Синхронный курс

Аналитик данных

Центр дополнительного профессионального образования "Пуск"

Купить курс
Старт курса
10 октября
220 200руб/чел
1233 ак. ч.
11 мес. длительность длит.

О чем этот курс

Всё, что необходимо знать для овладения универсальной профессией аналитика данных  

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

Лекции

Изучение теоретической информации по теме курса: просмотр видео, чтение лекций

Тесты

Выполнение тестовых заданий для закрепления знаний и проверки достижения результатов курса

Семинары

Разбор практических кейсов с экспертом

Перспективы заработка

Аналитик данных

Аналитик данных - универсальный специалист в современной компании. Его задача — собрать, обработать, изучить данные и превратить их в ценную информацию, которая поможет бизнесу принимать более эффективные решения.

Всё больше компаний внедряют data-driven подход и нуждаются в квалифицированных кадрах: только на hh.ru в августе 2024 размещено более 10 000 вакансий, в том числе предложения работать удалённо.

0₽ Junior
0₽ Middle
0₽ Senior

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

Константин Башевой
Константин Башевой

Аналитик-разработчик, Яндекс

Николай Хащанов
Николай Хащанов

Еx-fullstack разработчик, Aurora Group

Наталья Баданина
Наталья Баданина

МL-разработчик, «Чистая линия»

Вадим Заигрин
Вадим Заигрин

Эксперт по технологиям, Сбер

Анна Шиханова
Анна Шиханова

Преподаватель статистики и теории вероятности, практикующий  аналитик данных

Василий Крикунов
Василий Крикунов

Аналитик-консультант, руководитель проектов в области Data Science

Программа курса

Вы освоите универсальную профессию аналитика данных и подтвердите свои навыки дипломом ведущего технического вуза России и компании "Нетология"

Предварительная подготовка

Программа открыта для всех желающих, включая тех, у кого нет опыта работы с данными

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

Основы Python
Управляющие конструкции и коллекции
Функции
Работа с файлами и пакетами
Время и даты в Python
Понятие класса
Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
Библиотека Pandas
Функции и работа с данными
Основы Git
Основы парсинга и работы с API

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

Комбинаторика и дискретная вероятность
Случайные величины
Основы математической статистики
Методы построения оценок и статистические гипотезы
Анализ временных рядов и прогнозирование

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

Подключение к базе данных. Структура БД
Типы данных
Основы SQL
Углубление в SQL
Работа с PostgreSQL
Расширения в 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

Введение в большие данные в финтехе
Традиционный анализ данных
Подходы к Data Science
Мотивация и технологии работы с большими данными
NoSQL & MongoDB
Hadoop & Spark
PySpark
Культура сбора и работы с данными
Кейсы: ценообразование, кредитный риск, 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

Случайные события. Случайные величины
Основные статистические показатели
Исследование данных: Корреляция и корреляционный анализ. Регрессионный анализ и меры связи
Задачи классификации и кластеризации
Работа со статистическими гипотезами и основы A/B-тестирования
Рекомендательные системы
Работа с обезличенными данными
Causal Inference
Библиотека numpy. Вычислительные задачи
Продвинутый Pandas
Business Intelligence
Облачные технологии
Системы хранения и многомерного представления данных
MPP системы обработки данных
Потоковая обработка данных
Data Quality. Управление качеством данных
Decision-based / action-based аналитика

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

Введение в машинное обучение (ML)
Обучение с учителем (Supervised learning)
Обучение без учителя (Unsupervised learning)
Обучение с подкреплением
NLP и LLM в финансах

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

Основы инжиниринга данных: типы и структуры данных
Системы хранения данных: реляционные и NoSQL базы данных
Обработка и трансформация данных: инструменты и методы
Разработка ETL/ELT процессов: от теории к практике
Оптимизация производительности и масштабирование систем данных
Безопасность данных: принципы и лучшие практики

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

Основы визуализации данных и принципы дизайна информации
Типы графиков и визуализация для разных типов данных
Интерпретация визуализации и извлечение информации
Создания дашбордов и презентаций
Инструменты визуализации данных: BI-инструменты, SAS DataLens, Qlik Sense, Grafana, Apache Superset
Основы визуализации данных в Python (библиотеки 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

Бизнес-аналитика * Анализ продаж и эффективности маркетинговых кампаний * Сегментация клиентов и разработка персонализированных предложений * Прогнозирование спроса и оптимизация ценообразования
Аналитика в сфере финансов и банковского дела * Оценка кредитных рисков * Анализ инвестиционных портфелей и торговых стратегий * Оптимизация финансовых процессов и бюджетирование
Продуктовая аналитика * Анализ поведения пользователей и их взаимодействия с продуктом * Оптимизация пользовательского опыта и повышение конверсий * Прогнозирование спроса и поведения клиентов * Разработка и тестирование новых функций и улучшений продукта * Анализ эффективности маркетинговых кампаний и каналов привлечения

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

Аналитик данных

220 200₽/чел.
  • - Оплата по оферте или после заключения договора
  • - Гарантии качества вашего обучения

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

Программирование на Python

Программирование на Python

98 000₽/чел.

Центр дополнительного профессионального образования "Пуск"

270 часов
Онлайн
Прикладная аналитика данных

Прикладная аналитика данных

98 000₽/чел.

Центр дополнительного профессионального образования "Пуск"

270 часов
Онлайн
Архитектор баз данных Junior

Архитектор баз данных Junior

50 000₽/чел.

Центр дополнительного профессионального образования "Пуск"

144 часа
Онлайн
Работа с ChatGPT API: от составления запросов до создания ассистентов для своих задач

Работа с ChatGPT API: от составления запросов до создания ассистентов для своих задач

от 34 900₽/чел.

Физтех-школа биологической и медицинской физики

36 часов
Онлайн