Szkolenie Analiza Big Data z zastosowaniem narzędzi AI
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
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 narzędzia Big Data oraz podstawy ML.
Specjalistów IT (Data Engineer, Analytics Engineer), którzy chcą poszerzyć kompetencje o przetwarzanie rozproszone i integrację z AI.-
Menedżerów projektów technologicznych i właścicieli produktów, którzy potrzebują rozumieć możliwości, ograniczenia i ryzyka Big Data + AI.
-
Osób pracujących w branżach takich jak e-commerce, finanse, produkcja, gdzie analiza dużych danych wspiera decyzje i optymalizację procesów.
Czego nauczysz się na szkoleniu Analiza Big Data z zastosowaniem narzędzi AI?
- Budowy i uruchamiania pipeline’u przetwarzania danych w Apache Spark (batch i stream processing).
- Przygotowania, trenowania i walidacji modeli predykcyjnych na dużych zbiorach danych z użyciem Spark MLlib i Pythona (metryki, podział danych, unikanie leakage).
- Projektowania warstwy raportowej oraz interaktywnych dashboardów dla danych Big Data (Power BI/Tableau/Python).
- Podstaw uruchamiania rozwiązań w środowisku chmurowym: przechowywanie danych, uprawnienia i sekrety, podstawy logowania oraz monitorowania jakości danych i wyników modeli.
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do Big Data i sztucznej inteligencji
Podstawy Big Data:
- Architektura Big Data: Hadoop, Apache Spark, przetwarzanie rozproszone.
- Wyzwania analizy dużych zbiorów danych: skalowalność, wydajność, różnorodność, jakość danych.
AI w analizie danych:
- Zastosowania AI w Big Data: predykcja, segmentacja, wykrywanie anomalii i wzorców.
- Narzędzia AI w ekosystemie Big Data: Spark MLlib, TensorFlow, PyTorch, AutoML; dobór do skali i kosztu.
Dzień 2: Przetwarzanie danych z Apache Spark i AI
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym:
- Warsztaty: pipeline danych w Apache Spark (batch i stream processing).
- Optymalizacja wydajności Spark: partycjonowanie danych, shuffle, cache i wykorzystanie pamięci rozproszonej.
Integracja z narzędziami AI:
- Modele ML w Spark MLlib: klasyfikacja i regresja; przygotowanie cech oraz metryki jakości.
- Warsztaty: trening i walidacja modelu predykcyjnego na dużym zbiorze danych (podział danych, leakage, metryki).
Dzień 3: Wizualizacja, analiza i praktyczne zastosowania
Wizualizacja danych z Big Data:
- Raporty i wizualizacje: Power BI, Tableau i Python (biblioteki Seaborn i Plotly).
- Warsztaty: interaktywne dashboardy dla analizy dużych zbiorów danych.
Zastosowanie Big Data w praktyce:
- Przykłady zastosowań (case studies): prognozowanie popytu, analiza zachowań użytkowników, wykrywanie anomalii,optymalizacja procesów biznesowych.
- Warsztaty: kompletny projekt analizy Big Data – od przetwarzania danych po interpretację wyników, raportowanie i kontrolę jakości (reproducibility, ryzyka).
