Очно или онлайн

Data Science. Уровень 3. Масштабируемые решения

Name: Data Science. Уровень 3. Масштабируемые решения
Price: 52650 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.0 (2 reviews)
Author: Сергей Кукушкин

Учебный Центр «Специалист» ★ 4,0 · 2 отзыва

Практический курс для тех, кто уже освоил базовый Data Science и хочет работать с большими данными: распределённые вычисления, облачные платформы, потоковая обработка. Учит строить масштабируемую аналитику и ускорять расчёты без потери качества.

Объём: 40 ак. ч. аудиторной нагрузки + 40 ак. ч. самостоятельной работы
Формат: Очно или онлайн
Ближайший старт: 9 ноября

Чему вы научитесь

Переводить бизнес-проблемы в задачи анализа больших данных и выбирать стратегии
Работать с распределёнными файловыми системами и запускать расчёты в MapReduce
Использовать Data Lake, Lakehouse и виртуализацию данных
Анализировать данные в реальном времени с помощью Lambda- и Kappa-архитектур
Применять шардирование, секционирование и индексы для ускорения работы
Использовать брокеры сообщений и строить распределённые вычисления
Применять алгоритмы машинного обучения, оптимизированные под большие объёмы
Выбирать стратегию: тянуть данные к коду или отправлять код к данным
Комбинировать инструменты и архитектуры под масштаб бизнеса

Программа курса

10 модулей · 40 ак. ч. аудиторной нагрузки + 40 ак. ч. самостоятельной работы

1Введение4 ак.ч
- Постановка задачи
- Задачи класса BIG DATA
- БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ для машинного обучения
- Ограничения по производительности и масштабируемости
- Стратегии повышения производительности и масштабируемости
2Хранение больших данных4 ак.ч
- Распределённая файловая система
- Обработка данных в режиме Map-Reduce
- Табличная модель обработки
- Практика: обработка распределённых данных
3Большие данные в базах данных5 ак.ч
- Секционирование
- Шардирование
- Индексы
- Практика: распределение данных по шардам и секциям, использование шардирования
4Архитектуры хранения данных4 ак.ч
- Озеро данных (Data Lake)
- Виртуализация данных
- Data Lakehouse
- Федерализация данных (Data Mesh)
- Практика: применение виртуализации данных
5Клиент-серверная архитектура5 ак.ч
- Стратегия переноса вычислений на сервер
- Стратегия переноса вычислений к данным
- Практика: обучение и эксплуатация моделей в базе данных
6Потоковая обработка данных4 ак.ч
- Принцип потоковой обработки
- «Лямбда»-архитектура
- «Каппа»-архитектура
- Практика: потоковый анализ данных
7Модель передачи сообщений4 ак.ч
- Брокеры сообщений
- Распределённые системы на базе передачи сообщений
- Практика: использование передачи сообщений для распределённых вычислений
8Облачные службы для БОЛЬШИХ ДАННЫХ4 ак.ч
- Преимущества и недостатки облачных платформ
- Облачные службы для распределённого хранения данных
- Облачные службы для обработки данных
9Использование БОЛЬШИХ ДАННЫХ для машинного обучения4 ак.ч
- Алгоритмы машинного обучения для работы с БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ
- Сравнение программных архитектур для машинного обучения
- Практика: построение модели машинного обучения
10Заключение2 ак.ч

Подробный план занятий модуля — на сайте школы.

Преподаватели: Самородов Федор Анатольевич

Кому подойдёт курс

Тем, кто уже освоил основы Data Science

Поможет перейти к работе с большими данными и масштабированию моделей.

Аналитикам и разработчикам

Даст инструменты для ускорения вычислений и масштабирования моделей.

Data Science-специалистам

Позволит автоматизировать и сделать устойчивыми решения в продакшене.

Подготовка: Успешное окончание курса Data Science. Уровень 2. Алгоритмы, или эквивалентная подготовка.

Как проходит обучение

Формат: очно или онлайн
Расписание: ежедневно 10:00–17:10
Объём: 40 ак. ч. аудиторной нагрузки + 40 ак. ч. самостоятельной работы
Практика: практические задания в каждом модуле, самостоятельная отработка в компьютерных классах

Бонусы: 40 ак. ч. бесплатного времени для самостоятельной практики в компьютерных классах по предварительному согласованию

Стоимость обучения

Для частных лиц 52 650 ₽

Для организаций57 790 ₽

Сравнение с рубрикой «IT и программирование» (1389 курсов с ценой): медиана — 45 000 ₽, большинство программ — от 10 990 ₽ до 151 100 ₽. Этот курс дороже медианы на 17%.

10 990 ₽151 100 ₽

Смотреть курсы рубрики подешевле →

Цены — по данным сайта школы на 24 октября 2026. Перед оплатой уточните актуальную стоимость и скидки у школы.

Плюсы и минусы

Оценка редакции Курсографа по фактам со страницы курса.

Сильные стороны

Практические задания в каждом модуле по работе с распределёнными данными
Дополнительные 40 ак. ч. бесплатной самостоятельной практики в классах
Очно или онлайн на выбор
Программа охватывает архитектуры Data Lake, Lakehouse, потоковую обработку и облачные службы

На что обратить внимание

Требуется предварительное окончание курса Data Science. Уровень 2 или эквивалентная подготовка
Цена для физлиц 52 650 ₽, для организаций 57 790 ₽
Документ об окончании на странице не указан

Преподаватели курса

Самородов Федор Анатольевич Преподаватель · опыт 27 лет

Отзывы о школе Учебный Центр «Специалист»

Василий ★★★★☆ 30 июня 2025

Прекрасная школа обучения, которая успешно работает в различных направлениях. Все процессы отточены до мелочей. Можно обучаться по технике — трактора, крана, экскаватора и многим другим специальностям.

Алексей ★★★★★ 30 июня 2025

Обучение на категорию А2 прошло отличным образом. Учебные помещения уютные, преподаватели внимательные и компетентные, техника для практики есть. Экзамены сдавали два инспектора: один проверял теорию в классе, другой — водителя на площадке. Всё было организовано на высшем уровне,…

Все 2 отзыва о школе →

Учились здесь? Оставьте отзыв

Частые вопросы о курсе

Нужна ли подготовка для этого курса?

Да, требуется успешное окончание курса Data Science. Уровень 2. Алгоритмы или эквивалентная подготовка.

В каком формате проходят занятия?

Можно учиться очно или онлайн, занятия ежедневно с 10:00 до 17:10.

Сколько времени отводится на обучение?

40 академических часов аудиторной нагрузки и 40 часов самостоятельной работы.

Сколько стоит курс?

Для физических лиц 52 650 ₽, для организаций 57 790 ₽. Стоимость не облагается НДС.

Когда ближайшая группа?

Ближайшая дата начала — 09.11.2026.

Есть ли бесплатная практика?

Да, слушателям предоставляется 40 ак. ч. бесплатного времени в компьютерных классах по предварительному согласованию с администратором.