Синхронный курс
Аналитик данных
О чем этот курс
Аналитика востребована в любой сфере, где нужно работать с данными.
Всё больше компаний внедряют data-driven подход и нуждаются в квалифицированных кадрах: ежемесячно размещается около 10 000 вакансий, в том числе предложения работать удалённо.
Третий поток программы профпереподготовки "Аналитик данных" поможет вам освоить продвинутые инструменты для анализа данных. Полученные знания позволят вам строить карьеру в одном из трёх основных направлений в аналитике: аналитика данных, инжиниринг данных, data science.
Вы будете решать рабочие задачи аналитиков данных от бизнеса и сможете добавить новые кейсы в портфолио.
Для кого этот курс
Для тех, кто планирует в сжатые сроки получить актуальную профессию
Для тех, кому необходимо освоить ключевые инструменты аналитика данных, расширить компетенции и научиться решать более сложные задачи
Для тех, кто хочет систематизировать знания, отработать навыки на практике, продвинуться по карьерной лестнице или сменить профессиональную траекторию
Как проходит курс
Изучение теоретической информации по теме курса: просмотр видео, чтение лекций
Выполнение тестовых заданий для закрепления знаний и проверки достижения результатов курса
Разбор практических кейсов с экспертом
Перспективы заработка
Аналитик данных
Задача аналитика данных — собрать, обработать, изучить данные и превратить их в ценную информацию, которая поможет бизнесу принимать более эффективные решения
После курса вы получите
Всем успешно завершившим обучение будет выдан документ установленного образца, который повысит конкурентоспособность на рынке труда:
- • Диплом о профессиональной переподготовке
Вас будут обучать настоящие профессионалы
Аналитик-разработчик, Яндекс
Еx-fullstack разработчик, Aurora Group
МL-разработчик, «Чистая линия»
Эксперт по технологиям, Сбер
Преподаватель статистики и теории вероятности, практикующий аналитик данных
Руководитель группы анализа данных
Программа курса
За 10 месяцев интенсивной программы вы освоите не только теорию, но и пройдете проектную практику.
-
Использование базовых типов и конструкций Python с целью получения и обработки данных
-
Составление и проверка статистических гипотез основными теоремами и методами математической статистики
-
Создание базовых структур данных, сбор, обработка и интерпретация больших данных
-
Оценка и управление финансовыми рисками методами искусственного интеллекта
-
Выявление аномалий и предотвращения мошеннических операций с помощью алгоритмов машинного обучения
-
Обработка и трансформация данных для аналитических целей
-
Создание инструментов визуализации и упрощение операционных задач
-
Интерпретация результатов анализа и моделирование для принятия обоснованных бизнес-решений
Предварительная подготовка
Программа открыта для всех желающих, включая тех, у кого нет опыта работы с данными. Требуется хорошее знание математики. Просто не будет, но будет полезно!
Студенты обучатся базовым типам и конструкциям Python, включая управляющие конструкции, коллекции, функции, работу с файлами и пакетами, а также ознакомятся с библиотекой Pandas, основами Git, парсингом и работой с API, освоят навыки разработки и обработки данных
Студенты обучатся основам комбинаторики и теории вероятностей, освоят методы работы со случайными величинами и построения вероятностных моделей. Они научатся проводить анализ временных рядов, разрабатывать прогнозы и проверять статистические гипотезы, что позволит им уверенно применять математические методы в анализе данных
Студенты изучат теоретические основы работы с базами данных, научатся писать простые и сложные SQL-запросы, создавать базовые структуры данных и работать с инструментами DBeaver и PostgreSQL, включая расширения для PostgreSQL
Студенты изучат методы хранения и обработки больших данных, включая использование инструментов NoSQL & MongoDB, Hadoop & Spark, и PySpark, а также научатся применять эти технологии для решения задач в финансовой сфере, таких как ценообразование, кредитный риск и прогнозирование CLTV & Uplift
Студенты научатся формировать и анализировать аналитические модели, используя инструменты, такие как корреляционный и регрессионный анализ, классификация и кластеризация, A/B-тестирование, рекомендательные системы, а также освоят работу с библиотеками numpy и pandas, облачными технологиями, системами хранения данных и потоковой обработкой для повышения качества данных и принятия решений на основе аналитики
Студенты научатся применять инструменты и методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, NLP, кластеризация и градиентный бустинг, для анализа финансовых данных, прогнозирования рыночных параметров, оценки рисков и выявления аномалий
Студенты научатся использовать инструменты, такие как Pandas в Python для обработки и трансформации данных, а также разрабатывать и автоматизировать процессы ETL/ELT для создания надежных и производительных систем хранения данных
Студенты научатся выбирать и создавать визуализации данных, используя инструменты такие как Microsoft Excel, Yandex DataLens, Microsoft PowerBI, Apache Superset, Tableau, а также библиотеки Python, такие как matplotlib и seaborn
Студенты применят полученные навыки на персональном проекте по анализу данных. Работа поэтапная на основе своего или учебного кейса — каждое практическое задание по итогам модуля станет частью итогового проекта. В процессе студентов поддержит дипломный руководитель: эксперт разберёт работу и даст рекомендации по её улучшению
Чему вы научитесь на курсе
- Использовать базовые типы и конструкции Python с целью получения и обработки данных
- Составлять и проверять статистические гипотезы основными теоремами и методами математической статистики
- Создавать базовые структуры данных, собирать, обрабатывать и интерпретировать большие данные
- Проводить оценку и управлять финансовыми рисками используя методы искусственного интеллекта
- Выявлять аномалии и предотвращать мошеннические операции с помощью алгоритмов машинного обучения
- Обрабатывать и трансформировать данные для аналитических целей
- Создавать инструменты визуализации и упрощать операционные задачи
- Интерпретировать результаты анализа и моделирования для принятия обоснованных бизнес-решений
Инструменты и навыки
Оплатить курс или получить
бесплатную консультацию
Оставьте ваш запрос и мы свяжемся с вами
Часто задаваемые вопросы
Курсы подходят как для сотрудников компаний, так и для частных лиц. Важно знать, что программы предназначены для тех, кто имеет среднее или высшее образование и желает повысить свою квалификацию или сменить профессию.
Онлайн обучение – синхронные и предзаписанные курсы - проходит на нашей удобной платформе. Офлайн (очное) обучение может проходить на Физтехе или на территории заказчика.
Вам нужно пройти простую регистрацию. Регистрация позволит отслеживать статус заявки и осуществит быстрый переход к процессу оплаты и обучению на курсе.
Период обучения указан в карточке каждого курса. При прохождении асинхронных курсов с выдачей сертификата вы сможете учиться в удобном для вас темпе.
Вы можете оплатить курс непосредственно на нашем сайте, используя карты любых платежных систем. Также вы можете заключить с нами договор и произвести оплату по выставленному счету с помощью банковского перевода.
С этим курсом покупают
Работа с ChatGPT API: от составления запросов до создания ассистентов для своих задач
Физтех-школа биологической и медицинской физики