Описание курса

Обработка большого количества данных нужна везде: в управлении производством, государственных сервисах, бизнесе, онлайн-торговле. Данные нужно собирать, хранить и контролировать их достоверность.

На курсе, разработанном совместно с компанией Arenadata, студент будет загружать данные в распределённые системы хранения, обрабатывать их с помощью инструментов кластерных вычислений, создавать базы в Hive и хранилища данных DWH, строить потоки данных с помощью Apache Airflow.

Этот курс подойдёт тем, кто хочет:

• научиться работать со стеком big data;
• разобраться в том, как получать обучающие выборки для моделей машинного обучения;
• понять, как выстраивать потоки данных для разработки;
• самостоятельно построить витрину данных data mart,
• узнать, как контролировать консистентность данных — например, чтобы ответить на вопрос: «А почему метрика поменялась?»;
• построить карьеру ML-инженера или продуктового аналитика.

Академическая нагрузка

• 2 пары в неделю

Пререквизиты

• Основы Python.
• Python для анализа данных.
• SQL и базы данных.

Команда курса

Untitled