Аналитик больших данных с ITIL® Foundation (версия 5) и PRINCE2® Project Management Foundation (версия 7)
-
Тип степени: Сертификат "Аналитик больших данных"
Сертификат "ITIL® Foundation (версия 5)"
Сертификат "PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)" -
Дополнительная квалификация: Сертификат "Data Engineer
Сертификат "Аналитика данных
Сертификат "Специалист по большим данным" -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
ITIL® Foundation (Version 5) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten) -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 16 Недели
Инженер по обработке данных
Основы бизнес-аналитики (около 2 дней)
Области применения, аспекты архитектуры BI
Основы бизнес-аналитики, OLAP, OLTP, задачи инженеров по данным
Хранилище данных (DWH): обработка структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных
Управление требованиями (около 2 дней)
Задачи, цели и процедуры анализа требований
Моделирование данных, введение/моделирование с помощью ERM
Введение/моделирование в UML
- Диаграммы классов
- Анализ сценариев использования
- Диаграммы деятельности
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Базы данных (около 3 дней)
Основы систем баз данных
Архитектура систем управления базами данных
Применение РСУБД
Реализация модели данных в РСУБД, нормальные формы
Практическое и теоретическое введение в SQL
Пределы реляционных баз данных, csv, json
Хранилище данных (около 4 дней)
Звездная схема
Моделирование данных
Создание Star Schema в RDBMS
Схема "Снежинка", основы, моделирование данных
Создание схемы Snowflake Schema в RDBMS
Galaxy Schema: основы, моделирование данных
Медленное изменение таблиц размерностей типов 1-5 - перестроение, штабелирование, реорганизация, мини-размерность и тип 5
Введение в обычные, причинные, мини- и монструозные, гетерогенные и суб-измерения
Сравнение ориентации на состояние и на транзакции
Таблицы фактов DWH, плотность и хранение
ETL (около 4 дней)
Очистка данных
- Нулевые значения
- Подготовка данных
- Согласование данных
- Применение регулярных выражений
Понимание данных
- Проверка данных
- Статистический анализ данных
Защита данных, безопасность данных
Практическая структура маршрутов ETL
Data Vault 2.0, основы, концентраторы, связи, спутники, хэш-ключ, хэш-диф.
Моделирование данных в Data Vault
Практическая структура модели Data Vault - Raw Vault, практическая реализация хэш-процедур
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Аналитика данных
Введение в анализ данных (около 1 дня)
Эталонная модель CRISP-DM
Рабочие процессы анализа данных
Определение искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения
Требования и роль в компании инженеров по данным, data scientist и data analysts
Обзор основ Python (около 1 дня)
типы данных
Функции
Анализ данных (около 3 дней)
Центральные модули Python в контексте аналитики данных (NumPy, Pandas)
Процесс подготовки данных
Алгоритмы интеллектуального анализа данных на Python
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Визуализация данных (около 3 дней)
Эксплоративный анализ данных
понимание
Качество данных
Анализ преимуществ
Визуализация с помощью Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Рассказ о данных
Управление данными (около 2 дней)
Архитектуры больших данных
Реляционные базы данных и SQL
Сравнение баз данных SQL и NoSQL
Бизнес-аналитика
Защита данных в контексте анализа данных
Анализ данных в контексте больших данных (около 1 дня)
Подход MapReduce
Spark
NoSQL
Приборные панели (около 3 дней)
Библиотека: Dash
Структура и настройка приборных панелей
Обратные вызовы
Текстовый майнинг (около 1 дня)
Предварительная обработка данных, визуализация
Библиотека: SpaCy
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Специалист по большим данным
Что такое большие данные? (примерно 1 день)
Объем, скорость, разнообразие, ценность, достоверность
Возможности и риски больших объемов данных
Дифференциация: бизнес-аналитика, аналитика данных, наука о данных
Введение в добычу данных
Роль искусственного интеллекта и систем, управляемых данными, в среде больших данных
Введение во фреймворки для работы с большими данными (около 2 дней)
Решения для работы с большими данными в облаке (обзор AWS, Azure, GCP)
Модели доступа к данным
Хранение данных
Введение в озера данных и хранилища данных
Обзор Apache Hadoop и Spark
Распределенная обработка данных с помощью Spark (около 3 дней)
Основы распределенных систем
Apache Spark (ядро и SQL)
Сравнение различных подходов к обработке данных
Обработка больших объемов данных
Введение в простые рабочие процессы ML с помощью Spark
Конвейеры данных и интеграция данных (около 2 дней)
Процессы ETL и ELT
Пакетная и потоковая обработка
Основы конвейеров данных
Введение в оркестровку (например, обзор Airflow)
Качество и подготовка данных
Компоненты (около 2 дней)
Краткая презентация различных инструментов
Передача данных
Обзор управления ресурсами в системах больших данных
Экосистема Hadoop
Углубленное изучение Apache Spark
Введение в потоковые технологии
NoSQL и хранение данных (около 2 дней)
Теорема CAP
ACID и BASE
Типы баз данных
HBase
Введение в документо-ориентированные базы данных
Введение в форматы хранения данных
Обзор подходов к созданию озер данных
Визуализация больших данных (около 2 дней)
Теории визуализации
Выбор диаграмм
Новые типы диаграмм
Инструменты для визуализации данных
Введение в BI-инструменты (например, Power BI, Tableau)
Основы принятия решений на основе данных
Управление данными и защита данных (около 1 дня)
Основы GDPR в контексте данных
Этика данных и ответственное обращение с данными
Качество данных и концепции управления
Контроль доступа и безопасность
Основы ответственного использования искусственного интеллекта
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
ITIL® Foundation (версия 5)
Важные термины и определения ITIL (около 2 дней)
Управление цифровыми продуктами и услугами
Продукты, услуги и сервисные предложения
Создание ценности и взаимоотношения в сфере услуг
Потребители услуг, поставщики услуг, спонсоры, клиенты и пользователи
Качество услуг и соглашения об уровне обслуживания (SLA)
Полезность, гарантия, пользовательский опыт и устойчивость
Жизненный цикл продуктов и услуг ITIL
Непрерывное совершенствование
Четыре измерения управления продуктами и услугами ITIL (около 1 дня)
Организации и люди
Партнеры и поставщики
Информация и технологии
Потоки ценности и процессы
Холистический подход и внешние факторы влияния
Жизненный цикл продуктов и услуг ITIL (около 1 дня)
Открытие, проектирование, приобретение и создание
Переход, эксплуатация, поставка и поддержка
Создание ценности в жизненном цикле продукта и услуги
Итеративное и нелинейное использование жизненного цикла
Система ценностей ITIL (около 2 дней)
Компоненты системы ценностей ITIL и основные принципы ITIL
Управление, цепочка ценностей и операционная модель
Практика управления, практические рекомендации и непрерывное совершенствование
Ориентация на ценности, сотрудничество и оптимизация
Сервисные операции, релизы и управление проблемами
Непрерывная интеграция, непрерывная доставка и непрерывное развертывание
Инжиниринг надежности объекта (SRE) и наблюдаемость
Метрики и критические факторы успеха (CSF)
Идентификация, картирование и управление потоками создания стоимости (около 1 дня)
Потоки стоимости и управление потоками стоимости
Основные и вспомогательные потоки ценности
Мышление о сложности и оптимизация рабочих процессов
Составление карт потоков ценности
ITIL и искусственный интеллект (около 0,5 дня)
Искусственный интеллект (ИИ) и зрелость ИИ
Генеративный ИИ (GenAI) и агентный ИИ
ИИ в жизненном цикле продукта и услуги
Управление ИИ
ITIL и другие фреймворки (около 0,5 дня)
ITIL и DevOps
ITIL и PRINCE2
Управление проектами в жизненном цикле продукта и услуги
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен (около 3 дней)
PRINCE2® Project Management Foundation (версия 7)
Введение в управление проектами на основе PRINCE2® (около 1 дня)
Определение и характеристики проекта
Цикл управления проектом и шесть измерений проекта
Проблемы в управлении проектами - почему проекты терпят неудачу?
Преимущества метода управления проектами PRINCE2®
Среда заказчик-поставщик
Проекты в коммерческой среде
Структура метода PRINCE2® и его пять интегрированных строительных блоков
Управленческие продукты PRINCE2®
Цифровые инструменты и анализ с поддержкой искусственного интеллекта в современном управлении проектами
Основные принципы PRINCE2® (около 1 дня)
Семь основных принципов PRINCE2®
Формулировки и содержание основных принципов
Взаимосвязь между основными принципами и темами PRINCE2®
Адаптация PRINCE2® к проектной среде с учетом цифровых методов работы
Важность людей для проектов PRINCE2® (около 1 дня)
Управление изменениями
Лидерство и управление
Коммуникации в проекте
Влияние цифровых систем и систем, поддерживаемых искусственным интеллектом, на процессы сотрудничества и изменений
Семь тем PRINCE2® (около 3 дней)
Бизнес-кейс (подход к управлению выгодами и подход к управлению устойчивостью)
Организация (структура проекта, роли и обязанности)
Создание планов
Планирование и контроль качества
Управление рисками с использованием современных методов анализа и оценок на основе данных
Управление проблемами
Контроль хода выполнения проекта
Семь процессов PRINCE2® (около 2 дней)
Взаимодействие семи процессов PRINCE2® в процессе реализации проекта
Виды деятельности в соответствующих процессах PRINCE2®
Подготовка, руководство и инициирование проекта
Управление этапом
Управление поставкой продукта
Управление переходами между фазами
Закрытие проекта
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен (около 2 дней)
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
Вы освоили процессы, связанные с объединением, подготовкой, обогащением и пересылкой данных, и понимаете, как анализировать большие данные, используя основы программирования на Python, концепции баз данных SQL и NoSQL. Знание отраслевого программного обеспечения для обработки и структурирования больших неструктурированных данных и их визуализации дополняет ваши знания.
Вы также понимаете основные концепции управления цифровыми продуктами и услугами в соответствии с ITIL® Foundation (версия 5). Вы знакомы с жизненным циклом продуктов и услуг ITIL, системой ценностей ITIL, потоками создания ценности, созданием ценности и взаимоотношениями услуг, а также с такими современными концепциями, как искусственный интеллект, автоматизация и непрерывное совершенствование, и можете классифицировать их в организационном контексте. Вы также сможете работать над проектами PRINCE2® и будете знакомы с их процессами и терминологией. Вы также сможете планировать и реализовывать ИТ-проекты и оценивать их успешность.
Курс рассчитан на людей с высшим образованием в области компьютерных наук, бизнес-информатики, делового администрирования, математики или сопоставимой квалификации.
Систематическая оценка объемов данных необходима компаниям для получения информации о собственной продукции и поведении клиентов. На этом фоне аналитики больших данных становятся все более востребованными во всех отраслях.
Обладая знаниями в области управления ИТ-услугами и проектами с помощью ITIL® и PRINCE2®, вы получаете дополнительную квалификацию, которая пользуется большим спросом, особенно в ИТ-секторе.
Ваш значимый сертификат дает подробное представление о приобретенных вами квалификациях и улучшает ваши карьерные перспективы.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .