Курсы по Big Data

Экспресс-погружение в сферу Data Science
Разберётесь в направлениях сферы работы с данными
В сфере Data Science более десятка профессий, при этом от выбранного направления зависят необходимые личные качества, инструментарий, задачи и, конечно, зарплата. Расскажем, чем отличаются разные профессии и как определить направление для себя
Узнаете обязательные навыки и инструментарий
Существуют навыки, которыми должны владеть все специалисты по работе с данными, а есть компетенции, которые отличаются в зависимости от направления. Расскажем, какие навыки развивать в первую очередь, если вы хотите начать карьеру в Data Science, и как именно этому можно научиться
Поймёте, как начать свою карьеру 
Чтобы быстрее достичь цели, нужен план действий. Составим его вместе: выясним, кого в действительности ищут работодатели, проанализируем ваши текущие компетенции, которые пригодятся в новой сфере, и наметим первые шаги

Данные — это новая нефть
Рынок испытывает дефицит специалистов по работе с данными. Аналитики нужны не только технологическим стартапам и научным институтам — они нужны всем.
Мы расскажем, в каких сотрудниках нуждаются современные компании, и поможем составить план обучения и развития.
Вы узнаете, как работа с большими данными помогает совершенствовать продукты компаний, какими основными навыками должен обладать аналитик. На примерах разберётесь с базовыми инструментами и напишете свой первый код. За 9 занятий вы оцените, насколько вам интересна сфера Data Science, и поймёте, куда развиваться дальше.

Эта программа подойдет тем, кто: 

Никогда не работал

и хочет получить востребованную специальность, трудоустроиться или узнать больше о специальности

Хочет сменить работу

освоить современные инструменты, технологии и получить актуальную высокооплачиваемую специальность

Основная задача курса – познакомить слушателей с бурно развивающейся областью науки и технологии на стыке физики и компьютерных наук – квантовыми вычислениями. В последние годы квантовые вычислительные устройства постепенно выходят из физических лабораторий и становятся прикладными разработками, которыми занимаются R&D отделы ведущих IT компаний мира. Квантовые алгоритмы из любопытных теоретических конструкций превращаются в прикладные инструменты, предназначенные для решения сложных вычислительных задач. Вместе с тем, атмосфера ажиотажа вокруг квантовых вычислений приводит к некоторой переоценке достижений и явному кризису завышенных ожиданий от технологии со стороны IT специалистов с одной стороны, и зачастую необоснованной критике со стороны специалистов-физиков с другой. При этом число хороших образовательных ресурсов, посвященных этой сложной тематике, в особенности на русском языке, очень ограничено. В нашем курсе мы постараемся создать у слушателей теоретическую базу в области квантовых вычислений в достаточном объеме для того, чтобы позволить им самостоятельно разбираться в современных работах по этой тематике.

В курсе будет рассмотрена гейтовая модель квантовых вычислений и универсальные наборы квантовых логических вентилей. Мы поговорим об основных типах квантовых алгоритмов, таких как алгоритм оценки фазы, алгоритм Шора и другие алгоритмы, основанные на квантовом преобразовании Фурье; алгоритм Гровера и квантовые алгоритмы поиска; квантовые вариационные алгоритмы. Подробно обсудим проблемы борьбы с декогеренцией и ошибками в квантовых вентилях, вопросы построения квантовых кодов коррекции ошибок. Будут рассмотрены варианты архитектуры квантового компьютера, устойчивого к ошибкам. Мы обсудим вопросы принципиальной возможности создания устойчивого к ошибкам квантового компьютера и реальное положение дел при современном уровне развития технологий.

В рамках курса вы познакомитесь с основными понятиями и задачами, возникающими при создании хранилищ данных. Поймете, как цели влияют на выбор архитектуры и к каким последствиям может привести недостаточное внимание к компонентам. Составите представление о ролях и влиянии участников команды на результат. В программе курса будут описаны практические подходы к проектированию и внедрению хранилищ данных и его компонент. Вы рассмотрите управление жизненным циклом, включая вывод из эксплуатации и миграцию на новые системы, затронете темы управления данными и построения сервисов на их основе. В практической части слушатели разобьются на две команды: одна из команд проработает проект по миграции хранилища данных с учетом стратегических целей развития предприятия, а вторая оценит его с точки зрения возможностей, ресурсов и сроков.