Analytics Engineering for Data Professionals
Analytics Engineering - это фундамент Data Science и искусственного интеллекта. Данный подход представляет собой динамичное сочетание инженерии данных и аналитики, выступая мостом между этими двумя областями. Инженеры по аналитике данных отвечают за значительную часть жизненного цикла данных: от загрузки источников данных и построения дата-складов с соответствующими пайплайнами до интеграции с инструментами бизнес-аналитики.
Если вы - аналитик или дата-сайентист, который хочет освоить современные инструменты Data Engineering, или начинающий специалист в области Analytics Engineering, этот практический курс подойдёт именно вам.
Чему вы научитесь:
Ключевые результаты:
Основатель компании Data Captains, профессор Колумбийского университета, ранее работал в Uber Eats и Better Mortgage, публиковался в ведущих научных журналах по статистике, машинному обучению и медицине, обучает будущих лидеров данных.
Технический лидер в Amazon Alexa и PayPal, профессор Карнеги-Меллона, консультировал в Duke University, ежегодно обучает сотни студентов практическому анализу данных и машинному обучению.
Andreas Kretz
Snowflake - это облачное хранилище данных нового поколения, о котором сегодня говорят все. Платформа на 100% работает в облаке, обеспечивает гибкий доступ к данным, масштабируется по требованию и позволяет объединять разрозненные источники, делиться данными и запускать разнообразные аналитические задачи.Snowflake активно используется крупными компаниями, и навык работы с этой платформой становится всё более востребованным среди инженеров данных и
udemy
Хотите повысить квалификацию и научиться профессионально работать в Snowflake? В этом курсе вы шаг за шагом узнаете все, что важно в Snowflake! Snowflake - это современная облачная платформа обработки и хранения данных, позволяющая объединить данные из множества источников.
Suyog Nagaokar
Big Data - это не просто модное слово, а реальное явление. Каждый день компании по всему миру собирают и обрабатывают огромные объёмы данных на высокой скорости. Эти данные часто неструктурированы и несогласованы, что делает их обработку с помощью традиционных методов практически невозможной.Одной из платформ, зарекомендовавших себя для работы с большими данными, является Apache Hadoop. Это фреймворк с открытым исходным кодом на Java, позволяющий
Andreas Kretz
Этот курс - идеальный старт для тех, кто хочет освоить облачные технологии и начать работать с Amazon Web Services (AWS), одной из самых популярных платформ для обработки данных. Курс особенно полезен для начинающих инженеров данных и тех, кто ищет первую работу в этой сфере.В рамках курса вы создадите полноценный end-to-end проект на основе данных из интернет-магазина. Шаг за шагом вы научитесь моделировать данные, строить пайплайны и работать с
zerotomastery.io
Компании всех размеров имеют доступ к огромным объемам данных, но проблема в том, что данные часто неструктурированы. Для того чтобы отвечать на важные бизнес-вопросы, принимать решения и обучать модели ИИ и машинного обучения, эти данные необходимо очищать, обрабатывать и управлять ими. В этом базовом курсе вы узнаете, как это делается, и познакомитесь с инструментами, которые используют инженеры данных в реальном мире.
