События

WORKSHOP "Модели и паттерны управления приложениями распределенной обработки данных на Kubernetes""

5 ноября c 14:00 до 18:00, 16 дней назад

4-х часовой практический мастер-класс о моделях и ключевых паттернах управления распределенными приложениями Apache Spark и Apache Flink на Kubernetes.

30 сентября c 17:00 до 19:00, 52 дня назад

На митапе вы узнаете о модели Dataflow, API Apache Beam, а также паттернах управления приложениями распределенной обработки данных на Kubernetes. Митап проводит специализированный учебный центр по технологиям Big data - Школа Больших данных. https://bigdataschool.ru/

5 сентября c 17:00 до 19:00, 77 дней назад

На митапе вы будете настраивать и запускать в кластере Managed Service for Kubernetes приложения обработки данных, как в пакетном, так и в потоковом режимах на Apache Spark и Apache Flink, соответственно. Митап проводит специализированный учебный центр по технологиям Big data -  Школа Больших данных. https://bigdataschool.ru/

30 мая c 17:00 до 19:00, 175 дней назад

Apache Spark – это Big Data фреймворк с открытым исходным кодом для распределённой пакетной и потоковой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop, но не привязанный к Hadoop (кластеру) как таковому. В этом митапе разберемся с тем, что нового в практику использования Spark привносит Kubernetes (как кластер менеджер).

Москва 25 апреля c 19:00 до 21:00, 210 дней назад

Если присмотреться к руководителям, то можно заметить, что одни боссы погрязли в рутине и вечно загнаны как лошадь, а другие расслаблены и даже свободны, их бизнес работает как часы. В чем причина в подобном различии обсудим на нашем мастер-классе для руководителей предприятий, подразделений.

6 марта c 17:00 до 19:00, 260 дней назад

Сегодня рассмотрим, что такое Data Build Tool, как этот ETL-инструмент связан с корпоративным хранилищем и озером данных, а также чем полезен дата-инженеру. Митап проводит специализированный учебный центр по технологиям Big data — Школа Больших данных. https://www.bigdataschool.ru/.

14 февраля c 17:00 до 19:00, 281 день назад

Вы не уверены, какой язык вам следует изучить для работы с большими данными? В мире постоянно растущих объемов данных и сложной аналитики данных Apache Spark оказался одним из самых популярных фреймворков с открытым исходным кодом для организованной обработки больших объемов данных. Митап проводит специализированный учебный центр по технологиям Big data — Школа Больших данных. https://www.bigdataschool.ru/.

Бесплатный митап "Clickhouse как основа DWH"

18 декабря 2023 c 17:00 до 18:00, 339 дней назад

ClickHouse — это одна из самых быстро развивающихся СУБД и платформ для работы с данными. В рамках митапа вы познакомитесь с данным инструментом: изучите основную терминологию, тенденции развития, почему Clickhouse популярен, а также познакомитесь с программой и картой нового курса по Clickhouse. Митап проводит специализированный учебный центр по технологиям Big data - Школа Больших данных. https://www.bigdataschool.ru

VISI: Учебный курс Computer vision на языке Python

с 10:00 28 августа до 17:45 1 сентября 2023, 451 день назад

Данный курс является введением в тематику решения задач компьютерного зрения. В курсе будут описаны современные подходы по обработке изображений и видео, а также передовые методы детектирования, сегментации и трекинга объектов на них. Основной акцент будет сделан на практическое применение искусственных нейронных сетей и использование фреймворков для работы с ними.

VIP: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ НА ЯЗЫКЕ PYTHON Копия Копия

с 15:00 7 августа до 19:00 14 августа 2023, 472 дня назад

Данный курс является введением в тематику визуализации данных. В курсе будут описаны основные подходы к визуализации данных, позволяющие наглядно подчеркнуть имеющиеся в них закономерности и особенности. Вы познакомитесь с возможностями библиотек визуализации на языке Python (matplotlib, seaborn, plotly, pandas, bokeh) для решения таких задач, как построение графиков функций распределения, отображение статистических закономерностей, визуализация изменяющихся во времени данных.

PNLP: NLP — ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА С PYTHON

с 15:00 17 июля до 19:00 28 июля 2023, 493 дня назад

10-дневный практический курс для Data Scientist’ов, специалистов по машинному обучению и Python-разработчиков NLP-приложений, которые хотят освоить продвинутые методы решения задач обработки естественного языка с помощью нейронных сетей.

"PRUS: Практическое применение Big Data Аналитики для решения бизнес-задач"

с 10:00 17 июля до 17:45 19 июля 2023, 493 дня назад

Чтобы оперативно принимать управленческие решения, прогнозируя и предупреждая любые внештатные ситуации, современный бизнес переходит к парадигме data-driven управления. Это позволяет в режиме реального времени выявить отклонения в технологических или производственных процессах и своевременно предупредить сбой. С коммерческой точки зрения потоковая аналитика больших данных позволяет «на лету» понять потребности каждого своего клиента и сформировать для него персональное КП.

DPREP: ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ DATA MINING НА PYTHON

с 10:00 10 июля до 18:00 13 июля 2023, 500 дней назад

Практический курс для статистиков, начинающих Data Scientist’ов, архитекторов Data Lake, аналитиков и инженеров данных по подготовке Big Data к машинному обучению, моделированию и интеллектуальному анализу на примере использования Apache Spark и Python. Программа курса: www.bigdataschool.ru/courses/dprep-...

с 15:00 3 июля до 19:00 10 июля 2023, 507 дней назад

Практический курс «Нейронные сети на Python» — основы нейросетей для аналитиков, разработчиков Big Data, руководителей и специалистов по работе с большими данными. ЧТО ТАКОЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ПРИ ЧЕМ ЗДЕСЬ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ (MACHINE LEARNING) Искусственная нейронная сеть (нейросеть) – это математическая модель с программной или аппаратной реализацией, имитирующая функционирование биологических нервных клеток живого организма. В отличие от других вычислительных моделей.

с 15:00 28 июня до 19:00 30 июня 2023, 512 дней назад

Теоретический курс “Аналитика больших данных для руководителей” ориентирован на руководство государственных предприятий и частных компаний, менеджеров и специалистов, которые хотят получить расширенные знания по инструментам и методам анализа больших данных для участия в проектах Big Data и цифровизации бизнеса.

PYML: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НА PYTHON

с 15:00 19 июня до 19:00 26 июня 2023, 521 день назад

6-дневный практический курс по основам машинного обучения для специалистов по аналитике данных, разработчиков и руководителей, которые хотят освоить базовые понятия Machine Lerning.

с 10:00 19 июня до 18:00 23 июня 2023, 521 день назад

5 дней практического обучения работе с кластером Hadoop: установка и настройка, обеспечение безопасности (Kerberos, Apache Ranger), мониторинг, репликация и резервное копирование, взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop (Apache Spark, Hive, Sqoop, HBase), работа с HDFS и MapReduce.

с 10:00 19 июня до 17:30 21 июня 2023, 521 день назад

3-дня практического обучения по установке и первоначальной настройке кластера Apache Hadoop – основы Big Data для начинающих и специалистов. Практическое обучение Хадуп для системных администраторов, архитекторов и разработчиков Big Data. Курс «Основы Hadoop» представляет сокращенную версию курса «Администрирование кластера Hadoop» и проводится параллельно с данным курсом в 3 дня, согласно утвержденной программе, на платформе Cloudera Data Platform Private Cloud, HortonWorks(ограниченно досту

с 10:00 14 июня до 18:00 16 июня 2023, 526 дней назад

3-хдневный практический курс по установке, настройке и администрированию кластера Apache Kafka/Confluent, распределенной потоковой обработке событий (Event Stream Processing), конфигурации безопасности Kerberos, интеграции с Apache NiFi, Spark, GreenPlum.

FLINK: Курс Потоковая обработка данных с помощью Apache Flink

с 10:00 15 июня до 17:45 16 июня 2023, 525 дней назад

2-хдневный курс обучения по Flink позволит вам получить и систематизировать знания по использованию Flink для построения систем потоковой обработки данных. Курс нацелен на вопросы использования возможностей Apache Flink для обработки прежде всего потоковых данных, включая нюансы извлечения меток времени и генерации watermarks, лучшие практики (best practices) использования механизмов временных окон, работы с локальным состоянием, вопросы эффективности и параллелизма обработки, тонкости работы с