Аналитика: искусство управлять данными

Освойте востребованную профессию с нуля
Диплом о профессиональной переподготовке
Документ:
С нуля
Уровень:
5, 5 месяцев
Длительность:
21.11.2022
Когда:
У нас есть выгодное предложение специально для вас!

Востребована ли профессия аналитика данных?


В сервисе для поиска работы hh.ru по запросу «Аналитик данных» размещено более
8 000
вакансий
Профессия аналитика данных — хорошая точка входа в сферу Big data.

Чему вы научитесь на курсе?

1
Применять машинные методы в обработке данных
2
Интерпретировать и визуализировать анализ больших данных
3
Программировать на Python
4
Работать с SQL, Git, Jupyter и PySpark

Кому подойдет этот курс?

Тем, кто хочет перейти в ИТ и имеет знания прикладной математики
Программа подойдёт тем, кто хочет погрузиться в аналитику с нуля. Вы получите техническую базу и навыки использования инструментов для работы с данными. По окончании курса вы сможете строить прогнозы на основе данных, помогать бизнесу принимать решения. Благодаря этим навыкам вы получите первую работу в ИТ-сфере.
Тем, кто только начинает свой путь в аналитике
Вы получите полезные знания и эффективные инструменты, которые помогут провести апгрейд профессиональных навыков. После обучения вы начнете новую траекторию развития карьеры: сможете решать более сложные и интересные задачи, станете более востребованным на рынке специалистом.

Чек-лист начинающего аналитика для вас!

Собрали лучшие источники полезных материалов, чтобы вы лучше погрузились в профессию.

Программа курса

Модуль 1: Введение в аналитику, табличные данные, базы данных
Базовые инструменты аналитики
— Что такое аналитика?
— Введение в google таблицы
— Продвинутые google таблицы
— Основы статистики
— Продвинутая статистика
— Сбор данных
— Визуализация данных

SQL и получение данных
— Базы данных
— Язык запросов
— Сложные запросы
— Оптимизация запросов
— Работа с PostgreSql

Промежуточная аттестация
— Дескриптивная статистика и разведочный анализ данных в Python. Корреляция. Практикум по SciPy
— A/B тестирование
— Работа с временными рядами в Python. Скользящее среднее. ARIMA. Декомпозиция временных рядов. Практикум по statsmodels

Промежуточная аттестация
Модуль 2: Python как инструмент работы с данными
Python для анализа данных
— Основы языка Python и основные алгоритмические конструкции (типы данных, ветвление, циклы и основные операторы)
— Работа со списками. Практика по основам numpy
— Загрузка/выгрузка данных различных форматов: xlsx, csv, json, xml
— Использование IPython, Jupyter
— Использование Git для контроля за версионностью и совместной работы

Работа с массивами данных
— Подготовка данных для анализа, очистка и нормирование, заполнение пропусков
— Группировка данных (с помощью словарей, с помощью функций), итерирование по сгруппированным данным
— Основные принципы визуального представления информации
— Методы визуализации данных. Практика по matplotlib, seabor
— Продвинутые функции numpy: Broadcasting

Статистика в Python
Модуль 3: Большие данные
Большие данные
— Что такое большие данные?
— Машинные методы в обработке данных
— Ускорение обработки данных. Практика pandas
— Мотивация и инструменты больших данных
— NoSQL-подход к работе с большими данными
— MapReduce
— Культура сбора и источники данных
— Практика PySpark

Промежуточная аттестация
Итоговая аттестация
Защита проектной работы

Преподаватели

Марианна Чаруйская
заместитель директора института социального
и технологического менеджмента МГТУ "СТАНКИН", доцент кафедры финансового менеджмента
— практический опыт на промышленном предприятии более 16 лет
— опыт преподавания более 7 лет
— руководитель инжиниринговых проектов МГТУ «СТАНКИН», где также ведет проект цифрового завода
— победитель «Цифрового прорыва – 2021» с кейсом в сфере предиктивной аналитики
— куратор проекта по созданию цифровой платформы по сбору и анализу информации с технологического оборудования
Рамиль Нежметдинов
профессор кафедры КСУ, д.т.н МГТУ «СТАНКИН»
— эксперт в области автоматизации производства, победитель международных и российских конкурсов в области компьютерных систем управления. Обладатель Премии Правительства РФ в области науки и техники для молодежи.
— опыт преподавания более 10 лет
Реализовал проекты:
— по разработке и внедрения систем управления станками и управляющими центрами на машиностроительных предприятиях
— по созданию цифровой платформы по сбору и анализу информации с технологического оборудования (вошел в суперфинал интенсива по работе с проектами в области ИИ «Архипелаг 20.35»)
Азат Якупов
Архитектор данных и data governance lead
— работает около 20 лет в ИТ-индустрии
— 7 лет преподавания
— имеет опыт в архитектуре данных 6 лет
— преподаватель курсов в Университете Иннополис и КФУ
— руководитель научной лаборатории данных DataLab в КФУ
— автор курсов по данным

Погружение в аналитику: обзор профессии

Почему стоит учиться в Университете Иннополис?

Эффективность курсов
Эффективность курсов доказана результатами участников: более 80% выпускников получили работу в ведущих ИТ-компаниях. Мы работаем с более чем 50 компаниями-партнерами, которые готовы рассмотреть резюме выпускников наших курсов
Преподаватели
Курс ведут специалисты высокого уровня, имеющие большой практический опыт работы в индустрии, поэтому на курсе рассматриваются реальные кейсы
Практика
Более 60% учебного плана отводится на выполнение практических проектов и лабораторных работ, максимально приближенных к реальным задачам, с которыми предстоит столкнуться в работе
Обратная связь
Преподаватель ответит на каждый ваш вопрос, объяснит непонятные моменты, даст обратную связь по практическим заданиям
Поддержка и помощь
За каждой учебной группой закреплен куратор, готовый ответить на любые вопросы, поддержать морально и помочь вам в самых разных ситуациях, связанных с обучением
Актуальные программы
Наши образовательные программы готовятся специалистами из индустрии. Мы обновляем программы в соответствии с развитием рынка и технологий, поэтому ваше образование будет соответствовать требованиям компаний-работодателей.

Стоимость курса

Единовременная оплата
скидка 20%
96 000₽
76 800 ₽
При единовременной оплате курса
Получить скидку
Выпускникам
скидка 25%
96 000₽
72 000 ₽
Выпускникам предыдущих курсов Центра специализированной
ИТ-подготовки
Получить скидку
ИЛИ
Запросите документы у специалиста Университета Иннополис через email: l.tutaeva@innopolis.ru либо
заполните форму
Обучение за счет работодателя
Получите современную профессию
в рассрочку от Банка-партнера АО «Тинькофф Банк» от 4 до 12 месяцев.
Оформить рассрочку у сотрудника Университета Иннополис через Telegram
Беспроцентная рассрочка
Налоговый вычет
Участники курса могут оформить налоговый вычет и вернуть 13% расходов на обучение.
Подробности

Диплом о профессиональной переподготовки
Слушателям курсов, успешно завершившим обучение, выдается диплом о профессиональной переподготовке установленного образца с занесением в Федеральный реестр сведений о документах об образовании и повышении квалификации.

Отзывы

5.0
★★★★

Павел Заржевский, Южно-Сахалинск
5.0
★★★★

На курсе было минимум теории и максимум практики. Наставник Татьяна Литовченко подробно разъяснила особенности организации работы Data Science команд, постановки бизнес-задач, структуры взаимодействия основных участников процесса. Она давала дополнительную информацию, делилась опытом, как применяются те или иные инструменты на практике. Этот курс помог лучше разбираться в современных подходах и инструментах работы с данными.
Ирина Булдакова, Киров
5.0
★★★★
Очень благодарна всей команде организаторов — преподавателям, наставникам и кураторам. Наставник Сергей Постовалов всегда очень подробно отвечал на вопросы, помогал применить на практике полученные знания. Информации давалось много, при этом "без воды". Курс дал полезные знания в области аналитики, расширил кругозор и познакомил с интересными людьми, с которыми продолжаю поддерживать общение.
Татьяна Коваленко, Москва
5.0
★★★★
В моей работе аудитором применяется анализ данных. Решила изучить современные подходы в аналитике на курсе от Университета Иннополис. После обучения у меня появилось понимание что такое база данных, как можно использовать результаты и как правильно их продемонстрировать. Теперь я могу самостоятельно проводить предварительную подготовку к аудиту. Для меня открылись новые возможности для профессионального роста.
Наталья Городничева, Сочи
5.0
★★★★
Мне нравится работать с цифрами, поэтому решила освоить профессию аналитика данных. Программа курса интенсивная и объемная, что позволило получить большую базу знаний. Наставник давал обратную связь по домашним работам и разбирал ошибки, а также предоставлял дополнительные материалы.Сейчас работаю младшим системным аналитиком и активно применяю знания по SQL, полученные на курсе.
Остались вопросы? Запишитесь на консультацию — мы с вами свяжемся и ответим на все вопросы
Отправляя заявку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.
контакты