گسترش استفاده از فناوری اطلاعات در بخش های مختلف کسب و کار، باعث افزایش منبع ارزشمندی به نام داده شده است. هر چند در گذشته نیز سازمان ها این منبع را در اختیار داشتند، اما حجم ، تنوع و سرعت تولید این داده ها به مراتب کمتر بوده است. علم داده به عنوان علمی کاملا کاربردی می تواند پاسخی مناسب به این داده های عظیم تولید شده باشد. به منظور استفاده از این منابع ارزشمند وجود نیروی ماهر بسیار ضروری است. متاسفانه اکثر صاحبان صنایع در دنیا از کمبود نیروی ماهر در این حوزه شکایت دارند.

هدف برگزاری دوره علم داده و بيگ ديتا، توانمندسازی و تسهیل تصمیم‌گیری است. سازمان‌هایی که بر علم داده سرمایه‌گذاری می‌کنند، می‌توانند از شواهد قابل سنجش و مبتنی بر داده برای تصمیم‌سازی در کسب‌و‌کار خود استفاده کنند. تصمیم‌های داده‌محور می‌تواند منجر به افزایش سود و بهبود بهره‌وری عملیاتی، کارایی کسب‌و‌کار و جریان‌های کاری بشود. در سازمان‌هایی که با ارباب رجوع سر و کار دارند، علم داده به شناسایی و جلب مخاطبان هدف کمک می‌کند. این دانش همچنین می‌تواند به سازمان‌ها در استخدام نیروهایشان کمک کند. علم داده با پردازش داخلی کاربردها و آزمون‌های احراز صلاحیت داده‌محور، می‌تواند به واحد منابع انسانی سازمان‌ها در انجام انتخاب‌های صحیح‌تر و سریع‌تر در طول فرآیند استخدام کمک کند.

مخاطب این دوره افرادی می باشند که علاقه زیادی به حل مساله با رویکرد داده محور داشته و حوزه علم داده را به عنوان حیطه تخصصی برای خود در نظر گرفته اند و آینده شغلی خود را متخصص دیتا ساینس می بینند. پیش بینی فرایندها، تحلیل سری زمانی،متن کاوی، تحلیل شبکه های اجتماعی و یادگیری عمیق از جمله مسائلی هستند که در این حوزه مطرح می باشند.

متخصصین علوم داده و دیتا ساینس می توانند با استفاده از متدهای یادگیری ماشین با ناظر و بدون ناظر، به دانش پنهان موجود در داده ها دست یابند و آن را آشکار سازند. آموزش مدل های ریاضی به آنها این امکان را می دهد تا بتوانند الگوها را شناسائی کرده و به پیش بینی دقیقتری از آینده برسند. به نوعی می توان گفت که یک دانشمند داده متخصص آماری است که بیشتر از یک آماری کامپیوتر می داند و متخصص کامپیوتری است که بیشتر از یک کامپیوتری به آمار مسلط است.

هادوپ و اسپارک، ابزارهای مهم متن‌باز برای ذخیره و پردازش کارای داده‌های عظیم به صورت توزیع‌شده هستند. در حال حاضر، خانواده‌ای از فناوری‌ها در اطراف هادوپ شکل گرفته‌اند و امکانات مختلفی را در زمینه داده‌های عظیم ارائه می‌کنند. این خانواده  که به اکوسیستم هادوپ معروف هستند، در کنار هم امکاناتی کارا و مقیاس‌پذیر برای ذخیره سریع، بازیابی با بار زیاد و پردازش توزیع‌شده را فراهم می‌سازند. در این درس، مخطبان با فناوری هادوپ و اسپارک و امکانات پیرامون آن آشنا می‌شوند و به صورت عملی یک سناریوی فرضی ذخیره و پردازشی با کمک هادوپ پیاده‌سازی می‌شود. همچنین با کاربردها و ابزارهای جدید این خانواده و جایگاه آن‌ها آشنا می‌شویم، و بایدها و نبایدهای استفاده صحیح از این فناوری‌ها را در چارچوب بیان تجارب موفق مرور می‌کنیم.