Практики Big Data Analytics: Python, машинное обучение, Hadoop и Spark

Современные IT-процессы и бизнес-решения все чаще опираются на обработку огромных массивов данных. Способность быстро извлекать, обрабатывать и анализировать большие данные становится ключевым конкурентным преимуществом для компаний. Технологии Big Data позволяют обрабатывать терабайты информации, строить модели машинного обучения и принимать решения на основе комплексной аналитики.

Описание мероприятия

Программа «Big Data Analytics: Python, ML, Hadoop, Hive, Spark» от Академии Информационных Систем объединяет ключевые инструменты и методы работы с большими данными: языки программирования, алгоритмы машинного обучения и распределенные платформы для обработки данных. Мероприятие ориентировано на применение технологий в реальных задачах и дает навыки, необходимые Data Engineers, аналитикам и IT-специалистам, работающим с большими данными.

Основные модули программы

Обработка данных в Pandas

Изучение библиотеки Pandas для подготовки и трансформации данных.

Машинное обучение в Python

Основные модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес) с использованием Scikit-learn.

Анализ текстовых данных

Работа с текстовыми корпусами, очистка и аналитика текстовой информации.

Рекомендательные системы

Алгоритмы и методы построения рекомендательных моделей.

MapReduce и Hadoop Streaming

Создание и обработка MapReduce-джобов на Python в экосистеме Hadoop.

Запросы SQL-подобного типа в Hive

Работа с данными в колоночных хранилищах через Hive-запросы.

Анализ данных в Apache Spark

Использование Spark для распределенной обработки больших данных.