Data Science w analizie Big Data

Opis

Szkolenie zapewnia zaawansowane podejście do analizy Big Data z wykorzystaniem metod Data Science. Program łączy teorię statystyczną z praktycznymi zastosowaniami w środowisku wielkoskalowym. Uczestnicy pracują na rzeczywistych zbiorach danych, ucząc się implementacji zaawansowanych modeli analitycznych. Zajęcia obejmują pełen cykl życia projektu Data Science, od przygotowania danych po wdrożenie modeli w środowisku produkcyjnym.

Profil uczestnika

• Data Scientists
• Analitycy danych
• Specjaliści Machine Learning
• Inżynierowie danych
• Badacze zajmujący się analizą danych
• Specjaliści ds. modelowania predykcyjnego
• Eksperci ds. wizualizacji danych
• Analitycy biznesowi zainteresowani Data Science

Agenda

1. Fundamenty Data Science
• Metodologie badawcze
• Statystyka w Big Data
• Przygotowanie danych
• Eksploracyjna analiza danych
2. Zaawansowane modelowanie
• Uczenie maszynowe w skali Big Data
• Deep Learning
• Modele ensemble
• Walidacja i ocena modeli
3. Implementacja rozwiązań
• Skalowanie modeli
• Optymalizacja wydajności
• Przetwarzanie strumieniowe
• Automatyzacja procesów
4. Wdrażanie i monitoring
• Produkcjonizacja modeli
• Zarządzanie wersjami
• Monitorowanie wydajności
• Aktualizacja modeli

Korzyści

• Praktyczna umiejętność projektowania i implementacji zaawansowanych modeli analitycznych na dużych zbiorach danych.
• Głębokie zrozumienie statystycznych podstaw algorytmów uczenia maszynowego i ich zastosowań w Big Data.
• Zdolność optymalizacji i skalowania procesów analitycznych dla zwiększenia wydajności.
• Znajomość narzędzi i technologii wspierających proces Data Science w środowisku Big Data.
• Umiejętność wizualizacji i prezentacji wyników analizy dla różnych grup odbiorców.
• Zdolność wdrażania modeli analitycznych do środowisk produkcyjnych z zachowaniem dobrych praktyk.
• Kompetencje w zakresie monitorowania i aktualizacji modeli analitycznych w czasie rzeczywistym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość zagadnień z zakresu statystyki i analizy danych
• Umiejętność programowania w języku Python lub R
• Doświadczenie w pracy z relacyjnymi bazami danych i SQL
• Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
• Znajomość zagadnień związanych z przetwarzaniem danych

Zagadnienia

• Algorytmy uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych
• Metody przygotowania i czyszczenia danych w skali Big Data
• Platformy przetwarzania rozproszonych zbiorów danych
• Techniki redukcji wymiarowości i selekcji cech
• Modele predykcyjne i ich implementacja
• Analiza danych czasowych i strumieniowych
• Ocena i porównywanie modeli analitycznych
• Metody wizualizacji dużych zbiorów danych
• Architektury systemów Big Data
• Optymalizacja procesów ETL w projektach Data Science
• Etyczne aspekty analizy danych i prywatność
• Strategie wdrażania modeli w produkcji

Poznaj naszą firmę