Dmitriytishanskiy.ru

Онлайн уроки
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Курсы для начинающих аналитиков

Бизнес-аналитика

Программа профессиональной переподготовки «Бизнес-аналитика» затрагивает области интеллектуальной обработки данных, управления требованиями к проектируемым информационным системам, стратегического бизнес-анализа. Программа обучения охватывает все основные аспекты деятельности специалистов по системному и бизнес-анализу: выявление круга заинтересованных лиц, сбор бизнес требований, анализ объекта автоматизации, моделирование и оптимизация бизнес-процессов, анализ требований к системе, построение моделей, формирование требований к информационной системе, интеллектуальная обработка данных для поддержки принятия управленческих решений в организации с применением современных методов и инструментальных средств.

Для желающих повысить свой статус, поменять профессию, приобрести новые знания в удобное для себя время, а так же получить престижный диплом ведущего университета.

Программа разработана на основе международного свода знаний в сфере бизнес-аналитики BABOK (Business Analysis Body of Knowledge), а так же с учетом требований российского профессионального стандарта «Системный аналитик» (Утвержден Приказом Минтруда России № 809н от 28.10.2014).

В настоящее время подобных программ на образовательном рынке России нет.

Программа реализуется с 2011 года.

За это время прошли обучение несколько сотен человек из Челябинска, Сахалина, Волгограда, Екатеринбурга, Санкт-Петербурга, Владивостока, Тулы, Брянка, Владимира, Кирова, Перьми, Уфы, Томска, Казани,Тамбова, Белгорода, Смоленска, Москвы и других городов.

Подайте заявку на обучение

Цель реализации программы:

  • формирование системных знаний и компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности в сфере бизнес-анализа, и позволяющих осуществлять управление требованиями к программному обеспечению, интеллектуальную обработку данных для поддержки принятия управленческих решений в организации с применением современных методов и инструментальных средств моделирования бизнес-процессов и обработки данных.

Главная задача обучения по программе – не прохождение тестирования по дисциплинам, путем заучивания учебного материала, а получение слушателями навыков управления данными, формирования требований к проектируемым ИС, моделирования бизнес-процессов реальной компании путем выполнения контрольных домашних заданий c помощью консультаций от практиков-экспертов.

Структура и содержание программы

Эксперты подчеркивают, что сегодня все больше нужны специалисты широкого профиля, умеющие анализировать бизнес компании в целом, а не отдельных ее подразделений и компетентные как в области бизнеса, так и ИТ. Они должны уметь оценить ситуацию в бизнесе «с высоты птичьего полета», обосновывать принятие управленческих решений на основе интеллектуального анализа данных, и столь же важно глубокое понимание технологических особенностей потенциальных решений. Хорошо понимая терминологические различия между языком ИТ и языком бизнеса, бизнес-аналитик выступает в роли «переводчика» для установления контакта с ИТ-департаментом или внешним поставщиком программного продукта или ИТ-сервиса, на базе которых будет реализовываться решение бизнес-проблемы.

Планируемые результаты обучения: В результате освоения программы слушатели должны:

  • обосновывать управленческие решения, оценивать их возможные последствия и нести за них ответственность;
  • выявлять и прогнозировать основные направления использования современных ИКТ для управления эффективностью бизнеса;
  • знать методы стратегического анализа и планирования;
  • описывать, моделировать и оптимизировать бизнес-процессы компании;
  • разрабатывать и применять экономико-математические модели для обоснования принятия управленческих решений;
  • применять инструментальные средства моделирования социально-экономических процессов;
  • знать особенности процесса управления изменениями в организации при доработке ИТ-решений;
  • иметь представление об основных методах анализа бизнес-требований;
  • уметь разрабатывать бизнес-требования к ИТ-решениям;
  • уметь проектировать ИТ-решения на основе анализа бизнес-требований;
  • знать современные подходы к моделированию и анализу предметной области организации;
  • знать и уметь применять стандарты, своды знаний, корпоративные методики в области проектирования информационных систем;
  • уметь выбирать методику и технологию проектирования в соответствии с особенностями проекта;
  • проводить обследование деятельности объекта автоматизации;
  • применять специализированные формализованные языки и нотации для описания моделей.

Программа разработана ведущими преподавателями НИУ ВШЭ и практиками-экспертами, имеющими большой опыт практической работы и обучения взрослых людей.

Для качественного освоения материала имеет значение, как состав, так определенная последовательность изучения дисциплин.

Для задания необходимой логики изучения, а также приобретения практических навыков, программа разбита на четыре блока с соответствующими контрольными практическими заданиями:

1) Стратегический и финансовый анализ

Курсы для начинающих аналитиков

Мы проведем обследование области автоматизации, выявим ключевые бизнес-требования и разработаем концепцию системы

Концепция позволит представителям заказчика согласовать представления о проблемах, целях, результатах, свойствах системы и дорожной карте ее реализации, а также получить от потенциальных исполнителей предварительные оценки стоимости и сроков создания

Стоимость разработки концепции –
1-3% от бюджета на разработку системы

Длительность – от 1 месяца

На основании концепции мы проведем разработку пользовательских и системных требований и оформим понятное и достаточно полное техническое задание

Техническое задание позволит опытным исполнителям оценить стоимость работ с точностью до 30%, спланировать их выполнение, а также выступит основным инструментом для проектирования и, возможно, приемки системы

Стоимость разработки ТЗ – 5-10% от бюджета на разработку системы

Длительность – от 1 месяца

  • Более 16 лет в разработке ПО: программист, аналитик, тим-лид, системный архитектор, руководитель проектов, директор по технологиям;
  • Выполнял проекты для всех банков из российского ТОП-3, Национального расчетного депозитария, ИТАР-ТАСС, Правительства Москвы;
  • ex-Директор по продукту российской национальной образовательной платформы, ex-CTO Фонда Рыбакова;
  • Вёл учебные курсы по анализу требований, технологиям программирования и проектированию продуктов в МФТИ и НИУ ВШЭ;
  • Постоянный спикер конференций CEE-SECR, AgileDays, AnalystDays и других.
  • Более 15 лет опыта работы в ИТ в роли аналитика и менеджера проектов;
  • Принимал участие в ИТ-проектах в области логистики, банковского ритейла, продуктового ритейла, управления нефтяной компанией;
  • Опыт внедрения информационных систем класса ERP на производственных предприятиях и разработки информационных систем в рамках реализации проектов «Электронная Россия» и «Электронное правительство»;
  • Имеет ряд научно-исследовательских публикаций по вопросам применения проектного и процессного управления в различных отраслях и организаций.
  • Scrum Master в Райффайзен Банке;
  • Опытный руководитель ИТ-проектов;
  • Управлял более 20 проектами разработки Web и Mobile приложений;
  • Имеет успешный опыт повышения производительности отдела разработки на 20% за счет внедрения Agile-практик;
  • Professional Scrum Master / Scrum Product Owner.
  • Имеет опыт разработки ТЗ в тематике спутниковой связи, программ лояльности;
  • Многолетний опыт участия в разработке навигационных систем для космических аппаратов, проектировании и макетировании микроэлектронных устройств;
  • Автор учебных курсов по php, mysql, javascript, jquery, ajax, Linux;
  • Написала и издала в BHV книги «PHP, MySQL, XML. Программирование для Интернета», «AJAX. Программирование для Интернета»;
  • Выпускник Питерского политеха по специальности «физика космоса».
  • Более 12 лет опыта работы бизнес-аналитиком на проектах для заказчиков из России, Европы и Азии;
  • Более 3 лет опыта работы в сфере управления организационными изменениями в сфере информационных технологий;
  • Член рабочей группы по переводу Руководства к своду знаний по бизнес-анализу (BABOK) 3.0;
  • Член Программного комитета международной конференции по бизнес-анализу «Analyst Days».
  • Более 12 лет в разработке ПО: бизнес-аналитик, системный аналитик, внедрение ИС, системная интеграция;
  • Опыт внедрения информационных систем класса ERP на производственных предприятиях: iRenaissance (PP, PM, MRP) и Oracle e-Business Suite (iST, FA, EAM, PN);
  • Опыт интеграции системы ДБО с банковскими системами (АБС, процессинг) и платежными системами (cyberPlat, ОСМП, AnyWAY);
  • Опыт проектирования, внедрения и поддержки платформы для e-learning, сервиса e-mail рассылок, сервиса «приведи друга».
  • Более 7 лет в ИТ на позициях системного аналитика, руководителя отдела системного анализа;
  • Более 15 лет занимается вопросами менеджмента информации, информационного обеспечения и обслуживания;
  • Многократный опыт создания подразделений и налаживания новой для компании деятельности (от выявления потребностей до регламентации, разработки системы KPI, бюджетирования, найма персонала);
  • Опыт внедрения корпоративных СЭД, рассчитанных на большое число пользователей (на платформах Alfresco, Lotus);
  • Опыт проектирования и внедрения корпоративных порталов (на платформе Sharepoint 2007, 2010, 2013);
  • Опыт успешной реализации задач интеграции приложений и компонентов, встраивания готового решения в существующий ИТ-ландшафт;
  • Имеет опыт разработки методики и внедрения системы управления требованиями и документацией.
  • Разрабатывала ТЗ для компаний в сфере страхования, образования, ритейла, гостиничного бизнеса, банковской сфере;
  • Создавала системы управленческой отчетности на базе Oracle BI, Excel + VBA, Google Spreadsheets+JS;
  • Автоматизировала и внедряла новые бизнес-процессы, включая организацию тестирования, проведение презентаций, создание регламентов, инструкций и схем, организацию пользовательской поддержки;
  • Координировала рабочие группы численностью до 20 человек;
  • Опыт работы в сфере государственных закупок и фешн-ритейле.

Читать еще:  Курс по google adwords и яндекс директ

Бизнес-аналитик

Бизнес-модель. Стратегическое, тактическое и оперативное управление бизнес-процессами

  • Бизнес-модель компании в представлении набора бизнес-процессов.
  • Определение полного набора бизнес-процессов организации и их детализация на компоненты.
  • Выявление факторов неоптимальности и несогласованности бизнес-процессов.
  • Проектирование целевых показателей эффективности каждого его компонента (процесса).
  • Трансформация целей и на уровень процессов.
  • Применение матрицы распределения полномочий и ответственности в системе управления бизнес-процессами.
  • Синтез целевых (новационных) бизнес-моделей и бизнес-процессов с учетом: стратегии развития, целевых показателей эффективности, доступных ресурсов и операционных технологий.
  • Внедрение целевых (новационных) бизнес-моделей и бизнес-процессов.
  • Прогнозирование и планирование (тактическое, оперативное).
  • Синхронизация бизнес-процессов через развитие системы тактического и оперативного планирования.
  • Проектирование и внедрение системы взаимоувязанного планирования: в объемных (количественных), номенклатурных, финансовых параметрах.
  • Определение проблемных зон в системе тактического и оперативного планирования собственной организации.
  • Проектирование модели организации в виде «технологических переделов».
  • Трансформация планов стратегического уровня на тактический уровень.
  • Синхронизация планов тактического и оперативного уровня.
  • Внедрение системы взаимоувязанного прогнозирования и планирования.

Описание, регламентация и оптимизация бизнес-процессов

  • Формы управления деятельностью, место процессного подхода.
  • Понятие клиента и сети процессов. Основные, вспомогательные и управленческие процессы.
  • Практикум: Построение процессного ландшафта.
  • Инструменты описания процессов: от табличного формата к картам процессов.
  • Практикум: Описание процесса по одному из форматов.
  • Регламентация процессов и документарное обеспечение.
  • Практикум: Разработка содержания типового регламента процесса.
  • Владелец процесса и ключевые показатели эффективности (KPI).
  • Практикум: Разработка KPI процесса.

Бизнес-процессы: диагностика и настройка

  • Введение в процессный подход, соответствующий стандарту ISO 9001.
  • Процессы, ориентированные на потребителя (COP — customer oriented process).
  • Практика: Идентификация процессов, ориентированных на потребителя (COP — customer oriented process). Диаграмма «Осьминог».
  • Процессы системы менеджмента качества.
  • Результативность процесса.
  • Практика: Измерение результативности процесса с точки зрения качества.
  • Практика: Диаграмма «Черепаха».
  • Риск-ориентированное мышление в процессном подходе (ISO 9001, п. 6.1).
  • Функции отдельных операций, их отказы и последствия.
  • Практика: Операция → Функция операции → Отказ операции → Последствия.
  • Причины отказа отдельных операций процесса.
  • Практика: Определение причин отказа отдельных операций процесса.
  • Практика: Определение приоритетного числа риска для причин отказа отдельных операций процесса.
  • Практика: Разработка мероприятий по изменению операций процесса для снижения приоритетного числа риска причин отказов.
  • Приложение. Рождественская история о рисках процесса, изготавливающего табуретки.

Практика внедрения процессного подхода и международных стандартов

  • Практика: Анализ основной терминологии ISO 9000 в области корректирующих действий.
  • Операционная стратегия «Решение проблем процесса». ЦИКЛ ДЕМИНГА PDCA и цикл компании форд «8D».
  • Практика: Разработка корректирующих действий (цикл PDCA).
  • Практика: Анализ поля сил (факторов) движущих и сдерживающих реализацию процесса решения проблем.
  • Практика: Выбор операционной стратегии процесса.
  • Последовательность внедрения системы менеджмента качества, отвечающей требованиям ISO 9001:2015.
  • Приложение 1. Измерение результативности процессов.
  • Приложение 2. Документирование процессов. Краткий обзор методов стандартизации (регламентации) процессов.

Подборка обучающих материалов для начинающего аналитика

Аналитик аналитику рознь, и когда мы говорим про веб-аналитику, то часто под аналитиком понимают человека, который умеет:

  • устанавливать счётчики;
  • смотреть отчёты в системах аналитики;
  • собирать/обрабатывать данные;
  • строить отчёты.

В продвинутых с точки зрения аналитики компаниях таких людей называют не аналитиками, а имплементаторами (внедренцами), то есть подобные специалисты обычно не занимаются поиском инсайтов в данных.

Тем не менее, именно с таких базовых шагов и может начинаться карьера аналитика, а на этом пути пригодятся разные источники информации.

С чего начать обучение веб-аналитике

В своей практике для поиска решений я зачастую использую Google, YouTube, Facebook и Telegram. К книгам же я чаще обращаюсь, когда нужно сжатое понимание о конкретном инструменте или чтобы понять картину целиком, не вдаваясь в подробности.

Я советую начинающему аналитику первым делом найти задачу, которую вы будете решать, изучая тот или иной материал. Потому что без практики всё быстро забудется и пропадёт интерес к изучению.

Я разбил подборку по этапам развития hard-скиллов начинающего аналитика:

  1. Сбор данных через счётчики систем аналитики и работа с отчётами.
  2. Работа с менеджером тегов Google Tag Manager.
  3. HTML, CSS, JS.
  4. Системы визуализаций.

Также я подробно расскажу о контенте, который поможет в обучении:

  • статьи;
  • ссылки на плейлисты/каналы в YouTube;
  • каналы в Telegram;
  • бесплатные и платные обучающие курсы.

Счётчики систем аналитики

У Яндекс.Метрики есть понятная справка и официальный плейлист на YouTube. Этих материалов часто достаточно для понимания как устанавливать и настраивать Яндекс.Метрику.

Читать еще:  Курсы по написанию статей

Если у вас возникнут вопросы вы всегда сможете написать в Telegram-чат Метрики.

По Google Analytics я бы настоятельно рекомендовал начать с книги Google Analytics для гуглят. А затем в проекте Marketello прочитать раздел с решением конкретных задач в Google Analytics.

Задать свой вопрос вы также можете в неофициальном Telegram-чате Google Аналитика.

Google Tag Manager

С кодами счётчиков и других сервисов гораздо удобнее работать через GTM. Для ознакомления с возможностями инструментов рекомендую прочитать Google Tag Manager для гуглят.

Пройдите официальный курс от Google или курс от создателя ресурса prometriki.ru Ивана Иванова. Видео в курсе Иванова доступны бесплатно, но если вы хотите делать домашки и задавать вопросы — необходимо купить расширенную версию. Также курс по GTM выпустил известный веб-аналитик Андрей Осипов.

HTML, CSS, JS

На этом этапе вы уже умеете работать со счётчиками аналитики и устанавливать их, знаете различные фишки GTM, но часто вам может не хватать базовых знаний по HTML, CSS и JS.

Что рекомендую для изучения? Есть два русскоязычных ресурса, которые обладают максимально полезной информацией:

Визуализация данных

После работы со встроенными отчётами со временем появится потребность в создании индивидуальных отчётов. Я рекомендую изучить:

2. Если же вы хотите работать с Excel, то настоятельно рекомендую надстройку ExcelConnector, она работает с данными из Google Analytics и Яндекс.Метрики.

3. Дальше понадобятся языки программирования. В зависимости от ваших предпочтений используйте язык R и/или Python.

Я в свое время выбрал язык R и учился работе с ним на Stepik. С этого курса начинали многие. Получив базу (я не прошёл курс даже на треть), я стал использовать готовые пакеты (так называются расширения).

На территории бывшего СНГ большой вклад в популяризацию данного языка внёс Алексей Селезнёв из агентства Netpeak. Он создал пакеты для загрузки данных из Яндекс.Метрики, Директа, VK, MyTarget и Facebook.
Для загрузки данных из Google Analytics используйте — googleAnalyticsR.

Если вам нужно обучение по использованию этих пакетов и только инструкции недостаточно, есть платный курс от Алексея Селезнёва со скидкой 40% по промокоду r_comagic_40

Вот два источника знаний по языку R в Telegram:

Python же я касался постольку поскольку, однако мой коллега Роман Любимцев стал его активным пользователем после того как прошёл обучающий курс от SkillFactory по работе с данными. Плюс данного курса в том, что большинство других рассказывают про большие возможности Python, но на базовом уровне достаточно лишь скачать и визуализировать данные.

Однако, если вы хотите изучить основы языка, то подходящий курс есть на Stepik.org. Также рекомендую добавиться в чат по Python в Telegram.

Что касается языков программирования, то я также рекомендую платформу DataCamp, там огромное количество материалов по работе с данными.
У меня с 2018-го года осталась ссылка для доступа ко всем материалам за $90.

Завершают сегодняшний обзор инструменты предобработки и визуализации данных. Да, с помощью языков программирования можно визуализировать что угодно, но когда у вас нет времени на обучение, а результат нужен «ещё вчера», то лучше использовать готовые решения.

В таблицах и Excel до сих пор делают отчёты, и их можно делать достаточно красивыми при наличии достаточных компетенций. Я рекомендую изучить:

  1. Книгу от создателей канала по Google Таблицам. Я почерпнул из неё много нового и стал применять эти знания на практике. Больше всего книга понравилась тем, что это не просто перечисление функций, а работа с ними на базе живых примеров.
  2. Канал Google Таблицы и одноименный чат.
  3. Сборник статей по Google Таблицам на Marketello.

Что касается DataStudio, то в большинстве случаев выручает Google, а самые сложные части инструмента — вычисляемые поля. Подробная информация о них есть в официальной справке. Что же касается базовых практических мануалов — их достаточно в сети. Из видео есть хороший YouTube-канал на английском — MeasureSchool.
Если вам больше интересен Power BI:

  • пройдите бесплатное интерактивное обучение от создателей сервиса;
  • купите курс от Максима Уварова со скидкой 40% по промокоду pbi_comagic_40;
  • пройдите курс в Нетологии со скидкой 25% по промокоду WANP25;
  • пройдите курс у Алексея Колоколова со скидкой 40% по промокоду в ссылке;
  • добавьтесь в телеграм-чат, в котором вы сможете задать свой вопрос по PowerBI;
  • группа по PowerBI и Excel в Facebook.

Визуализации в BI-инструментах создавать просто, но часто визуализации подбираются некорректно и читать данные из них неудобно.

  1. Ресурсы, где разобраны различные варианты диаграмм и описаны случаи, когда их лучше использовать: The Data Visualisation Catalogue, Data Viz Project, From Data to Viz.
  2. Книга «Дашборд для директора» Алексея Колоколова.

Общие материалы

Отдельным пунктом хочу упомянуть сборники обучающих материалов, где легко найти ответы на свои вопросы:

  • онлайн-курс «Digital-аналитика для новичков»;
  • я уже давал ссылку на раздел Marketello с таблицами и GA, однако там есть и другие полезные материалы;
  • если вы дружите с английским, то я настоятельно вам рекомендую подписаться на канал MeasureSchool, чтобы всегда быть в курсе новых интересных решений.

Telegram-каналы, с помощью которых я постоянно отслеживаю новинки аналитики:

Группы в Facebook:

Обучающие курсы:

Запомнить

  1. Для лучшего усвоения информации и возможностей систем найдите проект, на котором будете сразу практиковаться.
  2. Обучающие курсы позволяют последовательно проходить обучение от простого к сложному, благодаря наличию структуры. Чтобы не было мучительно больно платить свои кровные используйте промокоды из статьи.
  3. Когда я только начинал познавать азы аналитики многих этих материалов не было и приходилось находить решения методом проб и ошибок. Сейчас же Google позволяет найти решения многих рабочих задач бесплатно.
  4. Чтобы быть на волне последних веяний аналитики подпишитесь на тематические каналы и группы.
  5. Используйте специализированные чаты, чтобы получить ответ на свой вопрос. Однако будьте осторожны и старайтесь не задавать вопросы, если ответ на ваш вопрос можно найти среди первых результатов поиска Google.

Надеюсь, мой опыт позволит новоиспечённым аналитикам быстрее развиваться и не тратить время на поиск ценных знаний. Если вы считаете, что можно дополнить этот список — пишите в комментариях, буду рад новым источникам полезной информации.

Читать еще:  Курсы по аналитике в москве

Как стать Data Scientist — 10 лучших онлайн-курсов для начинающих

Руководители крупных и успешных компаний уделяют большое внимание сбору информации и ее анализу. Объективные данные позволяют привлекать максимум целевых клиентов, создавать более совершенные продукты, повышать качество услуг. Отсюда высокий спрос на специалистов в области Data Science. На рынке труда не хватает специалистов в этой сфере программирования и работы с нейронными сетями.

Сводная таблица по всем курсам

🥇 Курс «Профессия Data Scientist» от SkillBox

Данный курс позволяет овладеть профессией с нуля. В числе преподавателей ведущие специалисты в области разработки ПО, Deep Learning инженеры, эксперты в области нейронных сетей. Во время обучения они предлагают реальные ситуации, данные и задачи, решение которых станет важнейшим опытом работы с большим массивом данных.

Курс разбит на три уровня. На начальном этапе обучающиеся научатся работать с XLSX, CSV, XML, получат навыки применения Python и освоят различные модели машинного обучения. Далее будет предложена более узкая специализация (на выбор), после освоения которой необходимо будет написать дипломную работу для реального проекта — онлайн-кинотеатра ivi. По итогам обучения вы напишете курсовую и защитите дипломную работу. Преподаватели помогут подготовиться к собеседованиям у 3-х компаний-партнеров.

🥈 Профессия Data Scientist: анализ данных

Более узкий курс от Skillbox. Программа идеально подойдет новичкам и даже тем, кто не имеет представления о статистике и теории вероятности. Преподают курс ведущие специалисты в области IT и машинного обучения. Программа разделена на три этапа, которые позволят последовательно и подробно изучить все аспекты данной специальности.

На начальном уровне вы познакомитесь с Python, изучите библиотеки Numpy и Pandas и работу с данными различных фарматов. Далее вы перейдете в блок статистики и теории вероятности, а в завершение овладеете языком программирования R, и т. д. Подробная программа на сайте курса. Вы самостоятельно выбираете сроки выполнения домашнего задания, после сдачи которого преподаватель подробно разбирает ошибки и помогает исправить их.

🥉 Профессия Data Scientist: машинное обучение

Курс по машинному обучению от Skillbox. Преподаватели — лидеры digital-рынка, программисты, инженеры и разработчики ПО. Обучение разбито на несколько блоков, каждый из которых подробно знакомит с базами данных, математическим анализом, статистикой и основными концепциями машинного обучения. Завершающий блок направлен на практическую работу с нейронными сетями.

После просмотра видеоуроков и общения с наставником вы сможете приобрести одну из самых востребованных профессий современности. Курс поможет освоить аналитику, научит работать с матрицами и статистикой. По результатам дипломной работы вы получите специальность «специалист по машинному обучению» и подтверждающий сертификат.

Курс обучения Data Science от GeekBrains

Обучение рассчитано на 1,5 года и разбито на четыре этапа. Своими знаниями с учащимися делятся ведущие специалисты IT-сегмента, разработчики ПО, практикующие эксперты. По окончании курса вы получаете навыки программирования Python, работы с нейронными сетями и машинного обучения.

Кроме теории большое внимание уделяется реальным практическим проектам. В завершающей четверти специалисты компании «МагаФон» проведут практический курс по машинному обучению. Они предоставят свои массивы данных и практические кейсы из собственной практики.

Курс Data Science с нуля от SkillFactory

Программа разработана для обучения людей, не имеющих глубоких знаний в программировании и аналитике. За каждым обучающемся закрепляют личного ментора. Он помогает разобраться в возникающих вопросах, решать практические задачи, быстро включиться в процесс освоения профессии.

На курсе вы научитесь проектировать алгоритмы при помощи Python, освоите визуализацию данных при помощи Seaborne, Pandas и Matplotlib, работать с хранилищами данных, создавать промышленные модели для задач Data Science при помощи нейронных сетей и машинного обучения, обрабатывать данные с помощью методов статистики, математического анализа и теории вероятности. По окончании слушатель может добавить до 10 самостоятельных проектов в портфолио и получить сертификат, подтверждающий специализацию.

Обучение аналитике данных на Python от SkillBox

Программа специально разработана для аналитиков и руководителей компаний. Она направлена на быстрое решение задач по анализу, сбору и сортировке данных. Уникальный контент и видеоуроки по темам предоставляют ведущие эксперты крупных компаний. Курс рассчитан на четыре месяца. По завершении обучающийся защищает дипломную работу, написанную на основе данных реального заказчика.

На первом этапе происходит знакомство с языком программирования Python и основными аналитическими библиотеками. Вы научитесь проводить глубокий конкурентный анализ на основе реальных данных существующих социальных сетей и бизнес-структур, визуализировать данные при помощи библиотек Seaborn и Matplotlib, и т. д.

Курс Data Scientist от Нетологии

С обучающимися работают ведущие специалисты IT-сегмента и аналитики-разработчики. Программа включает в себя вебинары и личное общение с экспертами. Во время прохождения курса студенты создают несколько проектов, основанных на данных реальных предприятий, сайтов и компаний. Всего предусмотрено 10 блоков.

Каждый этап обучения направлен на освоение и практическое применение ключевых навыков, которые требует профессия data scientist. Вы научитесь применять машинное обучение для сбора и анализа данных, создавать эффективные ml-проекты и нейронные сети, рекомендательные системы. Сможете свободно работать с Pandas и анализировать полученную информацию в Python.

Обучение Python для работы с данными от Нетологии

Курс предусматривает удаленный вариант обучения. Теория выдается в виде вебинаров, которые записываются и сохраняются в личном кабинете учащегося. Так он сможет в любое время вернуться к нужной теме. Программа направлена на освоение и уверенное использование основного инструмента для современного аналитика — Python. Преобладающее количество вакансий с высоким вознаграждением требуют именно знаний этого языка.

Во время обучения эксперты в области разработки, анализа и IT открывают для обучающихся доступ к реальным дата-сетам. Вы научитесь работать в сырыми данными, систематизировать их для грамотного анализа, применять математические модели и автоматизировать трудоемкие процессы. Работать с библиотеками numpy, scipy, pandas, seaborn, plotly, matplotlib. Кроме сертификата о прохождении курса, вы получите карьерное консультирование и возможность трудоустройства в компаниях-партнерах.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector