Szkolenie Analiza Big Data z zastosowaniem narzędzi AI
Poziom
PodstawowyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Analiza Big Data z zastosowaniem narzędzi AI
Zanurz się w świat Big Data i poznaj zaawansowane techniki analizy danych wspierane sztuczną inteligencją. W trakcie tego 3-dniowego szkolenia dowiesz się, jak wykorzystać narzędzia takie jak Apache Spark, Python, oraz platformy chmurowe do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Dzięki 80% praktycznych warsztatów zdobędziesz umiejętności, które pomogą Ci w pełni wykorzystać potencjał Big Data, optymalizować procesy analityczne i wyciągać wartościowe wnioski wspierające Twoje decyzje biznesowe.
Dla kogo jest szkolenie Analiza Big Data z zastosowaniem narzędzi AI?
Analityków danych, którzy chcą pracować z dużymi zbiorami danych i stosować zaawansowane narzędzia analizy.
Specjalistów IT, którzy chcą poszerzyć swoje kompetencje w zakresie Big Data i AI.-
Menedżerów projektów technologicznych, poszukujących wiedzy o możliwościach Big Data dla strategii biznesowych.
-
Osób pracujących w branżach takich jak e-commerce, finanse, produkcja, gdzie analiza dużych danych wspiera rozwój firmy.
Czego nauczysz się na szkoleniu Analiza Big Data z zastosowaniem narzędzi AI?
- Przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Apache Spark.
- Tworzenia modeli AI do analizy predykcyjnej i wykrywania wzorców w Big Data.
- Projektowania interaktywnych dashboardów i raportów dla dużych zbiorów danych.
- Wdrażania projektów Big Data w środowisku chmurowym z integracją AI.
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do Big Data i sztucznej inteligencji
Podstawy Big Data:
- Wprowadzenie do architektury Big Data – czym jest Hadoop, Apache Spark i przetwarzanie rozproszone.
- Omówienie wyzwań związanych z analizą dużych zbiorów danych (skalowalność, wydajność, różnorodność danych).
AI w analizie danych:
- Zastosowanie sztucznej inteligencji w Big Data – od predykcji po wykrywanie wzorców.
- Przegląd narzędzi AI: TensorFlow, PyTorch, MLlib i AutoML.
Dzień 2: Przetwarzanie danych z Apache Spark i AI
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym:
- Warsztaty: budowa pipeline’u danych w Apache Spark (batch i stream processing).
- Optymalizacja wydajności – podział danych i wykorzystanie pamięci rozproszonej.
Integracja z narzędziami AI:
- Implementacja modeli AI w Spark MLlib – case study z klasyfikacją i regresją.
- Warsztaty: trening modelu predykcyjnego na dużym zbiorze danych.
Dzień 3: Wizualizacja, analiza i praktyczne wdrożenia
Wizualizacja danych z Big Data:
- Tworzenie dynamicznych raportów za pomocą Power BI, Tableau i Python (biblioteki Seaborn i Plotly).
- Warsztaty: projektowanie interaktywnych dashboardów dla analizy dużych zbiorów danych.
Zastosowanie Big Data w praktyce:
- Analiza przypadków użycia (case studies): predykcja popytu, analiza zachowań użytkowników, optymalizacja procesów biznesowych.
- Warsztaty: wdrożenie kompletnego projektu analizy Big Data – od przetwarzania danych po interpretację wyników.
