Курс Аналитика Big Data и ИИ для Руководителей и владельцев
Описание курса
Это пятидневный курс о том, как использовать большие данные и искусственный интеллект для принятия стратегических решений в бизнесе. Он рассчитан на руководителей и владельцев компаний, которые хотят понимать ценность Big Data и говорить на одном языке с техническими командами. Курс не про программирование: технические аспекты раскрываются понятным языком. В программе — введение в Big Data и цифровизацию бизнеса, характеристики data-driven организаций, принципы принятия решений на основе данных, сравнение фреймворков управления проектами анализа данных (CRISP DM, Domino, TDSP, SEMMA, Enterprise Big Data Framework), отраслевые сценарии и тенденции. Также заявлены методы аналитики и машинного обучения, использование агентов ИИ, компоненты экосистемы Hadoop, объектные S3-like хранилища и безопасность озера данных. Обучение проходит дистанционно, длительность — 24 академических часа (5 дней). Ученик разберет жизненный цикл data-driven проектов — от бизнес-гипотезы и оценки экономического эффекта до выбора архитектуры, технологий и формирования команды, — а также научится оценивать рентабельность проектов Big Data и ИИ.
Чему научитесь
- Принимать стратегические решения на основе больших данных
- Понимать принципы работы компонентов экосистемы Hadoop и объектных S3-like хранилищ
- Применять методы аналитики и машинного обучения и использовать агентов ИИ
- Выстраивать архитектуру и выбирать технологии под бизнес-задачи
- Оценивать экономический эффект и рентабельность (ROI) проектов Big Data и ИИ
- Формировать и управлять командой data-специалистов
Кому подойдёт
Похожие курсы в других школах
Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT) (профпереподготовка)
Роль Big Data в цифровой трансформации экономики (повышение квалификации) (г. Москва)
Специалист Big Data со знанием Scala и Hadoop
Data Science и нейронные сети
🎯 Не уверены, что этот курс вам подходит?
Пройдите тест на профессию и узнайте, насколько она соответствует вашим навыкам и интересам: