Определите условия, которые должны быть выполнены и воспроизведены для оптимизации использования данных и их качества" 

Программа данного Курса профессиональной подготовки заложит основы знаний, которыми должен обладать ИТ-специалист при управлении структурами данных, уделяя особое внимание их типологии и жизненному циклу. Поэтому будет предоставлена ценная статистическая информация, которая необходима для лучшего понимания процесса извлечения, анализа и синтеза данных.

С другой стороны, необходимо отметить важность новых технологий, таких как IoT (Интернет вещей). Они стали революцией благодаря своей способности превращать простые и инертные объекты в объекты, которые взаимодействуют и подключаются к интернету. Таким образом, они становятся технологическим решением для компаний, стремящихся создать экосистему, позволяющую реализовать промышленные решения.

Наконец, в программе будут рассмотрены технологии и инструменты, представленные на рынке, изучены принципы работы наиболее важных компонентов в системе, которая должна быть разработана для решения проблемы больших данных. К концу программы инженер будет обладать специальными знаниями о различных возможностях при проектировании распределенных систем, преимуществах и недостатках выбора того или иного инструмента или технологии, в результате понимания компонентов.

Все вышеперечисленное дополняется 100% онлайн-форматом, что позволяет проходить обучение с комфортом, где бы и когда бы вы ни захотели. Вам понадобится только устройство с доступом в интернет, чтобы сделать шаг вперед в своей карьере. Форма обучения, соответствующая современным требованиям, со всеми гарантиями в высоковостребованной области. Кроме того, студенты получат доступ к эксклюзивным дополнительным мастер-классам, которые ведет авторитетный преподаватель с мировым именем в области науки о данных.

Специализируйтесь на науке о данных вместе с TECH! Вы сможете принять участие в уникальных и эксклюзивных мастер-классах, разработанных всемирно признанным экспертом в этой области"

Данный Курс профессиональной подготовки в области использования информации в науке о данных содержит самую полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и повышения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Разработайте способы разделения и распределенных транзакций с помощью программы, которая повысит ваш профессиональный уровень" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Специалисту поможет инновационная система интерактивных видео, созданных признанными экспертами с большим опытом работы в области терапевтических персональных тренировок.

Рассмотрите различные облачные платформы для IoT: общего назначения, промышленные, с открытым исходным кодом"

Анализируйте ключевые функциональные возможности распределенных систем и их важность для различных типов задач"

Учебный план данного Курса профессиональной подготовки разработан таким образом, чтобы обеспечить высокий уровень подготовки ИТ-специалистов, заинтересованных в этом направлении деятельности. Таким образом, ожидается, что в конце каждого модуля студент будет оптимально развивать свои навыки в области анализа и обработки данных, а также определять протоколы и коммуникационные технологии, используемые в IoT. 

Оцените, какие широко распространенные приложения используют основы распределенных систем для проектирования своих решений"

Модуль 1. Управление данными, манипулирование данными и информация для науки о данных 

1.1. Статистика. Переменные, индексы и коэффициенты 

1.1.1. Статистика 
1.1.2. Статистические измерения 
1.1.3. Переменные, индексы и коэффициенты 

1.2. Типология данных 

1.2.1. Качественные 
1.2.2. Количественные 
1.2.3. Характеристика и категории 

1.3. Знание данных, полученных в результате измерений 

1.3.1. Меры централизации 
1.3.2. Меры дисперсии 
1.3.3. Корреляция 

1.4. Знание данных, полученных в результате графиков 

1.4.1. Визуализация в соответствии с типом данных 
1.4.2. Интерпретация графической информации 
1.4.3. Настройка графики с помощью R 

1.5. Вероятность 

1.5.1. Вероятность 
1.5.2. Функция вероятности 
1.5.3. Распространения 

1.6. Сбор данных 

1.6.1. Методология сбора 
1.6.2. Инструменты сбора 
1.6.3. Каналы сбора 

1.7. Очистка данных 

1.7.1. Этапы очистки данных 
1.7.2. Качество данных 
1.7.3.  Работа с данными (с помощью R) 

1.8. Анализ данных, интерпретация и оценка результатов 

1.8.1. Статистические меры 
1.8.2. Индексы отношений 
1.8.3. Добыча данных 

1.9. Хранилище данных (Data Warehouse) 

1.9.1. Элементы 
1.9.2. Проектирование 

1.10. Доступность данных 

1.10.1. Доступ 
1.10.2. Полезность 
1.10.3. Безопасность 

Модуль 2. IoT-устройства и платформы как основа для науки о данных 

2.1. Интернет вещей 

2.1.1. Интернет будущего, Интернет вещей 
2.1.2. Консорциум промышленного интернета 

2.2. Эталонная архитектура 

2.2.1. Эталонная архитектура 
2.2.2. Слои 
2.2.3. Компоненты 

2.3. Датчики и устройства IoT 

2.3.1. Основные компоненты 
2.3.2. Датчики и исполнительные механизмы 

2.4. Коммуникации и протоколы 

2.4.1. Протоколы. Модель OSI 
2.4.2. Коммуникационные технологии 

2.5. Облачные платформы для IoT и IIoT 

2.5.1. Платформы общего назначения 
2.5.2. Промышленные платформы 
2.5.3. Платформы с открытым исходным кодом 

2.6. Управление данными в платформах IoT 

2.6.1. Механизмы управления данными. Открытые данные 
2.6.2. Обмен данными и визуализация 

2.7. Безопасность в IoT 

2.7.1. Требования к области безопасности 
2.7.2. Стратегии безопасности IIoT 

2.8. IoT-приложения 

2.8.1. Умные города 
2.8.2. Здоровье и фитнес 
2.8.3. Умный дом 
2.8.4. Другое применение 

2.9. Приложения IIoT 

2.9.1. Создание 
2.9.2. Транспортировка 
2.9.3. Энергия 
2.9.4. Сельское хозяйство и животноводство 
2.9.5. Другие сектора 

2.10. Индустрия 4.0 

2.10.1. IoRT (Интернет вещей робототехники) 
2.10.2. Аддитивное производство 3D 
2.10.3. Аналитика больших данных

Модуль 3. Архитектуры и системы с интенсивным использованием данных 

3.1. Нефункциональные требования. Основные принципы применения больших данных 

3.1.1. Надежность 
3.1.2. Адаптивность 
3.1.3. Обслуживаемость 

3.2. Моделирование данных 

3.2.1. Реляционная модель 
3.2.2. Документальная модель 
3.2.3. Модель сетевых данных 

3.3. Базы данных. Управление хранением и поиском данных 

3.3.1. Хэш-индексы     
3.3.2. Структурированное хранение журналов 
3.3.3. B-дерево 

3.4. Форматы кодирования данных 

3.4.1. Форматы, специфичные для конкретного языка 
3.4.2. Стандартизированные форматы 
3.4.3. Форматы двоичного кодирования 
3.4.4. Межпроцессный поток данных 

3.5. Репликация 

3.5.1. Цели репликации 
3.5.2. Модели репликации 
3.5.3. Проблемы с репликацией 

3.6. Распределенные транзакции 

3.6.1. Транзакция 
3.6.2. Протоколы для распределенных транзакций
3.6.3. Сериализация транзакций 

3.7. Секционирование 

3.7.1. Формы разделения 
3.7.2. Взаимодействие вторичного индекса и разделения 
3.7.3. Перебалансировка разделов 

3.8. Обработка данных offline 

3.8.1. Пакетная обработка 
3.8.2. Распределенные файловые системы 
3.8.3. MapReduce 

3.9. Обработка данных в режиме реального времени 

3.9.1. Виды брокеров сообщений 
3.9.2. Представление баз данных в виде потоков данных 
3.9.3. Обработка потоков данных 

3.10. Практическое применение в бизнесе 

3.10.1. Последовательность в чтении 
3.10.2. Комплексный подход к данным 
3.10.3. Масштабируемая распределенная система

Определите требования к системам массового использования данных с помощью курса, который приведет вас к профессиональному совершенству"