КАМПУС

большие данные для больших возможностей

Data Engineering

Машинное обучение

Анализ данных

Data Science

от математики и SQL до продакшн-ML и DWH — всё на реальных бизнес-кейcах с гибкой кастомизацией под задачи команды.

Как проходит обучение в Б-ДАТЕ

Вебинары
до 3-х раз в неделю

Очень много практики

Аттестация

Консультация

Прокачать навыки
на решении реальных бизнес-задач

Никаких видео: лекции
с преподавателем в группе

Чтобы зафиналить дипломом установленного образца
и повысить квалификациию

Вы освоите эти инструменты

Направления

Для кого

Специалисты, желающие стать data‑scientist: аналитики, разработчики, математики и инженеры, стремящиеся решать бизнес‑задачи с помощью статистики и машинного обучения.

Чему учим

Строить модели полного цикла: от очистки и анализа данных до разработки, тестирования и внедрения ML‑решений, интерпретации результатов и оценки бизнес‑эффекта.

Где применять знания

В продуктовых ИТ‑командах, банках, телекомах, e‑commerce и промышленности — там, где нужны прогнозы спроса, выявление аномалий, сегментация клиентов и оптимизация процессов.

Название курса

Cтарт

Ак. часов

скоро

256

скоро

72

17 — 21 Ноября,
02 — 06 Февраля

40

Для кого

Разработчики, системные администраторы и аналитики, которые хотят проектировать, строить и поддерживать устойчивые, масштабируемые пайплайны и хранилища данных в компаниях.

Чему учим

Проектировать архитектуру данных, строить ETL/ELT‑процессы на Kafka, Spark, Airflow, ClickHouse и Hadoop, обеспечивать качество, мониторинг, безопасность и высокую доступность сервисов.

Где применять знания

В командах, отвечающих за интеграцию источников, создание витрин, real‑time стриминг и базы знаний: финтех, ритейл, ad‑tech, медиа, интернет‑сервисы, госсектор и промышленность.

Название курса

Cтарт

Ак. часов

Инженер данных с нуля⁣⁣

скоро

272

Apache

скоро

24

Apache Kafka для администраторов

скоро

24

17 — 19 Декабря

24

Эксплуатация Apache NIFI⁣

скоро

24

Data Pipeline на Apache Airflow⁣

скоро

24

Потоковая обработка в Apache Spark⁣

скоро

16

Core Spark - основы для разработчиков⁣

скоро

16

Анализ данных с помощью Apache Spark⁣

04/08

24

Основы Apache Hadoop⁣

скоро

32

Clickhouse⁣

скоро

32

скоро

24

Для кого

ML‑инженеры, разработчики, исследователи и продуктовые менеджеры, стремящиеся создавать, масштабировать и поддерживать интеллектуальные сервисы на базе классических моделей и LLM.

Чему учим

Разрабатывать и оптимизировать модели CV, NLP, RL и рекомендательных систем, строить MLOps‑пайплайны, работать с GPU, LLM‑фреймворками, генерирующим ИИ и учитывать этические аспекты.

Где применять знания

В стартапах, крупных корпорациях и исследовательских центрах для автоматизации процессов, персонализации, компьютерного зрения, чат‑ботов, предиктивного обслуживания и генеративных сервисов.

Название курса

Cтарт

Ак. часов

Инженер машинного обучения⁣

скоро

272

скоро

32

скоро

32

скоро

32

скоро

32

скоро

32

скоро

32

скоро

32

скоро

48

Для кого

Инженеры, исследователи, учёные, работающие в физике, биологии, логистике, урбанистике и других областях, где требуются цифровые модели, симуляции и анализ больших наблюдательных данных.

Чему учим

Методам имитационного и математического моделирования, обработки сенсорных и геопространственных данных, построению цифровых двойников, оценке рисков и визуализации результатов для экспертов.

Где применять знания

В промышленном инжиниринге, энергетике, умных городах, агротехе, робототехнике и беспилотниках — там, где важны прогнозы поведения сложных систем и проверка гипотез без дорогостоящих экспериментов.

Название курса

Cтарт

Ак. часов

скоро

40

Анализ данных с дронов⁣

скоро

скоро

Для кого

Специалисты, принимающие решения на основе данных: бизнес‑аналитики, продуктовые менеджеры, финансовые аналитики, руководители и те, кто растёт из Excel к современным BI‑инструментам.

Чему учим

Собирать, очищать и агрегировать данные, строить DWH и отчётность, создавать интерактивные дашборды, применять A/B‑тесты, когортный анализ и эконометрику для точных бизнес‑выводов.

Где применять знания

В маркетинге, продуктовых командах, e‑commerce, банках и госсекторе — когда нужно обосновать стратегию, увеличить LTV, снизить отток, оптимизировать цены и контролировать ключевые метрики.

Название курса

Cтарт

Ак. часов

Аналитик данных⁣

скоро

272

скоро

32

скоро

40

BI-аналитика в DataLens⁣

скоро

24

скоро

40

DWH-аналитика⁣

скоро

24

Аналитика данных в финансах⁣

скоро

скоро

Для кого

Системные администраторы, DevOps и инженеры эксплуатации, обеспечивающие надёжность, безопасность и высокую производительность платформ данных на ClickHouse, Kafka, Hadoop и сопутствующих сервисах.

Чему учим

Инсталлировать, конфигурировать и обновлять кластеры, автоматизировать CI/CD, настраивать резервное копирование, мониторинг, балансировку нагрузки и разграничение доступа в корпоративной среде.

Где применять знания

В ЦОДах, облачных и гибридных инфраструктурах финансовых, телеком и ИТ‑компаний, где критичны SLA, масштабирование, соответствие регуляторным требованиям, безопасность и экономия ресурсов.

Название курса

Cтарт

Ак. часов

скоро

24

Apache Kafka для администраторов

скоро

24

Группа Arenadata (MOEX: DATA) — ведущий российский разработчик ПО и лидер по количеству коммерческих внедрений на рынке систем управления и обработки данных. Группа представлена во всех ключевых нишах рынка и занимает лидирующие позиции в большинстве продуктовых категорий. Платформа по работе с данными Группы Arenadata обеспечивает клиентам фундамент ИТ-инфраструктуры, который позволяет им строить стратегию развития отношений с клиентами, повышать операционную эффективность и снижать время вывода новых продуктов на рынок. Продукты и услуги Группы используют крупнейшие компании России в ключевых отраслях экономики: финансах, ритейле, телекоммуникациях, промышленности, а также в государственном секторе. В числе клиентов: X5 Group, «Магнит», «Вкусно — и точка», «Газпромбанк», «Зарубежнефть» и многие другие.

Название курса

Cтарт

Ак. часов

27 — 31 Октября,
24 — 28 Ноября

40

27 — 31 Октября,
24 — 28 Ноября

16

13 — 17 Октября,
27 — 31 Ноября

40

13 — 17 Октября,
17 — 21 Ноября

40

13 — 16 Октября,
15 — 18 Декабря

32

20 — 23 Октября

32

05 — 07 Ноября,
03 — 05 Декабря

24

13 — 16 Октября,
09 — 12 Декабря

32

04 — 04 Декабря

8

24 — 24 Ноября

3

26 — 27 Ноября

16

28 — 28 Октября

8

скоро

24

08 — 11 Декабря

32

Получить консультацию эксперта

В ближайшее время с Вами свяжется менеджер

Нам доверяют наши партнеры и заказчики