Выставки/Фестивали

Вебинар "Аналитика больших данных для руководителей. BDAM"

Интернет

Отзывов: 0

Завершилось 13 янв 2021
ещё события

Time4
02-ноя-2020 21:56 / Всем

Описание мероприятия
Введение в BigData(Большие данные).Большие данные и цифровая трансформация. Методы аналитики больших данных. Отраслевая специфика аналитики больших данных. Жизненный цикл аналитики данных:Получение данных, подготовка данных, планирование модели, построение модели, проверка результатов, внедрение. DataMining — извлечение знаний из больших данных. Задачи Data Mining. Техники Data Mining. Классификация и кластеризация. Прогнозирование и визуализация. Ассоциативные правила и обнаружение аномалий. Методология CRISP-DM. Инструменты Data Mining. Специфика применения Data Mining для разных отраслей бизнеса с примерами. Машинное обучение для Datamining. Основные определения. Задачи и область применения машинного обучения. Supervised/unsupervised машинное обучение. Инструменты и технологии машинного обучения. Datamining в социальных сетях. Введение в анализ социальных сетей и теорию графов. Базовые алгоритмы на графах и основные возможности графового анализа. Феномен маленького мира. Выделение важных узлов в социальных сетях. Инструменты и методы визуализации графов для применения в бизнесе. Инструментарий для работы с BigData. Специфика работы с Big Data. Аналитика для неструктурированнных данных с использованием Hadoop. Назначение и характеристика компонент экосистемы Apache Hadoop для хранения и обработки Big Data(MapReduce, HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, и т.д.).Сравнительный анализ Hadoop дистрибутивов (Cloudera, Horton Works, MapR) и инструментария аналитика данных на примерах использования. Сравнительные характеристики программных и аппартных решений для реализации решений по Big Data. Облачные платформы (AWS, EMR, Azure) для реализации решений по Big Data. Средства визуализации для аналитики данных. Интеграция Больших данных. Основные принципы работы с Big Data. Импорт и экспорт данных с Hadoop (SQL, NoSQL, HDFS, NFS, потоковые данные, web content, файлы логов, социальные сети).Пакетная и динамическая загрузка данных. Правовые аспекты организации защиты персональных данных. Правовое регулирование в области защиты персональных данных. Международная практика в области защиты персональных данных. Права субъекта и обязанности оператора при обработке персональных данных. Виды нарушений безопасности персональных данных. GDRP. С чего начать?Формирование команды проекта Big Data. Ключевые роли. Специфика рынка данных и аналитики. Отличия подходов Business Intelligence и Data Science. Сравнительные характеристики программных и аппаратных решений для реализации решений по Big Data.