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. Основы анализа данных Модуль 2. Статистические методы анализа Модуль 3. Программное обеспечение для анализа данных Модуль 4. Базы данных и их анализ Модуль 5. Машинное обучение Модуль 6. Визуализация данных Модуль 7. Бизнес-аналитика Модуль 8. Большие данные Модуль 9. Этика исследователя данных Модуль 10. Проектирование исследований
Профессия: Исследователь 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 "Исследователь данных" в Симферополе вы получите полный комплект документов.
Форма обучения не указывается
Цена на курс "Исследователь данных" в Симферополе от 23 500 ₽ вместо 25 500 ₽
При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!
Вы получите:
Пройдя обучение на курсе "Исследователь данных" (Data Researcher), слушатель приобретет широкий спектр знаний и навыков, необходимых для работы с данными, выполнения исследовательских задач и принятия обоснованных решений на основе анализа данных. Вот подробный список возможных компетенций: --- 1. Основы анализа данных - Понимание статистики (дескриптивной и выводной): вычисление средних значений, стандартных отклонений, гипотезных тестов, корреляции и регрессии. - Знание этапов анализа данных: от обработки сырых данных до визуализации и интерпретации результатов. - Методология проведения исследований: определение целей анализа, выбор методов и инструментов. --- 2. Обработка данных - Изучение различных форматов данных: структурированные (CSV, Excel), полуструктурированные (JSON, XML) и неструктурированные данные. - Навыки работы с базами данных (SQL): запросы для извлечения, преобразования и анализа данных. - Освоение инструментов очистки данных (data cleaning): удаление дубликатов, обработка пропущенных значений, преобразование форматов. --- 3. Программирование - Углубленные навыки работы в Python или R: - Библиотеки для анализа данных (Pandas, NumPy, Dplyr, Tidyr). - Библиотеки для визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, ggplot2). - Библиотеки машинного обучения (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch для базового знакомства). - Писать скрипты для автоматизации анализа данных. --- 4. Визуализация данных - Создание наглядных графиков и дашбордов для демонстрации результатов: - Гистограммы, диаграммы рассеяния, круговые диаграммы, тепловые карты. - Использование Tableau, Power BI или аналогичных инструментов. - Осознание важности визуального восприятия данных для упрощения понимания сложных моделей. --- 5. Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных - Основы машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация. - Понимание моделей прогнозирования: временные ряды (ARIMA, Prophet). - Знакомство с принципами нейросетей и основами глубокого обучения. --- 6. Исследовательские навыки - Способности применять количественные методы исследования: эксперименты, опросы, тесты А/В. - Умение формулировать гипотезы и проверять их с помощью статистических методов. - Понимание когнитивных и поведенческих процессов в анализе данных. --- 7. Проблемное мышление и критический анализ данных - Оценка качества данных: проверка на аномалии, проверки гипотез. - Понимание ограничений данных и методов анализа. - Способность находить скрытые взаимосвязи и закономерности на основе данных. --- 8. Области применения - Возможности применения навыков в различных сферах: маркетинг, финансы, здравоохранение, ритейл, производство и т.д. - Понимание бизнес-проблем и формирование решений на основе анализа данных. --- 9. Инструменты и технологии - Знание и работа с облачными сервисами (например, Google Cloud, AWS, Azure) для анализа данных в большом объеме. - Освоение технологий работы с большими данными: Apache Hadoop, Spark. - Знание методов работы с API для сбора и интеграции данных из различных источников. --- 10. С COMMUNICATION SKILLS и взаимодействие с бизнесом - Освоение навыков объяснения сложных технических концепций для неспециалистов. - Составление отчетов и дашбордов для руководства и коллег. - Практический опыт в сотрудничестве с экспертами в разных областях. --- Проходя обучение на этом курсе, слушатель становится не только техническим специалистом, но и универсальным игроком на рынке????, способным решать задачи любой сложности и быть ценным профессионалом в любой компании или сфере деятельности.
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
После прохождения программы "Исследователь данных" (Data Researcher) вы можете работать в следующихSphere: Компании и отрасли: 1. IT-компании 2. Крупные банки и финансовые организации 3. Розничная торговля и E-commerce 4. Компании телекоммуникационной отрасли 5. Производственные предприятия 6. Страховые компании 7. Маркетинговые агентства 8. Аналитические центры 9. Государственные структуры Должности: 1. Аналитик данных 2. Бизнес-аналитик 3. Специалист по big data 4. Младший data scientist 5. Специалист по анализу рынка 6. Маркетинговый аналитик 7. Специалист по цифровой аналитике Направления работы: - Анализ данных и построение отчетности - Прогнозирование тенденций - Разработка аналитических моделей - Оценка эффективности бизнес-процессов - Маркетинговый анализ - Аналитика пользовательского поведения - Оптимизация бизнес-процессов Средние зарплаты ( Москва ): - Начальный уровень: 60-80 тыс. руб. - Middle: 120-150 тыс. руб. - Senior: 200+ тыс. руб. Важно: для успешной карьеры помимо навыков исследования данных желательно иметь базовое понимание бизнес-процессов той сферы, где вы планируете работать.
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
