Режим работы:
с 9 до 18, сб-вс- выходной
Документы установленного
образца
За вами закрепляется
куратор
Лояльные цены, скидки
и акции
Внесение данных
в государственный реестр
Модуль 1. Введение в???? Модуль 2. Математика и статистика для анализа данных Модуль 3. Программирование на Python Модуль 4. Работа с базами данных Модуль 5. Визуализация данных Модуль 6. Машинное обучение Модуль 7. Big Data технологии Модуль 8. Data science в бизнесе Модуль 9. Инструменты и методы работы с данными Модуль 10. Проектная деятельность аналитика данных
Профессия: Аналитик данных
Категория профессии: Информационные технологии
Уровень образования: среднее специальное (профессиональное) и высшее
Вид образовательной программы: профессиональная переподготовка.
Продолжительность курса: 3 месяца.
Часы обучения: 520 часов
Какие документы выдадут при окончании курса:
Формат:
Дистанционно (онлайн)/ Очно с практикой/ Заочно
После окончания обучения по направлению "Аналитик данных" в Дружковке вы получите полный комплект документов.
Форма обучения не указывается
Цена на курс "Аналитик данных" в Дружковке от 23 500 ₽ вместо 25 500 ₽
При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!
Вы получите:
Прохождение курса «Аналитик данных» предоставляет слушателям комплекс знаний и практических навыков, связанных с извлечением ценных инсайтов из данных, их анализом и визуализацией. Вот подробное описание того, что курс может предложить: --- 1. Основы анализа данных - Теоретические основы: Слушатели изучат принципы статистики, вероятности и теории данных, которые являются основой для анализа. - Основные понятия: Научатся различать типы данных, их источники и методы обработки информации. --- 2. Программирование для аналитиков - Python для анализа данных: - Изучат основные библиотеки, такие как *pandas* для анализа данных, *numpy* для математических вычислений, *matplotlib* и *seaborn* для визуализации. - Научатся работать с Jupyter Notebook для выполнения аналитических проектов. - SQL: - Изучат язык запросов SQL для работы с базами данных, включая написание запросов различной сложности для извлечения, сортировки и фильтрации данных. --- 3. Практический анализ данных - Статистический анализ: Научатся применять статистические методы для описательного и предиктивного анализа данных. - Чистка данных: Получат навыки очистки данных (data cleaning) и их подготовки к анализу: удаление дубликатов, обработка пропущенных значений и аномалий. - Преобразование данных: Освоят методы агрегации, группирования и преобразования данных для более эффективного анализа. --- 4. Визуализация данных - Создание графиков и отчетов: - Научатся строить графики для интерпретации данных с помощью средств визуализации (matplotlib, seaborn, plotly). - Получат навыки создания интерактивных визуализаций для дашбордов. - Эффективная коммуникация результатов: Научатся правильно представлять данные аудитории: как графически, так и в формате отчетов. --- 5. Работа с реальными данными - Проектные работы: Применят полученные знания на реальных или практических проектах, анализируя датасеты из различных сфер: бизнеса, социологии, медицины и т.д. - Разработка решений: Научатся формулировать бизнес-задачи, решать их с помощью аналитики и выдвигать рекомендации. --- 6. Развитие soft skills - Критическое мышление: Развитие навыка формулировать правильные вопросы и находить решения через анализ данных. - Коммуникативные навыки: Научатся объяснять сложные данные простым языком для разных аудиторий — от менеджеров до технической команды. --- 7. Понимание бизнес-применений данных - Применение аналитики в бизнесе: Изучат методы использования данных для принятия решений в компаниях, такие как оптимизация процессов, повышение конверсии, прогнозирование продаж. - A/B тестирование: Научатся анализировать A/B тесты для оценки эффективности решений. --- 8. Введение в машинное обучение - Основы ML: Получат базовые знания о методах машинного обучения, включая регрессию, кластеризацию и классификацию. - Работа с моделями: Научатся обучать простые модели с использованием библиотек, таких как scikit-learn. --- 9. Использование современных инструментов - Excel для анализа: Освоят использование функций Excel для подготовки, анализа и визуализации данных. - BI-инструменты: Научатся работать с бизнес-интеллектом, используя платформы вроде Tableau или Power BI для создания дашбордов. --- Конечный результат: - Слушатель сможет самостоятельно брать сырые данные, очищать их, анализировать и визуализировать результаты. - Выйдет с курса с готовым портфолио проектов, что поможет в поиске работы. - Будет готов к карьерному росту в роли аналитика данных, специалиста по бизнес-аналитике или дата-сайентиста. Таким образом, прохождение курса даст слушателям не только теоретические знания, но и практические навыки, которые востребованы на современном рынке труда.
Начните использовать все преимущества платформы ЕЦДО прямо сейчас! Зарегистрируйтесь и откройте для себя новый уровень онлайн-обучения.
Команда экспертов ЕЦДО – это профессионалы высшей категории, которые ежедневно решают реальные задачи в своей сфере. Среди наших преподавателей – кандидаты технических и экономических наук, чьи знания проверены временем и подтверждены практикой.
Овсянникова Елена Игоревна
Голубкова Мария Викторовна
Сегунов Алексей Александрович
Машкова Лилия Владимировна
Глушко Анатолий Павлович
Морозов Геннадий Антонович
Профессия "Аналитик данных" открывает широкие возможности трудоустройства в различных sphereх деятельности. Вот основные направления, где востребованы специалисты по анализу данных: 1. IT-компании и стартапы: - Департаменты аналитики - Отделы Business Intelligence - Группы разработки алгоритмов и машинного обучения 2. Банки и финансовые организации: - Отделы риск-менеджмента - Сервисы Fraud Detection - Маркетинговые аналитические службы 3. Ритейл: - Департаменты товарных запасов - Сервисы анализа покупательского поведения - Службы прогнозирования спроса 4. Производственные предприятия: - Отделы оптимизации бизнес-процессов - Сервисы контроля качества - Службы планирования производства 5. Логистические компании: - Департаменты маршрутизации - Службы оптимизации складских процессов 6. Маркетинговые агентства: - Отделы digital-аналитики - Службы оценки эффективности рекламы 7. Телекоммуникационные компании: - Отделы анализа клиентских данных - Сервисы мониторинга сети После прохождения курса "Аналитик данных" также возможно трудоустройство в консалтинговые компании, аналитические центры, исследовательские организации и государственные структуры. Важно отметить, что востребованность аналитика данных будет зависеть от глубины полученных знаний и практических навыков в следующих областях: - Математическая статистика - Программирование (Python, R) - SQL запросы - Инструменты визуализации данных - Работа с большими данными - Методы машинного обучения В учебном центре мы формируем эти компетенции через комплексный подход в программе профессиональной переподготовки, что позволяет выпускникам успешно интегрироваться в различные сферы????.
Заполнить заявку
Фотография 3х4
(без головного убора)
Адрес для получения документов
Начать курс прямо сейчас!
Оформляем заявку
по необходимым вам специальностям, заключаем договор
Присылаете необходимые для обучения документы
Оплачиваете обучение - сразу, в рассрочку, по расчетному счету для ЮЛ
Получаете сканы документов на электронную почту, оригиналы на указанный адрес
по адресу:
http://www.obrnadzor.gov.ru/ru/ ОГРН: 1227800121944 Нажимаем кнопку Поиск
Нажмите на ее название.
В открывшемся окне
появится вся информация
о нашей лицензии
Выбор Вашего города:
К
Н
С
