Python для специалистов Big Data: эффективная аналитика больших данных и машинное обучение – уровень Advanced

автор рубрика
Python для специалистов Big Data: эффективная аналитика больших данных и машинное обучение – уровень Advanced

Язык программирования Python – это абсолютный must have современного дата-аналитика, ML-разработчика и инженера данных. Именно для этих профессионалов в области Data Science и Big Data наша Школа Больших Данных год назад запустила специальный проект по применению Python в задачах компьютерного зрения, аналитики и построения конвейеров распределенных приложений. Далее вы узнаете, что представляют собой наши программы обучения, чем они отличаются от множества других бесплатных и коммерческих курсов по Python, и как помогут уже состоявшимся ИТ-специалистам повысить свою квалификацию в Big Data, Machine Learning и других направлениях Data Science.

Язык как универсальный интерфейс: место Python в мире Big Data

Благодаря простому синтаксису и наличию множества готовых функций и специальных библиотек для визуализации и аналитической обработки данных, Python стал стандартом де-факто в Data Science. Однако, этот язык программирования нужен не только аналитику данных и разработчику моделей машинного обучения. Практически каждый Big Data фреймворк включает Python-API, например, Apache Kafka, Spark, Hadoop, AirFlow и прочие системы работы с большими данными. Используя его, инженер данных может быстро написать собственный продюсер для Apache Kafka, PySpark-скрипт потоковой аналитики больших данных, оператор AirFlow или считать данные из Hadoop HDFS с помощью PyArrow. Через приложение, написанное на Python, можно даже организовать интеграцию информационных систем или управлять пользователями озера данных, включая их аутентификацию и мониторинг поведения.

Хотя Python как язык программирования имеет некоторые недостатки (низкое быстродействие и динамическая типизация), он активно используется не только в ad-hoc аналитике данных и быстрой разработке ML-MVP, но и в крупных enterprise-решениях. В частности, промышленные конвейеры обработки данных на Apache Kafka и Spark практически всегда представляют собой DAG в AirFlow. А в AirFlow используется именно Python. Для создания коммерческих Spark-приложений проще, а значит, быстрее и дешевле, привлечь PySpark-разработчика, чем Java/Scala-специалиста.

Не просто очередные курсы по Python: тонкости распределенных вычислений и промышленных ML-задач

Несмотря на лаконичность и популярность Python, чтобы создавать крупные системы, востребованные промышленными предприятиями и data-driven компаниями, разработчику недостаточно просто знать синтаксис и основные функции этого языка программирования. К примеру, программа, изначально созданная как локальный Python-скрипт, автоматически не преобразуется в распределенное PySpark-приложение. Разработчик должен понимать особенности кластерных вычислений, такие как перекос данных, перевод Python-кода на уровень JVM, тонкости пользовательских функций (UDF) и пр. Чтобы заполнить пробел между Python-разработчиком и Big Data специалистом, в 2020 году наша Школа Больших Данных запустила специальный проект – Python-School – специализированные курсы по применению Python в аналитике больших данных, промышленной дата-инженерии и машинном обучении.

Как и другие курсы нашего Учебного Центра «Коммерсант», программы по Python ориентированы на опытных профессионалов, уже знакомых с этим языком программирования. Авторы и преподаватели курсов являются практикующими разработчиками и дата-инженерами в реальных проектах аналитики Big Data, разработки ML-моделей и распределенных приложений, организации конвейеров потоковой и пакетной обработки больших данных, а также администрирования кластеров. Мы не учим основам Python, а показываем, как эффективно использовать этот язык для решения настоящих бизнес-задач. Например, написать и развернуть в production собственный веб-сервис классификации изображений с использованием сверточных нейросетей, создать API для распознавания речи и других NLP-задач, обеспечить детекцию объектов на видео или серии изображений и пр. Также предлагаем краткосрочные курсы по инструментам визуализации данных средствами Python, подготовке датасетов к машинному обучению, непосредственной разработке ML-моделей, их тестированию и развертыванию в production.

За прошедший год мы успешно обучили несколько корпоративных групп, дополнили учебные материалы интересными кейсами из реального бизнеса, адаптировав их под онлайн и офлайн-формы проведения занятий. Благодаря множеству прикладных примеров и высокой плотности изучаемых тем слушатели за короткий срок успевают освоить практику использования Python для распределенных вычислений на базовых технологиях Big Data (Apache Kafka, Spark, Hadoop, AirFlow), а также закрывают пробелы по основам Data Science и Machine Learning.

Приглашаем вас на специализированные курсы по применению Python в области Big Data в наш лицензированный учебный центр повышения квалификации и обучения ИТ-специалистов (разработчиков, архитекторов, инженеров и аналитиков больших данных) в Москве: