Специалисты «Техносерв» учат работать с большими данными

20.04.2016

Компания «Техносерв», крупнейший российский системный интегратор, делится опытом в области продвинутой аналитики в рамках образовательной программы «Специалист по большим данным», организатором которой выступает «Лаборатория новых профессий». Обучение можно пройти как очно в центре Digital October, так и в формате интерактивного онлайна.

Сфера продвинутой аналитики стремительно развивается, и все большему числу компаний нужны высококлассные специалисты в данной области. Курс представляет собой трехмесячный интенсив для IT-специалистов, который позволит быстро погрузиться в тематику Big Data. Слушатели изучают алгоритмы и осваивают технологии на реальных данных, в работающих кластерах и в контексте существующих бизнес-задач. Курс построен на трех практических кейсах: создание мультиклассовых классификаторов, анализ социальных графов, разработка рекомендательных систем.

Преподаватели программы — практики из России и США с большим опытом работы в индустрии Big Data. Это представители Яндекса, Сбербанка, МТС, Oracle, «Техносерв» и других компаний.

В рамках курса сотрудники отдела работы с большими данными компании «Техносерв» проводят лекции по особенностям архитектуры и внутренней организации Hadoop, эффективном использовании SQL-подобных инструментов анализа данных (Hive, Impala), а также скриптового инструмента Pig. Со слушателями курса ведутся детальные разборы реальных бизнес-кейсов с разъяснением того, какие сложности и нюансы встречаются в работе над проектами, как строится процесс работы над решением комплексных задач из области data science и, чем реальность обычно отличается от конкурсов на Kaggle.

«Сегодня залогом успеха проектов в области Big Data и продвинутой аналитики являются эксперты, глубоко понимающие свою область и активно интересующиеся технологиями. Не секрет, что основной проблемой рынка остается именно нехватка специалистов, аналитиков, способных разработать стратегию эффективного применения данных для бизнеса и извлечь из них практическую пользу, – отмечает Евгений Линник, начальник отдела по работе с большими данными компании «Техносерв». – В «Техносерве» есть такие специалисты, и мы готовы делиться своим практическим опытом. Надеемся, что наши знания станут хорошей основной для всех слушателей программы, а по окончании курса отрасль больших данных приобретет еще больше отличных экспертов».

Екатерина Андреева, руководитель пресс-службы ГК «Техносерв»
e-mail: eandreeva@technoserv.com
тел.: (495) 648-0808
моб.: +7 (903) 676-5868


«Техносерв» – крупнейший российский системный интегратор, работающий в России, странах СНГ и Европе. «Техносерв» основан в 1992 году. В 2014 финансовом году выручка ГК «Техносерв» составила более 45,15 млрд. руб. Головной офис «Техносерва» расположен в Москве, региональные представительства – во Владивостоке, Волгограде, Екатеринбурге, Краснодаре, Нижнем Новгороде, Новосибирске, Санкт-Петербурге, Хабаровске и дочерние предприятия – в Алматы, Баку, Ереване, Минске и Ташкенте. Численность сотрудников – более 2500 человек. «Техносерв» имеет значительный опыт в реализации крупных проектов по внедрению, развитию и аутсорсингу инфокоммуникационной инфраструктуры, систем информационной безопасности, энергетических и инженерных систем, прикладных платформ масштаба крупного предприятия и отрасли. В компетенцию также входит: ИТ-консалтинг, BI-системы, услуги сервиса и аутсорсинга. Группа компаний «Техносерв» внедряет и развивает инфокоммуникационные и инженерные системы на основе собственных технологических разработок, а также решений ИТ-лидеров: APC by Schneider Electric, Avaya, Cisco Systems, EMC, Hitachi Data Systems, HP, Huawei, IBM, Juniper Networks, Microsoft, Oracle, VMware и др.

Заказчики «Техносерва» – государственные структуры и крупнейшие предприятия ключевых отраслей экономики: телекоммуникации, ТЭК, промышленные, транспортные, торговые и финансовые предприятия. Интегратор занимает первые места в ИТ-рейтингах аналитических агентств «Коммерсант», «Эксперт» и CNews Analytics.

Подробнее на сайте


Предыдущая новость Вернуться к списку публикаций Следующая новость