Big Data
1,490.00 руб
Об этом Курсе
Этот курс - ликбез для тех, кто хочет разобраться в теме с нуля, интересуется анализом данных и технологиями больших данных.
Сейчас много хайпа вокруг Big Data. На этом курсе мы попробуем разобраться, что же на самом деле стоит за этим модным понятием и чем может быть полезна Big Data вам и вашей компании, а именно:
- Разберемся в терминологии.
- Изучим основные технологии и направления.
- Поймем требования к специалистам по Big Data.
Возможности курса
- Длительность 1 час
- Требуемый уровень Все уровни
- Язык Русский
- Студенты 0
-
1. Вместо Введения
-
2. Чего добились в Big Data
- 2.1 Автопилот, переводчики и распознавание речи
- 2.2 Генерация видео и фото
- 2.3 Улучшение графики и добавление объектов
- 2.4 Как нейросети учат друг друга. GAN.
- 2.5 Почему нейросети любят котиков и собачек
- 2.5.1 Почему нейросети любят котиков и собачек
- 2.6 Обучение с подкреплением
- 2.7 Обучение в условиях неопределенности
- 2.8 Вместо вывода
-
3. Основные понятия и процессы в Big Data
- 3.1. Введение. Что такое данные
- 3.2 Распределенные данные. Hadoop
- 3.3 Процесс работы с BD
- 3.3 Улучшение графики и добавление объектов
- 3.4 Примеры архитектуры BD. Kafka
- 3.5 Real-time и не real-time данные. Лямбда-архитектура
- 3.6 Преимущества распределенных БД. Принцип 3V
- 3.7 Как выбрать архитектуру BD
- 3.8 Hadoop или не Hadoop
- 3.9 Выводы
-
4. Data Science
- 4.1 Что такое Data Science. EDA vs PDA
- 4.2 Machine learning. Как это работает
- 4.3 Виды машинного обучения. Обучение без учителя
- 4.4 Обучение с учителем
- 4.5 Как модель учится
- 4.6 Наглядный пример машинного обучения. Переобучение
- 4.7 Основные метрики машинного обучения
- 4.8 Дополнительные метрики
- 4.9 Рекомендательные системы
- 4.10 Глубокое обучение (Deep learning)
- 4.11 Особенности и перспективы deep learning
-
5. Как построить работу с Big Data в компании
