ЛекцияСеминар, Мастер-класс, Показ, ЭкскурсияЦикл событийФестиваль, конференция, форумКурсМагистратура, MBA, ТренингГрантРезиденции, стажировки, конкурсыPromoПродвижение анонса

Специалист по большим данным 8.0

3месяца
36занятий
153 000
180 000
рублей
Программа курса

22 марта New Professions Lab запускает восьмую группу образовательной программы — «Специалист по большим данным 8.0». Участники будут осваивать две наиболее востребованные темы в Data Science: обработку веб-логов в рамках DMP-систем и построение алгоритмов для рекомендательных систем.

  • Модуль «Обработка и анализ веб-логов» посвящен комплексному изучению экосистем Hadoop и уникальным методам text mining.
  • Модуль «Рекомендательные системы» — о создании рекомендательных систем и персонализации контента, упор будет сделан на работу с данными и машинное обучение в Apache Spark.

Среди преподавателей программы: Петр Ермаков, Head of Data & Analytics в Mail.Ru Group, Антон Пилипенко, Data Engineer в Mail.ru Group, Александр Петров, Sr. Software Development Engineer в Amazon Development Centre в Шотландии, Григорий Сапунов, со-основатель и СТО в Intento, экс-глава разработки Яндекс.Новости, Дмитрий Игнатов, Заместитель руководителя на Факультете компьютерных наук, доцент в Департаменте анализа данных и искусственного интеллекта в НИУ ВШЭ, и др.

Мастер-классы проводятся в партнерстве с компаниями Rambler&Co, Qlean, Amazon, Mail.ru Group, Intento, 1С Битрикс.

Особенностями программы являются:

  • Работа в автоматизированном личном кабинете;
  • 24-ядерный кластер с 1 Тб дискового пространства;
  • Возможность удаленного участия.

При регистрации на программу до 22 февраля действует 15% скидка.

Узнать больше
Для кого курс

Принять участие могут разработчики, аналитики и продакт-менеджеры, желающие овладеть новейшими инструментами работы с большими данными, улучшить свои продукты, используя технологии Big Data, а также научиться эффективнее управлять бизнес-процессами, применяя навыки машинного обучения.

Расписание

Длительность обучения составит 12 недель (22 марта — 16 июня). Возможно онлайн-участие.

Смотрите также

Комментарии

Комментировать