Big Data Retraining Program for Java, Scala, Python Engineers

Яка тривалість навчання? 1 - 1,5 місяці

Як проходить навчання? Навчання складається з трьох частин: проходження теоретичного курсу під менторством продакшн-спеціалістів, виконання практичних завдань або участь у внутрішньому проєкті та оцінка отриманих знань і зворотній зв'язок.

Які теми розглядаються на ретрейнінгу? Навчальна програма покриває основні технології і підходи побудови платформ обробки даних: data management and design, distributed file systems, distributed processing tools including spark, streaming technologies including kafka, NoSQL databases, scheduling and orchestration. Невід'ємною частиною програми є робота з клауд платформами та знайомство з cloud-native сервісами.

Чи передбачена співпраця з компанією в ролі Big Data інженера після закінчення навчання?  Запрошуємо приєднатись до компанії у ролі Java, Scala або Python-інженера, пройти ретрейнінг і далі на вас чекає проєктне інтерв'ю вже у ролі Big Data-інженера.

Яка вартість навчання? Навчання безкоштовне для спеціалістів, які співпрацюють з компанією.

Чи потрібно мені відвідувати офіс компанії під час навчання? Ні, навчання проходить в онлайн-форматі, ви можете знаходитись у будь-якому місті на території України, також компанія пропонує віддалену співпрацю у майбутньому.

• За умови правильного використання великих даних, компанія може отримати унікальну інформацію, про існування якої могла не здогадуватись. Проте все починається зі стратегії отримання, передачі та управління даними на рівні всієї компанії в цілому та її конкретних відділів, зокрема.
  
• Не менш важливим етапом є перехід від стратегічних підходів управління даними до тактичних кроків імлементації та отримання перших результатів в мінімальні терміни. 
  

• Створення інженерних рішень та підходів зі збору, нормалізації, структуризації, валідації, аналізу та візуалізації програмних продуктів, що базуються на великих даних для широкого кола бізнес задач, починаючи від цифрового маркетингу закінчуючи аналітикою, в реальному часі та проактивною цифровою безпекою.
• Технічний консалтинг, моделювання даних, багаторівневе дослідження та експериментальні розробки, що враховують специфіку бізнес сфери, природу даних та комплексність задач.

• Однією з основних причин роботи над проблематикою великих даних є можливість отримання додаткової інформації, яка раніше була невидимою і недоступною. Саме тому важливим етапом в стратегії керування даними є їх дослідження та глибинне вивчення.
• На цьому етапі ми використовуємо як традиційні підходи так й інноваційні техніки включно з машинним та глибинним навчанням, нейронними мережами, розпізнаванням зображень та природної мови, статистичним аналізом та візуалізацією.

• При акумулюванні великих даних критично важливою є задача збереження легкого на прозорого доступу до них, пошуку конкретних атрибутів даних в масштабі, що постійно зростає. Одним із варіантів - є створення повнотекстових пошукових систем, що лягають в основу систем семантичного та релевантно-базисного пошуку.
• Маючи імплементованим даний етап стратегії управління великими даними, з'являється можливість перейти до створення систем пошукової аналітики, а також чат-ботів та віртуальних асистентів.

• Жоден із попередніх кроків імплементації стратегії управління великими даними був би неможливий без комплексу заходів щодо створення, розгортання, керування та підтримки надійного комп'ютерного інфраструктурного комплексу.
• Цей комплекс заходів також включає повномасштабний моніторинг, оркестрацію та інтеграцію з промисловими стандартами безпеки, а також підтримку безперервного процесу розробки.