現在、すでに約160人の卒業生がおり、さまざまな関与度で、プログラムで習得した知識とスキルを活用しています。 おそらく、多くのフレームが必要かどうか疑問に思うかもしれません。 この合理的な疑いには2つの答えがあります。 最初に、私たちは最新の状態を保ち、定期的に市場分析を行います 。 第二に、市場は静的な存在ではなく成長しているため、空席の数はこの需要を測定するのに十分な指標ではありません。
2年前、初めてプログラムを開始したとき、多くの専門家は必要ありませんでした。 しかし、後で判明したように、ほとんどの学生は職場を変更せず、企業で習得したスキルと知識を使用します。 そして、ほとんどの場合、これらの空席はパブリックドメインで公開されていません。なぜなら、そのようなポジションさえまだないからです。
ビッグデータテクノロジー企業はますます増えています。 そのため、現在このトピックに注目しており、将来これらの技術の有能な実装を行う予定のマネージャー向けに別のプログラムを立ち上げました。
市場における技術革新と技術の広がりの曲線を思い出せば、この成長がさらに続く可能性があることが明らかになります。
現時点では、ビッグデータを操作するためのツールは、イノベーターと初期フォロワーの最初の2つのクラスによって実装される可能性が最も高く、初期の大多数の代表者が接続し始めたばかりです。
要約すると、ビッグデータの専門家の必要性が減少すると信じる理由はありません。 むしろ、反対に、成長します。 データが新しいオイルであるという現在の一般的なフレーズは完全に真実ではありません。 データはオイルよりも優れています。 データを正しく収集して処理することを学べば、誰もがデータにアクセスできます。これは石油については言えません。 勉強に来てください。
これはすでに6回目の発売であるという事実にもかかわらず、私たちは製品の開発を続け、新しいものを追加することを決めました。
1）以前は、プログラムの各週に1つずつ、合計12のラボがありました。 今回は、モジュール全体で学生が準備する10のラボと2つの「卒業」プロジェクトを作成することにしました。 1つのプロジェクトは「Webログによるユーザーの性別と年齢の予測」と呼ばれ、2番目のプロジェクトは「オンライン小売のための推奨システムの構築」と呼ばれます。 あなたはそれらに取り組み、誇りに思うことができ、あなたの仕事のポートフォリオに加えることができるものにするための十分な時間を持っています。
2）時々、プログラムでグループタスクを行うように依頼されました。 今回、実験室作業の一部にはグループ作業が含まれます。 だから、もっともっと友達を作る理由があります。
3）現時点では、自動チェッカーの作業を実験室作業用に最適化しています。これにより、チェックにかかる時間が最小限に抑えられ、イライラすることもありません。 さらに、プログラムに進行状況インジケーターを追加します。 いつでも、この証明書またはその証明書に十分なポイントがあるかどうかを確認できます。
4）従来、私たちのクラスターには、最新で関連性の高いすべてのライブラリ、そしてもちろんApache Sparkの最新バージョンがあります。 このツールでの作業の約80〜90％はデータフレームで行われます。 前回のリリース時に、トレーニング資料をRDDからこのデータ構造に移行しました。
プログラムであなたを待っています。 退屈することはありません！