Курсы big data Харьков
1265 курсів знайдено
Big Data, Artificial Intelligence, and Ethics
Доступна розстрочка
Цей курс дає вам контекст та перший досвід з двох основних каталізаторів революції обчислювальної науки: великих даних та штучного інтелекту. З більш ніж 99% всієї переданої інформації у цифровому форматі та з 98% населення світу, яке використовує цифрові технології, людство створює вражаючий цифровий слід. У теорії це надає непередбачувані можливості для розуміння та формування суспільства. На практиці, єдиний спосіб обробки цього потоку інформації - використовувати ті ж цифрові технології, що й створили його. Дані - це паливо, але машинне навчання - це двигун для видобутку нових знань з великих обсягів даних. Оскільки важлива частина цих даних стосується нас самих, використання алгоритмів для вивчення більше про нас природно призводить до етичних питань. Визначте та обговоріть можливості та обмеження великих даних. Працюйте з IBM Watson та аналізуйте особистість за допомогою програмування природної мови (NLP). Досліджуйте, як використовується ШІ через випадки використання. Досліджуйте та обговорюйте ролі етики в ШІ та великих даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 54 |
| Годин | 12 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Managing Big Data with MySQL
Доступна розстрочка
Цей курс є вступом до використання реляційних баз даних у бізнес-аналізі. Ви дізнаєтеся, як працюють реляційні бази даних та як використовувати діаграми сутність-зв'язок для відображення структури даних, які вони містять. Ці знання допоможуть вам зрозуміти, як потрібно збирати дані в бізнес-контекстах та допоможуть вам визначити функції, які ви хочете врахувати, якщо ви займаєтеся впровадженням нових зусиль зі збору даних. Ви також дізнаєтеся, як виконувати найбільш корисні запити та агрегаційні оператори таблиць для бізнес-аналітиків та практикувати їх з реальними базами даних. Більше не потрібно чекати 48 годин, щоб хтось інший у компанії надав вам дані - ви зможете отримати дані самостійно! По закінченні цього курсу ви матимете чітке розуміння того, як працюють реляційні бази даних, та портфоліо запитів, які ви можете показати потенційним роботодавцям.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| Годин | 32 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Big Data Hadoop Tutorial Videos
Доступна розстрочка
This Edureka Big Data tutorial ( Big Data Hadoop Blog series: https://goo.gl/LFesy8 ) helps you to understand Big Data in detail. This tutorial will be discussing about evolution of Big Data, factors associated with Big Data, different opportunities in Big Data. Further it will discuss about problems associated with Big Data and how Hadoop emerged as a solution.
| Сертифікат | |
| Занять | 84 |
| Годин | 76 |
| Періодичність | щодня |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | English |
Курс Big Data on AWS
In this course, you’ll learn about cloud-based big data solutions like Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, and the rest of the AWS big data platform. Learn to use Amazon EMR to process data using the broad ecosystem of Hadoop tools like Hive and Hue, create big data environments, work with Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena and Amazon Kinesis, and design big data environments for security and cost-effectiveness.
| Сертифікат | |
| Занять | 3 |
| Годин | 24 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | English |
Управління великими даними
Доступна розстрочка
Welcome to this course on Data Analytics for Lean Six Sigma.... У цьому курсі ви дізнаєтеся, як збирати, зберігати та організовувати дані з використанням різних інструментів для управління великими даними. Ви зможете описати причини появи нових платформ для великих даних з точки зору систем управління великими даними та аналітичних інструментів. За допомогою практичних завдань ви ознайомитеся з техніками, використовуючи реальні приклади даних в режимі реального часу та напівструктурованих даних. Серед систем та інструментів, що обговорюються, є: AsterixDB, HP Vertica, Impala, Neo4j, Redis, SparkSQL. Цей курс надає техніки для вилучення значення з існуючих джерел даних та виявлення нових джерел даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 44 |
| Годин | 13 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Foundations for Big Data Analysis with SQL
Доступна розстрочка
У цьому курсі ви отримаєте загальне уявлення про використання SQL для великих даних, починаючи з огляду даних, систем баз даних та загальної мови запитів (SQL). Далі ви дізнаєтеся про характеристики великих даних та інструменти SQL для роботи на платформах великих даних. Ви також встановите середовище вправ (віртуальну машину), яке буде використовуватися протягом курсів спеціалізації, і ви матимете можливість зробити деяке початкове дослідження баз даних та таблиць в цьому середовищі. Курс допоможе вам: • розрізняти операційні та аналітичні бази даних та розуміти, як вони застосовуються в великих даних; • розуміти, як проектування баз даних та таблиць забезпечує структури для роботи з даними; • оцінювати, як різноманітність та обсяг даних впливають на вибір відповідної системи баз даних; • визнавати особливості та переваги діалектів SQL, призначених для роботи з системами великих даних для зберігання та аналізу.
| Сертифікат | |
| Занять | 56 |
| Годин | 11 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація Modern Big Data Analysis with SQL
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація навчає необхідним навичкам роботи з великими обсягами даних за допомогою SQL. Незалежно від того, чи ви новачок у SQL та хочете вивчити основи, чи вже маєте досвід використання SQL для запитування даних меншого масштабу з реляційних баз даних, ця спеціалізація для вас, якщо ви зацікавлені в отриманні навичок, необхідних для запитування великих обсягів даних з сучасними розподіленими SQL-двигунами. Більшість курсів, які викладають SQL, фокусуються на традиційних реляційних базах даних, але сьогодні все більше даних, які генеруються, занадто великі, щоб бути збереженими там, і вони зростають занадто швидко, щоб бути ефективно збереженими в комерційних складах даних. Замість цього вони все більше зберігаються в розподілених кластерах та хмарному сховищі. Ці сховища даних є вартісними та нескінченно масштабованими. Для запитування цих величезних наборів даних в кластерах та хмарному сховищі вам потрібен новіший вид SQL-двигуна: розподілені двигуни запитів, такі як Hive, Impala, Presto та Drill.
| Сертифікат | |
| Місяців | 4 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Security and Privacy for Big Data - Part 1
Доступна розстрочка
Курс присвячений безпеці в середовищі великих даних. Ви дізнаєтеся про криптографічні принципи та механізми управління контролем доступу в системі великих даних. Після закінчення курсу ви будете готові успішно планувати свій наступний проект великих даних, забезпечуючи контроль над усіма питаннями, пов'язаними з безпекою. Ви будете дивитися на проекти великих даних з точки зору безпеки, вміючи виявляти небезпеки. Це дозволить вам покращити ваші системи до рівня, який забезпечить їх стійкість та стабільність. Якщо ви професіонал в галузі ІКТ або людина, яка проектує та керує системами в середовищі великих даних, то цей курс для вас! Знання про великі дані та ІТ є перевагою, але якщо ви, наприклад, менеджер продукту, який тільки починає знайомитися з великими даними та безпекою, то цей курс також підійде вам. Ви зможете виявляти всі питання, пов'язані з безпекою в системах та проектах великих даних. Визначати криптографічні принципи та механізми управління контролем доступу в системі великих даних. Пояснювати ризики та виклики безпеки для систем великих даних.
| Сертифікат | |
| Занять | 10 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage
Доступна розстрочка
У цьому курсі ви навчитеся керувати великими наборами даних, завантажувати їх до кластерів та хмарного сховища, та застосовувати структуру до даних, щоб ви могли запускати запити на нього за допомогою розподілених SQL-двигунів, таких як Apache Hive та Apache Impala. Ви дізнаєтеся, як вибрати правильні типи даних, системи зберігання та формати файлів на основі того, які інструменти ви будете використовувати та яку продуктивність ви потребуєте.
| Сертифікат | |
| Занять | 33 |
| Годин | 20 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Security and Privacy for Big Data - Part 2
Доступна розстрочка
Курс ознайомлює з приватністю та захистом даних в середовищах Big Data. Ви дізнаєтеся про методології збереження приватності, а також про правила та концепції захисту даних у вашій системі Big Data. Після закінчення курсу ви будете готові успішно планувати свій наступний проект Big Data, забезпечуючи контроль над усіма питаннями, пов'язаними з приватністю та захистом даних. Ви зможете дивитися на проекти Big Data з точки зору приватності, визначати небезпеки та покращувати свої системи на стійкий та сталий рівень.
| Сертифікат | |
| Занять | 11 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Курс PROJECT MANAGEMENT
28 600 грн.
Ни один проект невозможно слаженно и грамотно реализовать без проектного менеджера. Именно этот человек формирует и координирует команду, распределяет задачи и определяет методологию их выполнения, а также четко проясняет ТЗ и отчитывается перед клиентом.
Профессия является достаточно перспективной в условиях развития различных проектов, ведь от заказов зависит процветание бизнеса. Поэтому работа ПМ хорошо оплачивается.
Программа предполагает комплексное освоение профессии, благодаря которому вы узнаете все о методологиях ведения проектов, принципах работы и базовых инструментах специалиста.
| Сертифікат | |
| Годин | 99 |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев, Днепр, Харьков, Львов, Луцк |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий, Середній |
| Ментор | |
| Розстрочка | |
| Мова | Русский |
Курс Oracle Big Data Fundamentals Ed 2
In the Oracle Big Data Fundamentals course, you learn about big data, the technologies used in processing big data and Oracle’s solution to handle big data. You also learn to use Oracle Big Data Appliance to process big data, and obtain a hands-on experience in using Oracle Big Data Lite VM. You identify how to acquire the raw data from a variety of sources, and learn to use HDFS and Oracle NoSQL Database to store the data. You learn about data integration options available in Oracle Big Data. These include Oracle Big Data Connectors to move data to and from Oracle Database, Oracle Data Integrator and Oracle GoldenGate for Big Data which provide integration and synchronization capabilities for data unification of relational and Hadoop data, and Oracle Big Data SQL, which enables dynamic, integrated access for all of your data big data, whether it is stored in HDFS, NoSQL, or Oracle Database. Finally, you learn how to analyze your big data using Oracle Big Data SQL, Oracle Advance Analytics, and Oracle Big Data Spatial and Graph.
| Сертифікат | |
| Занять | 22 |
| Годин | 40 |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | English |
Курс Oracle GoldenGate 12c: Integrate Big Data
The course shows how to integrate more traditional relational databases with the current wave of new technologies such as Big Data (in particular, Hadoop) and the NoSQL databases MongoDB and Cassandra.
Hadoop is defined as an Ecosystem consisting of many components and technologies. The course covers several of the most important Hadoop components, such HDFS, HBase, Flume and Kafka. Students have access to a lab environment where they can configure data replication from an Oracle RDBMS (relational database management system) to the Hadoop system using the various Hadoop technologies, therefore validating in practice what learned at a more theoretical level from the instructor and the slides.
The NoSQL databases MongoDB and Cassandra are also extensively covered by the course. Again, lab practices are designed to give students a practical exposure to the concepts introduced by the instructor.
Other technologies explained in the course are the Generic JDBC Handler, which allows for integration with all systems accessible through a JDBC driver (like spreadsheets and flat files)and Pluggable Formatters, which allow for information stored in the Oracle GoldenGate trail files to be sent to Hadoop or NoSQL databases using the Oracle GoldenGate 12c Data Handlers.
| Сертифікат | |
| Занять | 3 |
| Годин | 24 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий, Середній |
| Мова | English |
Scala and Spark for Big Data Analysis
Доступна розстрочка
У курсі ми детально розглянемо програмування на Spark, який є швидким, розподіленим фреймворком для роботи з великими об'ємами даних в пам'яті. Ми дізнаємося, як можна розширити парадигму паралельної обробки даних на розподілений випадок, використовуючи Spark. Ми розглянемо модель програмування Spark, звертаючи увагу на те, як і коли вона відрізняється від звичайних моделей програмування, таких як паралельні колекції зі спільною пам'яттю або послідовні колекції Scala. За допомогою практичних прикладів на Spark та Scala, ми дізнаємося, коли важливі питання, пов'язані з розподілом, такі як затримка та мережева комунікація, повинні бути враховані та як їх можна ефективно вирішити для покращення продуктивності.
| Сертифікат | |
| Занять | 20 |
| Годин | 27 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark
Доступна розстрочка
Цей курс дозволить вам здійснювати масштабні завдання з науки про дані та машинного навчання на великих наборах даних за допомогою Apache Spark. Більшість реальних задач з машинного навчання включає великі набори даних, які перевищують обмеження процесора, пам'яті та зберігання одного комп'ютера. Apache Spark - це відкрите програмне забезпечення, яке використовує кластерні обчислення та розподілене зберігання для обробки надзвичайно великих наборів даних ефективним та вигідним способом. Тому практичні знання роботи з Apache Spark є великим активом та потенційним відмінником для інженера з машинного навчання. Після завершення цього курсу ви зможете: - отримати практичне розуміння Apache Spark та застосовувати його для вирішення задач машинного навчання, що стосуються як малих, так і великих даних - розуміти, як пишеться паралельний код, здатний працювати на тисячах процесорів.
| Сертифікат | |
| Занять | 23 |
| Годин | 6 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Знайдено курси в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Ужгород
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань