Data Science. Уровень 3. Масштабируемые решения

Масштабируемые решения в Data Science позволяют компаниям работать с огромными объемами данных, обеспечивать высокую производительность аналитики и эффективно использовать облачные и кластерные вычисления. Этот курс помогает специалистам выйти на новый профессиональный уровень, освоив технологии, востребованные в корпоративной среде.

Что дает изучение масштабируемых аналитических решений

Современные компании стремятся автоматизировать принятие решений и ускорить обработку данных. В рамках курса вы узнаете, как строить распределенные вычисления, оптимизировать модели и использовать облачные сервисы для решения сложных аналитических задач.

Фокус на корпоративных технологиях

Курс охватывает работу с промышленными инструментами и платформами, применяемыми в крупных проектах:

• Microsoft R Server и SQL Server для высокопроизводительных вычислений;
• Azure Machine Learning для построения, публикации и масштабирования моделей;
• HDInsight для Big Data и распределенной обработки данных.

Практическое освоение Big Data

Слушатели получают опыт работы с большими данными, учатся использовать облачные ресурсы, автоматизировать анализ и повышать эффективность моделей за счет правильного распределения вычислений.

Для кого предназначен курс

Программа ориентирована на специалистов, работающих с аналитикой данных и корпоративными системами:

• аналитиков;
• разработчиков аналитических приложений;
• разработчиков отчетов.

Преимущества курса

• Уникальная программа, основанная на практическом опыте преподавателя и лучших международных методиках Data Science;
• Автор — специалист с 33 профессиональными сертификациями Microsoft и большим опытом в корпоративной аналитике;
• Максимум практики: только реальные сценарии и решения;
• Возможность обучения в аудитории или онлайн;
• По окончании выдается удостоверение о повышении квалификации.

Каких результатов вы достигнете

После прохождения курса вы сможете:

• разрабатывать масштабируемые модели машинного обучения;
• использовать вычислительные кластеры и облака для ускорения анализа;
• применять промышленные инструменты обработки данных в корпоративных проектах;
• работать с Big Data и распределенными системами хранения;
• создавать решения, готовые к внедрению на уровне предприятия.