Программа тренинга «Большие данные и облачные вычисления»
Введение в большие данные:
Определение понятия «большие данные» и их роль в современном информационном обществе
Особенности и вызовы обработки больших данных
Применение больших данных в различных сферах и отраслях
Архитектура и инфраструктура для работы с большими данными:
Распределенные системы хранения и обработки данных (Hadoop, Apache Spark и др.)
Облачные платформы и сервисы для работы с большими данными
Выбор оптимальной архитектуры и инфраструктуры для обработки и анализа больших данных
Сбор и обработка больших данных:
Методы сбора и загрузки данных из различных источников
Предварительная обработка данных и очистка от шумов и ошибок
Масштабирование и параллельная обработка больших объемов данных
Анализ и визуализация больших данных:
Методы и инструменты анализа больших данных
Использование статистических методов и машинного обучения для извлечения знаний из данных
Визуализация больших данных для обнаружения паттернов и взаимосвязей
Методы облачных вычислений:
Облачные модели вычислений (IaaS, PaaS, SaaS)
Облачные сервисы и инструменты для обработки и анализа больших данных
Масштабирование вычислительных ресурсов и оптимизация работы с большими данными в облаке
Безопасность и конфиденциальность больших данных:
Защита данных от несанкционированного доступа и утечек
Криптографические методы и протоколы для обеспечения безопасности данных
Соблюдение законодательных требований и нормативных актов в области защиты больших данных
Управление проектами и ресурсами для работы с большими данными:
Планирование и управление проектами по обработке и анализу больших данных
Выбор и управление инфраструктурой и ресурсами для работы с большими данными
Оптимизация процессов и повышение эффективности работы с большими данными
Тренировочные сценарии и практические упражнения:
Разработка и реализация проекта по обработке и анализу больших данных
Практические задания по работе с инструментами и технологиями обработки больших данных
Работа с реальными наборами данных и примерами использования больших данных в практических задачах