Big Data kursai

Sužinosite informacijos analizės metodus bei duomenų bazių naudojimo būdus, išmoksite rašyti paprastas SQL užklausas ir galų gale suprasite Big data rinkimą ir apdorojimą, panaudojimą ir analizių pritaikymą.

Apžvalga

Ką išmoksi?

Kursų metu kalbėsime apie įvairius „Didžiųjų duomenų“ elementus. Jūs sužinosite informacijos analizės metodus bei duomenų bazių naudojimo būdus, išmoksite rašyti paprastas SQL užklausas ir galų gale suprastie „Big data“ rinkimą ir apdorojimą, panaudojimą ir analizių pritaikymą.

Kur pritaikysi?

Didžiųjų duomenų panaudojimų būdų skaičius prilygsta jų pačių dydžiui. Geriausiai pažįstami pavyzdžiai, ko gero, yra susiję su socialiniais tinklais ir paieškų sistemomis. Socialiniai tinklai analizuoja savo vartotojų duomenis tam, kad geriau juos pažintų ir galėtų jiems pateikti turinįbei reklamą, kuri labiausiai atitinka jų poreikius. Paieškos sistemos analizuoja užklausas ir rezultatus tam, kad vartotojams pateiktų geresnius atsakymus.

Kur dirbsi?

Karjera su didžiulėmis perspektyvomis ateityje. Kompanijoms vis labiau suprantant duomenų analizavimo naudą, specialistai gebantys ir suprantantys didžiuosius duomnis bei įrankius naudojamus jų analizei tampa ypatingai patrauklūs.

Finansavimas

Neatidėk mokslų ateičiai!

Luminor suteikia galimybę už mokslus mokėti išsimokėtinai.

Už studijas sumokėti gali su mūsų vartojimo paskola, kuri tinka mokymosi, kelionių ir kitoms reikmėms apmokėti, o mokėjimo laikotarpis nuo 1 iki 5 metų.

Plačiau

General Financing suteikia galimybę už mokymus mokėti išsimokėtinai. General Financing užtikrina itin lanksčias ir patogias atsiskaitymo sąlygas – visi norintys gali mokėti lizingu iki 12 mėnesių be jokio pabrangimo.

Plačiau

Valstybė gali finansuoti mokymus bei suteikti papildomas kompensacijas mokymosi laikotarpiu: mokymosi stipendiją ir už keliones į mokymo vietą ir atgal. Susisiekite ir sužinokite Jums skiriamas finansavimo galimybes.

Plačiau

Karjeros planavimas

Workshop’ai

CodeAcademy tikslas yra ne tik suteikti žinių, tačiau ir padėti Jums persikvalifikuoti. Siekiant geriausių rezultatų Studijų studentams organizuojame 3 dalių karjeros dirbtuves, kuriuose analizuojame rinką bei Lietuvoje veikiančias įmones ir planuojame karjerą.
  • CV/Linkedin
  • Portfolio
  • Rinkos analizė

Asmeninės konsultacijos

Kiekvienam CodeAcademy studentui skiriamas individualus laikas, skiriamas padėti pasiruošti darbo pokalbiams su būsimu darbdaviu.

Įsidarbinimo galimybės

Apžvalga

Galimas Valstybės finansavimas

Valstybė gali finansuoti mokymus bei suteikti papildomas kompensacijas mokymosi laikotarpiu: mokymosi stipendiją ir už keliones į mokymo vietą ir atgal. Susisiekite ir sužinokite Jums skiriamas finansavimo galimybes. 

Programa

  1. Introduction 8 val.

    Intro:

    – Lector

    – What we will learn

    – What to expect after the course

    Available tools:

    – Cassandra

    – Hadoop

    – Plotly

    – Boheh

    – Microsoft Power BI

    – Wolfram Alpha

  2. Database programming 40 val.

    SQL basics: 

    – What is SQL?

    – Select statements

    – Procedures

    – Scalar functions

    – Table functions

    – Jobs

     

    SQL aggregate functions

    – Math functions (Count, Avg, etc)

    – String functions (Substring, Isnull, etc)

    NoSql DBs: 

    – What it is?

    – MongoDBoverview

    – RavenDB overview

    – Pros/cons

     

    In memory DBs:

    – What it is?

    – Pros/cons

    – Redis overview

  3. Big Data Fundamentals 8 val.

    Big data VS. Single server:

    – What is big data?

    – Single server data model

    – Server warehouse

    – Database switch/load balancing

    – Hardware failure

    – Data recovery

    Hadoop Distributed Files System

    – Overview

    – Architecture

    – File storage/clusters

    – Failures/recoveries

     

    Map reduce:

    – Automatic parallelization

    – Fault tolerance

    – Map

    – Reduce

  4. Big Data Interpretation 40 val.

    Queries: 

    – How to perform a querie?

    – Hive

    – Pig

    – Jaql

    Spreadsheet-like analytics:

    – Analyze big data without programming knowledge

    – Power BI examples

    – Big Sheets

     

    Text analytics:

    – Unstructured data analytics

    – Annotation Query Language

  5. Big Data Algorithms 40 val.

    Popular algorithms: 

    – K Means Clustering

    – Association Rules

    – Linear Regression

    – Logistic Regression

    – Naïve Bayesian Classifier

    – Decision Trees

    – Time Series Analysis

    – Text Analysis

Dėstytojai

Karolina Januškaitė

Linkedin Big Data
Master’s degree in Big Data Analytics, Senior Sales Analyst @Festo

Povilas Babilius

Linkedin Big Data
Data engineer @Chaotic Neutral, previous Data Engineer @Sentiance

Datos ir kainos

  • Laikotarpis
    kovo 27 d. – gegužės 31 d.
    Trukmė
    160 val.
    Laikas
    18:00 - 22:00
    Kaina
    nuo 810€ arba 75€/mėn. išsimokėtinai. Galimas valstybės finansavimas
  • Laikotarpis
    gruodžio 9 d. – vasario 21 d.
    Trukmė
    160 val.
    Laikas
    18:00 - 22:00
    Kaina
    nuo 810€ arba 75€/mėn. išsimokėtinai. Galimas valstybės finansavimasimas

Registracija