Продолжительность

1,5 месяца
12 лекций

Интенсивность

36 часов
6 часов в неделю

Занятия

в понедельник и четверг,
c 19:00 до 22:00

Трудоустройство

в Ростелекоме или
в компании-партнёре

Старт

28 февраля 2019 г.

Уровень

с нуля

Сертификат

после прохождения обучения

Обучение

бесплатное

Для кого


Студенты последних курсов, кто видит своё развитие карьеры в сфере инженерии данных
и управления данными

Молодые специалисты с небольшим опытом работы

Все те, кто хочет углубиться в тему Data Governance и узнать о том, какие есть возможности и роли внутри области инженерии данных

Что будет на курсе

Лекции от лучших экспертов рынка
Мы и наши партнеры обладаем глубокой экспертизой в Data Engeneering и Data Governance и умеем говорить просто о сложных вещах.
Вы узнаете, какие роли существуют в этой области, какие навыки необходимо иметь
и с какими инструментами нужно быть знакомым.
Опыт реальных проектов
Вы получите базовые навыки по методам построения хранилищ данных, узнаете про современные подходы к обработке и извлечению информации из больших данных, увидите инструменты, которые позволяют повысить качество данных и их отображение.
И всё это на реальных проектах компаний.
Практика
У каждой лекции будет домашнее задание, которое нужно выполнить для закрепления материала.

Программа

Подходы к управлению данными: стратегические, организационные, технологические

Спикеры: Носов Сергей, Гиацинтов Олег, Малькова Лариса

Узнаем о роли данных в компании и поймем как их систематизировать

  • О роли данных в цифровой экономике
  • Почему важно быть data-driven организацией
  • Кто является лидером по монетизации данных
  • Из каких блоков строятся data-driven компании
  • Какие новые роли и новые подходы к работе необходимо развивать для эффективного управления корпоративными данными
  • Какие принципы и методики используются при построении функции управления корпоративными данными
  • На что стоит обратить внимание при разработке архитектуры системы управления данными
  • Что такое экосистема и почему в современном мире не обойтись без партнеров
  • Data Governance – что это такое?
  • Управление данными – это стратегическая бизнес-функция. Видение подходов на различных уровнях.
  • Методологический взгляд – DM-BOK и другие методологии
  • Стратегический уровень управления данными – данные как актив, их влияние на рост бизнеса
  • Операционный уровень управления данными – новая оргструктура, новые бизнес-процессы, новые подходы к работе бизнес-подраздлений
  • Технологический уровень управления данными – инструменты аудита метаданных, построения бизнес-глосcария и других видов описания метаданных, модели метаданных, big data и другие
  • Реальные примеры применения и возможные результаты

Эволюция аналитических хранилищ данных

Спикер: Семененко Сергей

Узнаем, для чего нужны хранилища данных и как их строить

  • Назначение и предпосылки создания аналитического хранилища данных в компании
  • Хронология развития хранилищ данных
  • Базовые характеристики корпоративного хранилища данных
  • Способы реализации интеграционных потоков наполнения Datawarehouse
  • Области данных Datawarehouse и модели построения витрин данных (Data Marts)
  • Способы ведения истории в реляционных Datawarehouse
  • Технологические тенденции обработки больших массивов данных
  • Проблематика построения корпоративного хранилищ данных

Направления и тенденции развития баз данных. MPP системы. Основы Greenplum.

Спикер: Павлов Дмитрий

Разберём, как современные компании справляются с ситуацией, когда данных слишком много

  • Как обрабатывать терабайты данных в реальном времени
  • Как спроектировать систему для обработки данных, не зная заранее объёма этих данных
  • Как устроена современная инфраструктура хранилища данных
  • Рассмотрим эти вопросы на примере Greenplum – открытой, гибкой и мощной системы для параллельной обработки данных

Основы Hadoop. Современные подходы к обработке Big Data.

Спикер: Бородаенко Виктор

Научимся использовать основные инструменты работы с большими данными

  • Как выбирать и эффективно использовать современные инструменты Big Data
  • Какие существуют подходы к решению задач обработки больших данных
  • Как создавать и развивать комплексные системы хранения и обработки больших данных enterprise-уровня
  • Что нужно знать и учитывать при построении систем Big Data в своей компании

Технологии интеграции данных. Подходы к построению хранилищ данных. Управление метаданными в интеграционных средах.

Спикер: Гиацинтов Олег

Разберем на примерах, как загружать данные в хранилища

  • Интеграция данных: цели и задачи
  • Виды технологий интеграции и их назначение
  • Применение интеграционных инструментов для различных задач: хранилища данных, миграции, синхронизации, построение межсистемных интерфейсов
  • Хранилища данных – что это и зачем нужно?
  • Основные особенности проектов построения хранилищ данных
  • Реальные примеры построения хранилищ
  • Управление метаданными – основные задачи применения
  • Технологии для управления метаданными
  • Реальные примеры в части управления метаданными

Декомпозиция задач как центральный элемент аналитики. Операционная модель работы с данными.

Спикеры: Попов Иван, Смирнова Татьяна

Научимся правильно выбирать операционную модель работы с данными. Поймем как работать с данными в большой компании, где много людей и взаимодействий

  • Что такое декомпозиция и как ее использовать при работе с данными
  • Определение операционной модели при работе с данными, функций и ролей внутри неё
  • Опишем жизненный цикл проекта в контексте больших аналитических систем, примеры референсной модели для DWH/BI аналитики
  • Проведем обзор методологий Waterfall, Agile и Hybrid Agile и сделаем выводы
  • Рассмотрим кейсы Lessons Learned из практики Accenture, поймем на какие этапы проекта стоит обращать особое внимание
  • Узнаем о взаимодействии с третьими сторонами, работе большими разрозненными командами, архитектурном надзора, преемственности

Работа с мастер-данными. Очистка клиентских данных.

Спикеры: Назаров Никита, Абдюшев Павел

Узнаем о том, что такое мастер-данные и как с ними работать

  1. Зачем нужны мастер-данные.
  2. Какие бывают мастер-данные.
  3. Клиентский MDM (или CDI):
    1. Почему CDI выделили в отдельное направление.
    2. Ключевые характеристики.
    3. Место в ландшафте компании.
    4. Почему CDI невозможнен без DataQuality
    5. Что требуется от DataQuality.

Управление нормативно-справочной информацией (НСИ). Процессы и решения для повышения качества НСИ.

Спикер: Ильин Алексей

Узнаем что такое нормативно-справочная информация и как ей управлять на примере инструмента Ataccama Reference Data Manager (RDM)

  1. Познакомимся с подходом к автоматизации процессов управления НСИ
  2. Автоматизируем процессы НСИ на примере справочника точек продаж в учебном проекте на платформе Ataccama RDM
  3. Настроим решения НСИ на примере учебного проекта на платформе Ataccama RDM:
    1. настройка модели данных справочника,
    2. настройка рабочего процесса,
    3. настройка правил валидации данных,
    4. настройка иерархий,
    5. загрузка данных и интеграция с информационными системами

Работа с качеством данных. Профилирование, очистка и DQ мониторинг.

Спикер: Гиацинтов Олег

Узнаем, что такое качество данных, зачем компаниям нужны качественные данные, как выявлять ошибки и их исправлять

  • Что такое качество данных? Разные варианты понимания термина
  • Основные проблемы качества данных
  • Варианты решения задач управления качеством данных
  • Основные виды технологий для управления качеством данных
  • Профилирование данных – что и зачем это? Примеры применения
  • Очистка данных – подходы к реализации и понимание ее необходимости
  • Методы и особенности выявления дубликатов записей для понимания «единой версии правды»
  • Мониторинг. Оценки качества данных и их дальнейшее применение.
  • Реальные примеры задач и решений в части управления качеством данных.

Управление vs администрирование процессов. Когда начинается аналитика и зачем она нужна. Критерии успеха проекта создания управленческой аналитики. Место аналитики в ИТ-архитектуре предприятия.

Спикер: Полехин Сергей

Узнаем, что такое управленческая аналитика и для чего она нужна

  • Управление vs администрирование процессов в организации
  • Когда появляется аналитика и зачем она нужна
  • Критерии успеха проекта создания управленческой аналитики
  • Место аналитики в ИТ-архитектуре предприятия

Современные платформы BI. Критерии выбора. Решение аналитических задач в BI-инструментах.

Спикер: Полехин Сергей

Научимся решать аналитические задачи на современных платформах

  • Архитектура и состав решения управленческой аналитики
  • Современные платформы BI: критерии выбора
  • Решение аналитических задач в BI-инструментах

Agile в управлении данными

Спикер: Егоркин Олег

Разберемся, что такое гибкий подход к разработке и развитию продукта, как он работает. И как правильно применять Agile фреймворки.

  1. Что такое Agile?
    • a. Agile манифест и принципы
    • b. Agile фреймворки. Чем отличается фреймворк от методологии
  1. Теория запутанности
    • a. Как определить, какой инструмент будет наиболее эффективен. Кеневин фреймворк.
  1. Современные подходы к созданию продукта
    • a. Формирование цепочки создания ценности. Lean Startup
    • b. Фокус на потребителе, дизайн мышление. Визуализация сustomer journey map, и определение MVP
    • c. Формирование бэклога, уровни планирования в Agile
  1. Эмпирический подход к управлению процессами
    • a. Использование механизмов обратной связи для улучшения процессов (клиентское демо, sprint review, ретроспектива)

Как поступить

1. Оставить заявку

до 30 января 2019 г.

2. Пройти собеседование

до 27 февраля 2019 г.

3. Начать обучение

28 февраля 2019 г.

Требования:

  Высшее образование или студент последнего курса.
  Опыт работы не обязателен, но является неоспоримым плюсом при зачислении.
  Навыки программирования.
  Аналитический склад ума.
  Желание развиваться в теме Data Governance.
  Понимание, что Data Science и Data Governance – это разные направления.

Ждем тебя на курсе

Компаний
Преподавателей
Лекций
Часов занятий

Преподаватели

Гиацинтов Олег

Технический директор DIS Group

Один из ведущих экспертов России в области стратегического управления данными, интеграции данных, обеспечения их качества, защиты, управления мастер-данными (НСИ), Big Data, управления знаниями, антифрод-систем, построения дата-центричных бизнес-процессов и другое.

Опыт руководства ИТ-проектами – 14 лет. Эксперт является ключевым спикером DIS Group, консультирует
и обучает партнёров и клиентов компании, руководит техническими специалистами и собственными разработками организации. Олег Гиацинтов входит в совет директоров DIS Group.

Носов Сергей

Директор по управлению данными ПАО “Ростелеком”

Носов Сергей в роли директора по управлению данными отвечает за стратегическое и операционное развитие работы с данными в компании ПАО «Ростелеком». Имеет более 10 лет опыта работы в области управления качеством данных, управления мастер-данными, развития аналитических систем и хранилищ данных. До работы в ПАО «Ростелеком» Сергей более 10 лет работал в банковской сфере и отвечал за управление данными в компаниях ПАО «Банк Открытие» в должности исполнительного директора по управлению данными, «Газпромбанк» (Акционерное общество) на позиции начальника Центра по управлению данными и за подготовку управленческой отчетности для розничного бизнеса в Сбербанке.

Сергей закончил факультет вычислительной математики и кибернетики Московского Государственного Университета им. М.В.Ломоносова.

Малькова Лариса

Управляющий директор департамента «Цифровые решения», Руководитель практики Digital delivery, Accenture Russia

Руководитель Практики Digital Accenture в России

С 2006 года работает в Московском офисе Accenture, руководила проектами для крупнейших организаций финансового сектора, ритейла и других индустрий на российском рынке по технологической трансформации бизнеса, разработке информационных и цифровых стратегий, включая стратегии монетизации данных
и омни-канальной трансформации, проектами системной интеграции и разработки специализированных технологических решений, в том числе интегрированных Фабрик Данных, Аналитических и систем Искусственного Интеллекта.

До Accenture Лариса около 10 лет работала в индустрии – машиностроение (ABB), в области Industrial Automation и в интернет-компаниях (.com), начиная с позиции разработчика программного обеспечения.

Лариса окончила Харьковский Авиационный институт (Аэрокосмический университет), факультет Систем Управления Летательными Аппаратами с присвоением квалификации инженер.

Егоркин Олег

Директор проектов ПАО “Ростелеком”

Образование: Информатика и вычислительная техника, МГТУ им. Баумана, Магистр

Специализация: Нормализация отношений бизнеса и ИТ
Проведение организационных трансформаций
Создание цифровых продуктовых фабрик
Организация процессов совместной работы Agile и функциональных команд (бимодальное ИТ)
Обучение, запуск и сопровождение Agile команд
Организация профессиональных сообществ (гильдий)

Павлов Дмитрий

С 2009-го года занимается распределёнными платформами хранения и обработки данных. Долгое время руководил отделом администрирования корпоративного хранилища данных в банке Тинькофф, специализация – массивно-параллельные СУБД. Сейчас развивает проект Arenadata DB – коммерческий дистрибутив на базе СУБД Greenplum.

Ильин Алексей

Алексей Ильин – эксперт в области управления качеством данных, управления мастер-данными и построения корпоративных хранилищ данных, обладающий около 15 годами опыта в данной области.  В качестве директора российского офиса компании Adastra отвечает за стратегические проекты в России в области управления качеством данных, управления мастер-данными, а также руководит центром компетенции Ataccama в Восточной Европе. До работы в Adastra Алексей сотрудничал с международными консалтинговыми компаниями, реализовав ряд проектов по управлению данными для ведущих российских предприятий в финансовой, розничной и нефтегазовой индустриях. Алексей закончил Московский Государственный Университет им. М.В.Ломоносова и является кандидатом технических наук.

Полехин Сергей

Сергей имеет высшее техническое образование. Опыт работы в сфере ИТ – более 25 лет, в том числе
в компаниях-лидерах ИТ-рынка Microsoft и Qlik. Сергей имеет значительный опыт реализации крупных инфраструктурных проектов и проектов, связанных с обработкой больших массивов данных в производственных и дистрибуторских компаниях, а также имеет высокую компетенцию в сфере облачных вычислений, виртуализации, API и SaaS. Сергей занимается созданием решений Qlik с 2012 года.

Семененко Сергей

Директор направления ПАО “Ростелеком”

Сергей имеет высшее техническое образование. Опыт работы в сфере IT – более 11 лет, в том числе в компаниях специализирующихся на разработке ПО и IT-консалтинге. Сергей имеет значительный опыт реализации крупных проектов построения аналитических систем и хранилищ данных, в банковских и телекоммуникационных компаниях. С 2016 года Сергей занимается построением аналитических систем на MPP платформе обработки больших массивов данных.

Бородаенко Виктор

Более 8 лет опыта создания корпоративных хранилищ данных и платформ хранения и обработки информации, в том числе крупнейших в России и СНГ. Обширный практический опыт реализации проектов
на базе классических технологий DWH, массивно-параллельных СУБД и технологий Big Data. В настоящее время – ведущий архитектор решений Big Data на базе стека технологий Arenadata, определяющий видение прикладных внедрений AD Hadoop и AD Streaming. Отвечает за комплексную информационную безопасность всех продуктов платформы Arenadata EDP.

Назаров Никита

Архитектор проектов внедрения, HFLabs
Опыт работы в IT — 10 лет. С 2012 года в области MDM и DataQuality.
В роли архитектора успешно выполнил более 10 проектов в России по очистке и интеграции клиентских данных.
Запустил клиентский MDM в компаниях ВТБ Страхование, Метлайф, ВТБ Страхование жизни, Банк Открытие, Газпромбанк, Деловые линии.

Абдюшев Павел

Директор по развитию продуктов компании HFLabs.
C 2004 года работает в IT. Прошел путь от ручного тестировщика до руководителя группы автоматизации, потом заинтересовался смежными темами — аналитикой, UX и развитием продуктов.
С 2012 года занимается качеством данных, MDM и CDI-системами. Внедрил CDI в МТС, Альфастрахование, банк «ФК “Открытие”», Метлайф, Банк Союз.
С 2007 года разрабатывает и преподает тренинги по тестированию, автоматизации тестирования и SQL, анализу данных.
Автор докладов на конференциях SQADays, ЛАФ, TestLabs, ConfetQA.

Попов Иван

Старший Менеджер Accenture Digital, Руководитель направления Data Management и Data Integration, Accenture Russia

Иван Попов имеет более чем 13-летний опыт работы в сфере ИТ и в банковской сфере, специализируясь на:
• Розничных и корпоративных банковских услугах;
• Внедрении и поддержке банковских приложений;
• Функциональном, техническом и бизнес-анализе;
• Разработке архитектуры интеграции данных и решений класса КХД
• Управлении проектами по аудиту и внедрению решений класса КХД
• Управлении корпоративными данными/качеством данных

Иван является выпускником факультета «Информатика и системы управления» Московского Государственного Технического Университета им. Н.Э.Баумана по специальности «ЭВМ, компьютерные системы и сети»

Смирнова Татьяна

Менеджер Accenture Digital, Accenture Russia

Татьяна является имеет более 10 лет опыта работы в сфере ИТ, финансовой индустрии, специализируясь
на управлении проектами автоматизации. Руководитель проектов по внедрению интегрированной фабрики данных.

С отличием закончила факультета «Вычислительной математики и кибернетики» Московского Государственного Университета им. М.Ю. Ломоносова кафедру математической статистики и теории вероятности.

FAQ

Обучение будет проводиться по понедельникам и четвергам с 19.00 до 22.00 с 28 февраля 2019 г. по 8 апреля 2019 г.

Обучение будет проводиться по адресу город Москва, проспект Мира, 119, стр.63 (здание Арт-техноград).

Да, успешно завершившие обучение молодые специалисты получат сертификат.

Чтобы поступить в Ростелекома DataTalks Вам необходимо заполнить анкету и пройти собеседование.

Все желающие, соответствующие требованиям к поступающим, могут подать заявку на обучение. По результатам сбора заявок с самыми интересными кандидатами будет проведено собеседование. Успешно прошедшие собеседование для поступления в Ростелеком DataTalks будут зачислены на программу обучения.

Нет, обучение на первой программе Ростелеком DataTalks, которая пройдет с 28 февраля 2019 г. по 8 апреля 2019 г. является бесплатным.

Да, успешно завершившие обучение молодые специалисты могут быть рекомендованы на работу или для прохождения стажировки в Ростелеком или компании-партнеры.

Контакты

  • Адрес проведения занятий:
    г. Москва, проспект Мира, 119, стр. 63. Арт-техноград
  • Email:
    datatalks@rt.ru

Обратная связь

[]
1 Step 1
keyboard_arrow_leftPrevious
Nextkeyboard_arrow_right
FormCraft - WordPress form builder

Наши партнёры