Szkolenie Big Data - podstawy analizy danych opartej o duże zbiory danych
Dowiedz się, czym jest Big Data oraz na czym polega skalowalność i wydajność systemów Big Data!
Poznaj program szkolenia
- Co zyskasz dzięki szkoleniu ?
Cele szkolenia
Celem szkolenia jest poznanie jest zapoznanie się z podstawami analizy danych opartych na dużych zbiorach danych. Szkolenie jest przeglądem technik i narzędzi dostępnych na rynku, pozwalających na optymalna pracę z Big Data.
Umiejętności
Dzięki szkoleniu uczestnik:
- Dowie się, co to jest Big Data i jak wygląda architektura systemów Big Data
- Nauczy się zbierać i składować dane
- Pozna sposoby przetwarzania dużych danych
- Będzie potrafił wizualizować dane
- Dowie się, czym jest skalowalność i wydajność systemów Big Data oraz jak wygląda bezpieczeństwo danych
- Czy to szkolenie jest dla Ciebie ?
Profil uczestników
Szkolenie przeznaczone jest dla analityków danych, architektów struktur danych, programistów oraz osób biorących udział w projektach związanych z Big Data.
Przygotowanie uczestników
Od uczestników szkolenia wymagana są podstawowej wiedzy na temat danych oraz ich analizy.
- Czas trwania
Przed nami:
- 2 dni, 16 godzin szkoleniowych
- Szczegółowy program szkolenia
Szczegółowy program szkolenia
Sesja wprowadzająca do Big Data
- Definicja big data i jej znaczenie w dzisiejszym świecie.
- Wyzwania i możliwości związane z analizą dużych zbiorów danych.
- Przykłady zastosowań big data w różnych dziedzinach.
Architektura systemów big data
- Przegląd popularnych technologii i narzędzi do przechowywania, przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych, takich jak Hadoop, Spark, NoSQL, Apache Kafka itp.
- Porównanie różnych modeli architektonicznych, takich jak przetwarzanie wsadowe (batch processing) i przetwarzanie strumieniowe (stream processing).
Zbieranie i składowanie danych
- Strategie zbierania danych i ich przechowywanie.
- Bazy danych relacyjne i nierelacyjne.
- Skalowalne systemy przechowywania danych, takie jak Hadoop Distributed File System (HDFS) i Amazon S3.
Przetwarzanie danych
- Wprowadzenie do przetwarzania wsadowego i przetwarzania strumieniowego.
- Wykorzystanie narzędzi takich jak Apache Spark do przetwarzania dużych zbiorów danych.
- Techniki transformacji i wstępnego przetwarzania danych.
Analiza i wizualizacja danych
- Narzędzia i techniki analizy dużych zbiorów danych.
- Wprowadzenie do algorytmów uczenia maszynowego i technik eksploracji danych.
- Wykorzystanie narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Tableau lub Python z bibliotekami takimi jak Matplotlib i Seaborn.
Skalowalność i wydajność
- Wyzwania związane z skalowalnością i wydajnością systemów big data.
- Optymalizacja zapytań i przetwarzania równoległego.
- Zarządzanie zasobami i monitorowanie wydajności.
Bezpieczeństwo i prywatność danych
- Zagadnienia związane z bezpieczeństwem i prywatnością danych w kontekście big data.
- Metody szyfrowania, uwierzytelniania i kontroli dostępu.
Studium przypadku i praktyczne ćwiczenia
- Przeprowadzenie studium przypadku wykorzystującego narzędzia i techniki omówione podczas szkolenia.
- Praktyczne ćwiczenia, które pozwolą uczestnikom na zdobycie praktycznych umiejętności w zakresie pracy z dużymi zbiorami danych.
Metoda realizacji szkolenia
Szkolenie realizowane jest w formie naprzemiennie następujących po sobie wykładów oraz ćwiczeń praktycznych. Szkolenie łączy w sobie wiedzę merytoryczną z praktycznymi przykładami jej wykorzystania w środowisku pracy.
- Ścieżka rozwoju
Zapraszamy na nasze szkolenia z analizy i wizualizacji danych w Python!
- Python w pracy z MS Excel
- Mistrzowska prezentacja w Python
- Analiza danych w Python. Wstęp z użyciem języka Python i jego bibliotek
- Python w analizie danych. Wstęp do Data Science
- Programowanie i struktury danych w języku Python
- Big Data i Data Science - Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji
- W ramach szkolenia zapewniamy
W ramach szkolenia zapewniamy
- materiały szkoleniowe
- certyfikat potwierdzający udział w kursie
- pełna obsługa cateringowa (dotyczy szkoleń stacjonarnych)
- Anna Kotarba
Data scientist, absolwentka kierunku matematyka dla przemysłu i gospodarki na Politechnice Wrocławskiej. Jeśli akurat nie wykonuję analiz, to najpewniej przekazuję swoją wiedzę innym. Od siedmiu lat prowadzę szkolenia z programowania, analizy danych i uczenia maszynowego.Na co dzień pomagam firmom identyfikować kluczowe zmienne, wdrażać dobre praktyki analityczne i zrozumieć dane. Wszystko to z pomocą uczenia maszynowego. Po godzinach najczęściej można mnie spotkać na górskich szlakach lub w podróży.
- Marcin Albiniak
Jestem trenerem o wszechstronnym zakresie tematycznym, szczególnie interesuję się tematyką związaną z grafiką komputerową: AutoCAD, Corel, Adobe, Programowanie: Web, Mobile, Java, Python, C#, VB, JS, Groovy, Scala, Swift itd., bazy danych, analiza danych, algorytmy AI i wiele innych zagadnień. Jestem doktorem informatyki w specjalności – algorytmy sztucznej inteligencji – Machine Learning, Deep Learning. Prywatnie – biegam ultra maratony w górach, uwielbiam filmy z Jamesem Bondem, a w muzyce ciężkie brzmienia.
