IT-профессии пользуются большой популярностью, и те, у кого уже есть какая-либо специальность, могут окончить курсы по большим данным. Для этого не нужна особая подготовка, а учиться можно даже дистанционно. Рассказываем, кому подходят курсы по Big Data, что и как на них изучают и какие учебные центры предлагают пройти обучение биг дата с нуля.
Курсы по большим данным — это программы для аналитиков, которые хотят научиться обрабатывать большие объёмы информации. Они рассчитаны на людей, у которых уже есть диплом вуза или колледжа: выпускникам выдают свидетельство о профпереподготовке или диплом о повышении квалификации. При этом профессия слушателя не обязательно должна быть связана с IT: на курсы по Big Data часто идут финансисты, маркетологи и другие смежные специалисты. Обучение большим данным занимает от 2 до 12 месяцев. За это время слушатели знакомятся с Data Science и Data Engineering, распределёнными системами и вычислениями, методами сбора и анализа данных и архитектурой Hadoop.
«Введение в технологию Big Data», Университет «Синергия»
Кому подойдёт курс: начинающим/опытным
Сколько стоит учёба: уточните у менеджера
Формат обучения: онлайн-уроки на платформе Университета
Сроки обучения: 1 месяц
Как поступить: уточните у менеджера
Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке или именной сертификат
Чему учат:
- Видам жизненных циклов ПО, теории управления активами организации, стратегии создания нового продукта
- Методам и инструментам управления проектом при разработке продукта
- Проводить оценку ценности актива, исследовать существующие на рынке технологии, продукты и организации как потенциальные активы для приобретения
- Анализировать бизнес-эффективность существующих у организации активов
- Понимать процесс формирования предложений по приобретению привлекательных для целей и интересов организации сторонних активов
Программа:
- Большие данные: термины, проблемы
- Понятие алгоритма и вычислимости
- Технологии обработки больших объёмов информации: масштабируемость и распараллеливание
- Структурированная информация: визуализация и выявление связей
- Слабоструктурированная информация на примере звука и изображения. Понятие шума и сигнала и т. д.
Программы обучения
1142
«Практическое применение Big Data аналитики для решения бизнес-задач», Учебный центр «Микротест»
Кому подойдёт курс: имеющим диплом о высшем или среднем профессиональном образовании
Сколько стоит учёба: 96 000 руб.
Формат обучения: онлайн
Сроки обучения: 32 академических часа
Как поступить: подать заявку на сайте
Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации
Программа:
- Постановка бизнес-задач и знакомство с BigData архитектурой
- Инструменты для анализа больших данных
- DWH-хранилища данных, слои накопления данных (stg, ods, dds, dim, mart)
- Способы организации хранения сырых данных (stg слой)
- Инструменты для управления процессами обработки и перемещения данных и т. д.
«Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)», Институт профессионального образования (ИПО)
Кому подойдёт курс: имеющим диплом о высшем или среднем профессиональном образовании
Сколько стоит учёба: от 51 000 руб.
Формат обучения: онлайн
Сроки обучения: 4 месяца
Как поступить: подать заявку на сайте
Документ об окончании: диплом
Чему учат:
- Базам данных
- Анализу данных
- Цифровой экономике
- Цифровой трансформации
- Big Data и т. д.
«Основы работы с большими данными (Data Science)», Бауманский учебный центр «Специалист»
Кому подойдёт курс: имеющим диплом о высшем или среднем профессиональном образовании и успешно окончившим курс «Microsoft Excel. Уровень 1. Работа с табличным редактором Excel», или лицам с эквивалентной подготовкой
Сколько стоит учёба: от 19 990 руб.
Формат обучения: онлайн
Сроки обучения: 16 академических часов
Как поступить: подать заявку на сайте
Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации, сертификат, свидетельство
Чему учат:
- Определять источники сбора информации и формировать требования к ним
- Применять стандартный CRISP-DM процесс для вашей организации
- Подбирать команду для работы с большими данными (Big Data)
- Выбирать инструментарий для практической работы
- Реорганизовывать работу компании с помощью анализа больших данных и т. д.
Программа:
- Область применения больших данных. Типовые задачи
- Сбор и подготовка исходных данных. Методика CRISP-DM
- Задачи численного прогнозирования. Понятие машинного обучения. Корреляция. Регрессионный анализ
- Задачи классификации и распознавания образов, видео, речи, текста. Понятие нейронных сетей. Примеры применения
- GPT-нейросети. Глубокое машинное обучение, искусственный интеллект. Помощники и агенты и т. д.
«Инструменты работы с большими данными», Физтех-школа прикладной математики и информатики Московского физико-технического института (ФПМИ МФТИ)
Кому подойдёт курс: имеющим диплом о высшем или среднем профессиональном образовании
Сколько стоит учёба: от 125 000 руб.
Формат обучения: онлайн
Сроки обучения: 2,5 месяца
Как поступить: подать заявку на сайте
Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации
Чему учат:
- Пользоваться распределённой файловой системой
- Запускать задачи на Hadoop-кластере
- Пользоваться высокоуровневыми языками программирования для обработки большого объёма данных на вычислительном кластере
- Писать задачи для запуска на Hadoop-кластере с помощью нативного Java-интерфейса
- Работать с большими объёмами данных и располагать кругозором в выборе архитектурного решения поставленной задачи и т. д.
Программа:
- Введение. Зачем нужны большие данные. Распределённые файловые системы
- MapReduce
- MapReduce, продолжение
- Планирование задач в MapReduce. YARN
- SQL over BigData и т. д.
Адреса поступления
Часто задаваемые вопросы
Для обучения на курсах Big Data с нуля достаточно базовых знаний математики (основы статистики и алгебры), начального уровня программирования и английского языка на уровне чтения технической документации.
В среднем обучение на курсах Big Data для начинающих длится от 2 до 10 месяцев (чаще — 4–6 месяцев). Точная продолжительность зависит от интенсивности программы и глубины охвата тем.
Обычно курсы по Big Data предлагают онлайн‑обучение в смешанном формате: синхронные занятия (вебинары в реальном времени) сочетаются с асинхронными элементами (записанными лекциями и материалами для самостоятельного изучения).
На курсах по Big Data обычно изучают SQL, Python (с библиотеками Pandas, NumPy, Scikit‑learn), Hadoop, Spark, Kafka, а также инструменты визуализации (Tableau, Power BI) и NoSQL‑базы (Cassandra, Redis, Elasticsearch).
Да, большинство курсов включают практику и работу с реальными кейсами; за время обучения обычно можно сформировать портфолио из 3–6 проектных работ.
По окончании курсов обычно выдают сертификат или диплом о профессиональной переподготовке; их признание работодателями зависит от репутации образовательной платформы, содержания программы и наличия практических проектов в портфолио.
Стоимость курсов по Big Data варьируется от нескольких тысяч до 200 тысяч рублей; многие платформы предлагают рассрочку платежа, а талантливые студенты могут претендовать на гранты, частично или полностью покрывающие стоимость обучения.
Да, многие курсы предлагают помощь с трудоустройством: карьерные консультации, составление резюме, стажировки у партнёров и доступ к базе вакансий.
Занятия ведут практикующие специалисты из крупных IT‑компаний, которые совмещают преподавание с реальной работой в индустрии и обладают профильным опытом в Data Science, инженерии данных и ML. Многие имеют международные сертификации и участвуют в разработке промышленных решений.
Перспективы трудоустройства выпускников курсов Big Data с нуля зависят от качества обучения, практического опыта и портфолио проектов. Многие образовательные платформы предлагают помощь в трудоустройстве через карьерные центры, стажировки у партнёров и доступ к базе вакансий. Стартовые зарплаты для Junior-специалистов в России варьируются от 70 до 150 тысяч рублей, в зависимости от компании и региона. С ростом опыта и навыков зарплата увеличивается: Middle-специалисты получают от 150 до 250 тысяч рублей, а Senior — от 250 тысяч рублей и выше. Ключевыми факторами успеха являются наличие реальных проектов в портфолио, знание Python, SQL и других инструментов, а также активное участие в профессиональном сообществе.
