 |
 |
 | (495) 925-0049, ITShop интернет-магазин 229-0436, Учебный Центр 925-0049 |
 |
 |
 |
|||||||
|
Вход
Регистрация |
|||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Курс "Машинное обучение в Apache Spark"
Код: MLSP
Продолжительность - 2 дня Производится набор группы
4х-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют или планируют использовать Spark для решения задач машинного обучения и подготовки для него данных. Практический курс по Спарк рассчитан на разработчиков Big Data, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов по большим данным, которые хотят получить опыт настройки и использования Apache Spark MLLib. На этом курсе мы изучаем предоставляемые спарк возможности в части подготовки данных (векторы в том числе разреженные, работа с пропущенными данными, нормализация, категориальные данные и т.п.) и машинного обучения (стандартные алгоритмы – регрессии, классификации, нейронные сети и т.п. – и конвейерная обработка). Курс будет интересен не только дата сайентистам, но и инженерам данных – на курсе мы покажем, что делают дата сайентисты (на примере Apache Spark). Соотношение теории к практике 50/50 Предварительная подготовка
Внимание! Данный курс проводится для сформированных групп от 6 человек. ПРОГРАММА КУРСА1. Введение в машинное обучение
2. Feature Engineering и подготовка данных
3. Возможности Spark Mllib
4. Базовый Workflow и конвейеры
5. Модуль Feature и предоставляемые возможности
Программа читается совместно с Школа Больших Данных. В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных. Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации. В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных. Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас! В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
|
|
|||||||||||