Big Data весьма обнадеживающий, поскольку объёмы данных продолжают расти, а их анализ становится всё более критичным для успешной деятельности в различных отраслях. С учетом ускоренной диджитализации и расширения применения технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и интернета вещей, спрос на квалифицированных специалистов в этой области предположительно будет только увеличиваться. Это делает профессию специалиста по Big Data одной из наиболее перспективных на ближайшие годы, с широкими возможностями для карьерного роста и специализации.
Для работы специалистом по Big Data чаще всего требуется высшее образование в области информационных технологий, компьютерных наук, статистики или смежных дисциплин. Некоторые работодатели также ценят наличие специализированных сертификатов, которые подтверждают навыки работы с конкретными инструментами или методологиями, такими как Hadoop, Spark или машинное обучение. Однако в этой сфере также возможен карьерный рост на основе практического опыта и самообучения, особенно если у кандидата есть портфолио выполненных проектов и хорошее понимание необходимых для работы технологий и методик.
Да, существуют смежные специальности, которые пересекаются со специализацией в области Big Data. К ним относятся: аналитик данных, инженер данных, специалист по машинному обучению, бизнес-аналитик и системный аналитик. Эти роли часто требуют схожих навыков в программировании, статистике и анализе данных, но фокусируются на разных аспектах работы с данными. Например, аналитик данных может специализироваться на статистическом анализе и визуализации, в то время как инженер данных сконцентрирован на архитектуре хранения и обработки данных. Эти смежные специальности часто работают вместе на больших проектах и могут предложить дополнительные возможности для карьерного роста и специализации.
Мы рады представить вам наш агрегатор курсов, который предлагает более 800 курсов от ведущих онлайн-школ России. Все наши курсы были тщательно проверены на качество, чтобы вы могли быть уверены в получении лучшего образования. Мы стремимся упростить процесс выбора курса, предоставляя всю необходимую информацию о каждом из них, включая стоимость, продолжительность, преимущества и рейтинг. Более того, мы предлагаем как платные, так и бесплатные курсы, чтобы каждый мог найти что-то для себя.
Санкт-Петербург