Практическое применение Big Data аналитики для решения бизнес-задач

(32 ак. часов) Практикум по построению сквозной аналитической платформы под бизнес-кейс: от постановки целей и выбора архитектуры до реализации ETL/ELT для DWH и Data Lake (слои STG/ODS/DDS/Marts), пакетной и потоковой обработки (Spark/Hive/Kafka), оркестрации (Airflow/NiFi) и финальной визуализации в BI (Superset/PowerBI). В результате вы сможете превращать сырые данные в управленческие инсайты, проектируя и собирая конвейеры обработки, витрины и дашборды, а также понимать, как подключать базовые ML-компоненты в общий пайплайн.