Введение в Data Science
Основы математики для Data Science
Основы статистики и теории вероятностей
Data Analyst. Junior
Подготовка к трудоустройству
Продуктовая аналитика
Маркетинговая аналитика
BI-аналитика.
Информация о курсе: стоимость — 5 585 ₽ / мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность — 45 часов теории, 22 практические работы
Особенности: 30 практических заданий по SQL и Python, которые можно добавить в портфолио. По завершении обучения вы получите сертификат установленного образца и доступ к курсу «Трудоустройство», где узнаете, как анализировать вакансии, создавать эффективные резюме и сопроводительные письма. После курса HR-специалист Центра карьеры Skillbox проверит ваше резюме и сопроводительное письмо.
Основы математики для анализа и статистики
Выявление закономерностей в больших объемах данных
Основы программирования на Python
Сбор и управление базами данных с использованием SQL
Понимание бизнес-метрик и их применения
Построение гипотез и прогнозов на основе данных
Работа с аналитическими инструментами Яндекс.Метрика и Google Analytics
Создание дашбордов в Power BI
Визуализация данных
Использование Excel и Google Таблиц
Формирование отчетов и их представление коллегам и руководству.
Введение в Excel и Google Таблицы
Основы Python, библиотеки NumPy и Pandas
Работа с SQL: чтение и запись данных, использование Power BI
Основы PowerPoint
Итоговый проект: анализ результатов A/B-тестирования.
Информация о курсе: стоимость — 91 800 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 4 025 ₽ / мес., длительность — 7 месяцев
Особенности: В рамках курса вы завершите 4 крупных проекта, которые можно включить в портфолио. У вас будет возможность пройти стажировку у партнёра курса, компании Reshape Analytics. По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке. В качестве бонуса вы получите доступ к курсу по Excel.
Вы начнёте с основ и освоите ключевые инструменты для успешного старта на позиции junior-аналитика. В рамках курса вы изучите основы статистики и научитесь работать с SQL, Python и Power BI.
Работать с SQL
выполнять запросы, фильтровать и сортировать данные, агрегировать информацию, объединять таблицы и создавать автоматизированные отчёты.
Использовать Python
обрабатывать данные, автоматизировать задачи и разрабатывать интерактивные отчёты.
Применять статистические методы
понимать статистические показатели, проводить анализ данных и проверку гипотез.
Проверять гипотезы
оценивать гипотезы и выбирать подходящие инструменты для их тестирования.
Визуализировать данные
создавать интерактивные дашборды для анализа и мониторинга информации.
Приносить пользу бизнесу
собирайте запросы на аналитику, предоставляйте метрики в понятной форме и определяйте точки роста.
Аналитическое мышление
Основы практической статистики
SQL и получение данных
Python
Основы визуализации данных
Основы Power BI
Метрики, гипотезы, точки роста
Английский язык для аналитиков
Карьерное планирование
Дипломный проект.
Информация о курсе: стоимость — 151 100 ₽ - 170 900 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - от 4 416 ₽ / мес., длительность — от 13 месяцев
Особенности: Получите диплом о профессиональной переподготовке, поддержку в поиске работы и бесплатные курсы по Excel и Soft Skills.
На первом этапе курса вы освоите основные инструменты для начала карьеры в аналитике и выберете направление для развития через воркшопы с экспертами. Также изучите аналитику больших данных, A/B-тестирование и Power BI.
Работать с SQL
Научитесь выполнять запросы, фильтровать, сортировать и агрегировать данные, объединять таблицы и создавать автоматизированные отчёты.
Использовать Python
Овладеете обработкой данных, автоматизацией задач и созданием интерактивных отчётов.
Применять статистические методы
Поймёте, как работать с статистическими показателями и проводить статистический анализ данных.
Проводить A/B-тесты
Научитесь формулировать гипотезы и определять, что действительно работает, основываясь на данных.
Работать с Big Data
Изучите, как анализировать большие данные и использовать Python и PySpark для прогнозирования.
Визуализировать данные
Создадите графики и диаграммы различной сложности и будете уметь визуализировать данные для разных аудиторий.
1 этап. Основы и воркшопы
Изучите аналитическое мышление, источники данных и статистические показатели. Научитесь писать SQL-запросы для сбора и подготовки данных и начнёте изучение Python, что даст вам навыки для работы на начальной позиции аналитика данных.
2 этап. Расширенные модули
Овладеете определением ключевых метрик, работой с большими данными и их монетизацией. Научитесь визуализировать данные и проводить A/B-тестирование. Эти знания помогут вам быстрее перейти на уровень middle-специалиста.
Информация о курсе: стоимость — 4 833 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 6 месяцев
Особенности: Личный куратор будет доступен 7 дней в неделю для ответа на любые вопросы. Вы сформируете портфолио из 32 бизнес-кейсов. Окажут помощь в трудоустройстве. По окончании курса получите сертификат о повышении квалификации.
Эффективные методы обучения
Введение в профессию
Работа с Excel и Google Таблицами
Использование Power Query и Power Pivot
Основы VBA, макросов и языка M
Бизнес-аналитика данных
Вероятностные и статистические теории
Анализ данных
Проведение A/B-тестирования
Маркетинговая аналитика
Использование Power BI для анализа и визуализации
SQL для анализа данных
Python для анализа данных
Презентация результатов заказчику
Карьерное развитие
Работа по методологии Agile.
Информация о курсе: стоимость — 9 251 руб. / мес. в рассрочку на 12 месяцев, длительность — 6 месяцев
Особенности: Консультации с ментором, реализация финального проекта и решение 18 бизнес-кейсов. В конце обучения получите индивидуальный сертификат.
Освойте внедрение AI и использование Big Data для оптимизации бизнес-процессов, увеличения прибыли и опережения конкурентов.
Краткое содержание курса:
Основы Big Data и машинного обучения
Управление проектами в области Big Data
Дополнительные аспекты работы с большими данными.
Информация о курсе: стоимость — 145 000 руб., длительность — 12 месяцев
В программу включены курсы по технологиям программирования и операционным системам, хранению и обработке больших данных, а также машинному обучению на больших объемах данных.
Информация о курсе: стоимость — 215 000 ₽ / семестр, длительность — 2 года
Вы приобретёте необходимые навыки, включая работу с базами данных и продуктовой аналитикой, внедрение моделей машинного обучения и управление распределёнными хранилищами данных.
В результате вы сможете самостоятельно работать с инфраструктурой в компаниях, участвовать в создании новых продуктов и услуг, оптимизировать бизнес-процессы, принимать обоснованные решения на основе данных и эффективно взаимодействовать со специалистами из других команд.
Язык программирования Python
Математический анализ
Инструменты промышленной разработки
Линейная алгебра
Математическая статистика
Визуализация данных
A/B-тестирование
SQL
Теория вероятностей
Развитие продукта и продуктовая аналитика
Проект.
Информация о курсе: стоимость — 72 000 руб., длительность — 3 дня (24 ак. часа)
Курс разработан так, чтобы за 3 дня даже самые занятые руководители могли освоить теорию и практику работы с Big Data для бизнес-применений.
Программа охватывает все аспекты участия в проектах по анализу больших данных, включая фазы жизненного цикла аналитических процессов и методы работы с разнородными данными.
Вы изучите платформу Hadoop, облачные сервисы и инструменты, а также сценарии применения Big Data в различных секторах, таких как банки, промышленность и торговля.
Курс включает примеры цифровой трансформации, от сбора данных до тестирования и внедрения решений. Также будут рассмотрены вопросы безопасности и персональных данных, с акцентом на импортозамещение и особенности работы с Big Data в России.
Информация о курсе: стоимость — 20 990 ₽ - 30 990 ₽, длительность — 16 ак. ч. + 8 ак. ч. самостоятельно
Вы научитесь организовывать применение машинного обучения и больших данных в компании для повышения её эффективности.
В процессе обучения вы освоите:
Определение источников данных и формирование требований к ним;
Применение процесса CRISP-DM для вашей организации;
Создание проектных и продуктовых команд для работы с Big Data;
Выбор подходящих инструментов и методов для решения задач и взаимодействие с командами, работающими над проектами Big Data;
Использование nocode инструментов (на примере одного из них);
Организацию проектов в области больших данных;
Определение требований к показателям инструментов Big Data;
Согласование ресурсных требований;
Оценку цифровой зрелости компании для внедрения ИИ инструментов.
Программа курса включает:
Введение в Big Data
Бизнес-подход к работе с большими данными
Управление данными: сбор, оценка качества и подготовка
Моделирование: классы задач и методы их решения
Оценка показателей качества и результатов.
Информация о курсе: стоимость — 950 ₽, длительность — 38 уроков
Достижения в области Big Data
Основные термины и процессы в Big Data
Основы Data Science
Организация работы с Big Data в компании.
Информация о курсе: стоимость — 539 000 ₽ / год, длительность — 2 года
Научитесь разбираться в системных подходах к искусственному интеллекту, освоите разработку и применение технологий больших данных и машинного обучения для решения практических задач. Также вы получите глубокие знания и навыки в работе с большими данными и методах интеллектуального анализа данных.
Информация о курсе: стоимость — 62 488 руб., длительность — 3 месяцa
Современный скрапинг открытых источников с использованием Python
Подготовку данных с помощью SQL
Проверку гипотез, поиск закономерностей и аномалий в данных
Использование Python для исследовательского анализа данных
Работу с данными с помощью библиотеки Pandas
Применение библиотек matplotlib, seaborn и plotly для анализа и визуализации данных.
Бесплатные курсы, уроки и вебинары Big Data
Ознакомитесь с инструментами для анализа и визуализации данных, решите реальные задачи и определите, насколько вам интересна работа аналитика.
Освоите создание простых запросов, отчетов и анализа с использованием SQL
Научитесь извлекать и исследовать данные с помощью Python
Сможете самостоятельно создавать интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.
Курс включает четыре модуля, которые помогут последовательно освоить ключевые аспекты науки о данных и применить их на практике:
Введение в науку о данных.
Вы узнаете, что такое анализ данных и чем аналитик отличается от специалиста по Data Science. Исследуете применение машинного обучения, решите свою первую задачу и научитесь визуализировать данные. Кроме того, разовьете навыки аналитического мышления и узнаете, как они могут быть полезны в жизни.
Основы анализа данных.
Познакомитесь с операционной системой Linux и научитесь использовать её для работы и жизни. Овладеете основами Python — ключевого языка для начинающих разработчиков. Попрактикуетесь в работе с различными библиотеками Python.
Сбор, обработка и хранение данных.
Изучите язык SQL и его применение, создадите свою первую реляционную базу данных и освоите методы работы с ней. Рассмотрите рынок больших данных, его перспективы и возможные препятствия.
Soft Skills и управление проектами.
Изучите методы и инструменты управления проектами в области искусственного интеллекта и познакомьтесь с принципами риск-менеджмента в крупных компаниях.
Введение в машинное обучение
Основы Python
Основы Big Data
OLAP: что это и зачем нужно?
IoT и Big Data
Проблемы классификации
Формальный контекстный анализ
Регрессия
Хранение и анализ больших данных
Глубокое обучение.
Сколько зарабатывает Big Data Analyst в России?
В целом можно выделить несколько ориентировочных уровней заработной платы:
Начальный уровень (Junior):
Обычно это специалисты с минимальным опытом в этой области (до 2 лет).
Заработная плата может быть в диапазоне от 50,000 до 80,000 рублей в месяц.
Средний уровень (Middle):
Для специалистов с опытом работы от 2 до 5 лет.
Заработная плата в этой категории может варьироваться от 80,000 до 150,000 рублей в месяц.
Старший уровень (Senior):
Специалисты с опытом более 5 лет.
Заработная плата может составлять от 150,000 до 250,000 рублей и более в месяц.
Ведущие специалисты и руководители (Lead/Manager):
Включает руководителей групп аналитиков и ведущих специалистов.
Заработная плата может достигать 300,000 рублей и более в месяц.
Эти цифры являются приблизительными, и на рынке могут быть исключения в любую сторону.
Можно ли обучиться Data Science с нуля?
Конечно можно! В Data Science важнее желание учиться, упорство и ваша готовность осваивать новые знания. Начать можно с основополагающих тем, и постепенно углубляться в более сложные. Вот примерный план обучения для новичка:
1. Основы программирования
Начните с изучения языка программирования, который применяется в Data Science. Наиболее популярны:
2. Математика и статистика
Для анализа данных и построения моделей необходимо иметь базовые знания:
Линейная алгебра: множества, матрицы, векторы.
Статистика: вероятности, распределения, гипотезы.
Калькуляция: производные, интегралы.
3. Работа с данными
Научитесь собирать, обрабатывать и анализировать данные:
Pandas для обработки данных.
NumPy для числовых вычислений.
Matplotlib и Seaborn для визуализации данных.
4. Машинное обучение
Погружайтесь в мир машинного обучения:
Scikit-learn: библиотека для машинного обучения в Python.
Основные алгоритмы: линейная регрессия, деревья решений, кластеризация.
Практические проекты и соревнования: например, Kaggle.
5. Углублённые темы
Когда освоите базу, переходите к углублённым темам:
Нейронные сети и глубокое обучение: TensorFlow, Keras, PyTorch.
Обработка естественного языка (NLP): spaCy, NLTK.
Анализ временных рядов.
6. Курсы и книги
Для обучения можете использовать множество ресурсов:
7. Практическое применение
Научиться Data Science можно только с практикой:
Участвуйте в проектов, решайте задачи на Kaggle.
Применяйте полученные знания в своих собственных проектах.
8. Сообщество
Не забывайте про сообщество:
Подписывайтесь на блоги и подкасты.
Участвуйте в митапах и конференциях.
Общайтесь на форумах и в социалках (например, Reddit, StackOverflow).
Что нужно знать для работы с Big Data?
Работа с Big Data (большими данными) требует широкого спектра знаний и навыков. Вот некоторые ключевые области, которые стоит освоить:
1. Языки программирования
Python: обширная экосистема библиотек для анализа данных, таких как Pandas, NumPy, SciPy, и визуализация данных (Matplotlib, Seaborn).
R: специализированный язык для статистики и анализа данных.
SQL: работа с базами данных, запросы и манипуляции с большими объемами данных.
2. Платформы и инструменты
Hadoop: распределенная система для хранения и обработки данных.
Spark: быстродействующая система для обработки данных в реальном времени и пакетной обработки.
Kafka: платформа для потоковой передачи данных.
Flink: система для потоковой и пакетной обработки данных.
3. Базы данных
NoSQL базы данных: например, MongoDB, Cassandra.
Реляционные базы данных: например, PostgreSQL, MySQL, Oracle.
4. Хранение данных
5. Машинное обучение и анализ данных
Scikit-Learn: библиотека для машинного обучения в Python.
TensorFlow и PyTorch: фреймворки для глубокого обучения.
SAS и SPSS: программное обеспечение для статистического анализа.
6. Инструменты визуализации данных
Tableau: платформа для интерактивной визуализации данных.
Power BI: средство бизнес-анализа от Microsoft.
D3.js: библиотека JavaScript для создания динамической и интерактивной визуализации данных.
7. Основы администрирования систем и сетей
8. Методы обработки данных
ETL (Extract, Transform, Load): процессы извлечения, трансформации и загрузки данных.
Потоковая обработка данных: работа с данными в реальном времени.
9. Soft skills
10. Другие важные аспекты
Базы данных в памяти (In-Memory Data Processing): например, Apache Ignite, Redis.
Автоматизация работы: скриптование и написание утилит для упрощения задач.
Облачные платформы: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure.