Аналитика: искусство управлять данными
Стоимость: 20 000 р. (можно в рассрочку*)
Освойте востребованную профессию с нуля
Государство оплатит от 50 до 100% стоимости обучения
Государственная программа в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики»
Государство оплатит от 50 до 100% стоимости обучения
Государственная программа в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики»
Когда:
Длительность:
5, 5 месяцев
Уровень:
С нуля
Государство оплатит от 50% до 100% стоимости этого курса
Документ:
Диплом о профессиональной переподготовке
Идет набор
Кто сможет обучиться ИТ-профессиям в 2022 году?
Возраст: 16+
Curiosity about life in all its aspects, I think, is still the secret of great creative people.
Образование: высшее, среднее профессиональное, студенты
Curiosity about life in all its aspects, I think, is still the secret of great creative people.
Льготная категория: одна из указанных ниже
Curiosity about life in all its aspects, I think, is still the secret of great creative people.
Сколько стоит обучение?
Стоимость курса составляет 96 000₽. В зависимости от вашей категории вы получите скидку на обучение в размере 50%, 75% или 100%.
Скидка 50%
изначальная стоимость
96 000 ₽
48 000₽
Скидка 100%
изначальная стоимость
96 000 ₽
Бесплатно
Скидка 75%
изначальная стоимость
96 000 ₽
24 000₽
Инвалиды
Скидка 100%
Гражданин в возрасте от 16 лет до достижения возраста, дающего право на страховую пенсию по старости, который на момент подачи заявления имеет установленную группу инвалидности.
Безработные
Скидка 100% или 75%
100%: Гражданин трудоспособного возраста, который на момент подачи заявления на обучение в рамках проекта не имеет работы и заработка, зарегистрирован в органах службы занятости в целях поиска подходящей работы
75%: Гражданин трудоспособного возраста, который на момент подачи заявления на обучение в рамках проекта не имеет работы и заработка и не зарегистрирован в органах службы занятости в целях поиска подходящей работы
75%: Гражданин трудоспособного возраста, который на момент подачи заявления на обучение в рамках проекта не имеет работы и заработка и не зарегистрирован в органах службы занятости в целях поиска подходящей работы
С детьми до 3 лет
Скидка 75% или 50%
75%: Гражданин трудоспособного возраста, являющийся родителем ребенка в возрасте до 3-х лет, средняя заработная плата которого за последние 6 месяцев, предшествующих 4 месяцам перед месяцем подачи заявления до даты подачи заявления на обучение в рамках проекта ниже установленной среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников в целом по экономике по соответствующему субъекту Российской Федерации
50%: Гражданин трудоспособного возраста, являющийся родителем ребенка в возрасте до 3-х лет, средняя заработная плата которого за последние 6 месяцев, предшествующих 4 месяцам перед месяцем подачи заявления до даты подачи заявление на обучение в рамках проекта выше установленной среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников в целом по экономике по соответствующему субъекту Российской Федерации
50%: Гражданин трудоспособного возраста, являющийся родителем ребенка в возрасте до 3-х лет, средняя заработная плата которого за последние 6 месяцев, предшествующих 4 месяцам перед месяцем подачи заявления до даты подачи заявление на обучение в рамках проекта выше установленной среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников в целом по экономике по соответствующему субъекту Российской Федерации
Студенты
Скидка 50%
Гражданин, который на момент подачи заявления на обучение в рамках проекта осваивает образовательную программу среднего профессионального или высшего образования (бакалавриат, специалитет, магистратура)
Бюджетники
Скидка 50%
Гражданин трудоспособного возраста, который на момент подачи заявления на обучение в рамках проекта осуществляет трудовую деятельность в государственном или муниципальном учреждении / унитарном предприятии / автономной некоммерческой организации / органе исполнительной власти субъекта Российской Федерации или органе местного самоуправления
С низким доходом
Скидка 50%
Гражданин трудоспособного возраста, средняя заработная плата которого за последние 6 месяцев, предшествующих 4 месяцам перед месяцем подачи заявления до даты подачи заявления на обучение в рамках проекта ниже установленной среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников в целом по экономике по соответствующему субъекту Российской Федерации
4 шага к востребованной профессии и новым перспективам
01. Заполните анкету на Госуслугах
02. Дождитесь подтверждения льготы — проверка документов до 5 дней
03. Оплатите стоимость обучения с учётом скидки — самостоятельно или за счёт работодателя
04. Пройдите обучение и получите документ о дополнительном образовании
Если у вас остались вопросы - напишите нам! Мы свяжемся с вами!
Оставьте заявку, чтобы записаться на курс!
Мы свяжемся с вами в ближайшее время!
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?
- Применять машинные методы в обработке данных
- Интерпретировать и визуализировать анализ больших данных
- Программировать на Python
- Работать с SQL, Git, Jupyter и PySpark
Кому подойдет этот курс?
- Тем, кто хочет перейти в ИТ и имеет знания прикладной математикиПрограмма 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 аналитикеВы 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 почти у вас!
Осталось только отправить заявку
Программа курса
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
— 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
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
— 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
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
— 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
Защита проектной работы
-
Данная программа реализуется совместно с МГТУ «Станкин»
Преподаватели
Марианна Чаруйская
заместитель директора института социального
и технологического менеджмента МГТУ "СТАНКИН", доцент кафедры финансового менеджмента
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
— 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»)
— 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
— 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
Почему стоит учиться в Университете Иннополис?
-
Эффективность курсовЭффективность 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 -
ПреподавателиКурс ведут специалисты высокого уровня, имеющие большой практический опыт работы в индустрии, поэтому на курсе рассматриваются реальные кейсы -
ПрактикаБолее 60% учебного плана отводится на выполнение практических проектов и лабораторных работ, максимально приближенных к реальным задачам, с которыми предстоит столкнуться в работе -
Обратная связьПреподаватель ответит на каждый ваш вопрос, объяснит непонятные моменты, даст обратную связь по практическим заданиям -
Поддержка и помощьЗа каждой учебной группой закреплен куратор, готовый ответить на любые вопросы, поддержать морально и помочь вам в самых разных ситуациях, связанных с обучением -
Актуальные программыНаши образовательные программы готовятся специалистами из индустрии. Мы обновляем программы в соответствии с развитием рынка и технологий, поэтому ваше образование будет соответствовать требованиям компаний-работодателей.
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
★★★★★
★★★★★
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.
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.
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.
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.
Цифровые профессии
Онлайн-курс «АНАЛИТИКА: ИСКУССТВО УПРАВЛЯТЬ ДАННЫМИ» проводится в рамках проекта «Цифровые профессии» и реализуется в соответствии с федеральным проектом «Кадры для цифровой экономики» национальной программы «Цифровая экономика»
Университет Иннополис стал одной из площадок по подготовке ИТ-специалистов по программе дополнительного образования в сфере цифровой экономики
Онлайн-курс «АНАЛИТИКА: ИСКУССТВО УПРАВЛЯТЬ ДАННЫМИ» проводится в рамках проекта «Цифровые профессии» и реализуется в соответствии с федеральным проектом «Кадры для цифровой экономики» национальной программы «Цифровая экономика»
Университет Иннополис стал одной из площадок по подготовке ИТ-специалистов по программе дополнительного образования в сфере цифровой экономики
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.
ОРГАНИЗАТОР
Минцифры России
ИСПОЛНИТЕЛЬ
Университет 2035
ПРИ ПОДДЕРЖКЕ
Национальные проекты России Цифровая экономика
Получить профессию
О проекте