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. Математическая статистика Модуль 3. Программные среды для анализа данных Модуль 4. Визуализация данных Модуль 5. Методы машинного обучения Модуль 6. Базы данных и SQL Модуль 7. Анализ больших данных Модуль 8. Предобработка данных Модуль 9. Статистический анализ Модуль 10. Практические кейсы в анализе данных
Профессия: Анализ 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 "Анализ данных" в Сургуте вы получите полный комплект документов.
Форма обучения не указывается
Цена на курс "Анализ данных" в Сургуте от 23 500 ₽ вместо 25 500 ₽
При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!
Вы получите:
По окончании курса "Анализ данных" слушатель приобретет комплекс теоретических знаний и практических навыков, необходимых для работы с данными различной сложности и объема. Эти знания и навыки можно разделить на несколько основных направлений: --- 1. Теоретические знания - Основы анализа данных: понимание цикла работы с данными (от постановки задачи до получения результатов и их интерпретации). - Методы описательной статистики: расчеты и использование основных статистических показателей (среднее, дисперсия, корреляция, стандартное отклонение и другие). - Теория вероятностей: базовые правила работы с вероятностями, понятия условной вероятности и независимости событий. - Статистические тесты: знание различных методов проверки гипотез (например, t-тест, ??-тест) и их применение для принятия решений. - Основы машинного обучения: понимание процессов классификации, регрессии, построения кластеров и работы с алгоритмами типа kMeans, линейной регрессии, случайного леса. - Базы данных: основы структур и работы с реляционными (SQL) и нереляционными (NoSQL) базами данных. --- 2. Практические навыки - Программирование для анализа данных: работа с языками программирования, обычно Python или R, включая использование популярных библиотек (NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn для Python, или tidyverse для R). - Работа с данными: импорт, очистка, преобразование, нормализация и обогащение данных. - Визуализация данных: создание наглядных графиков, диаграмм, интерактивных дашбордов для демонстрации результатов (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI). - Работа с большими данными: использование инструментов для обработки массивных данных (например, Apache Spark, Hadoop). - Работа с ML-моделями: способность обучать модели машинного обучения, оценивать их точность и применять для решения практических задач. - Анализ текстовых данных: основы работы с естественным языком (NLP), включая предобработку текста и применение моделей для классификации и анализа тональности. - Работа с API: извлечение данных из внешних источников через API, парсинг веб-сайтов. --- 3. Навыки анализа и принятия решений - Интерпретация результатов: умение объяснить аналитические выводы для заинтересованных сторон (стakeholders). - Критическое мышление: способность задавать правильные вопросы, критически оценивать данные и принимать информированные решения. - Проблемно-ориентированный подход: выявление ключевых бизнес-проблем и построение аналитических сценариев для их решения. - Анализ временных рядов: работа с данными, зависящими от времени, прогнозирование трендов, выявление сезонности. --- 4. Потенциальные возможности карьерного роста - Бизнес-аналитик: работа с бизнес-задачами, использование данных для оптимизации процессов и повышения эффективности. - Data Scientist: углубленный анализ данных с применением статистики, машинного обучения и искусственного интеллекта. - Data Engineer: конструирование архитектур для сбора, хранения и обработки больших объемов данных. - Специалист по визуализации данных: создание инструментов для представления данных и бизнес-отчетности. --- Возможные проекты, с которыми студент сможет самостоятельно справляться - Анализ данных продаж для определения популярных товаров и сезонных трендов. - Построение модели для прогнозирования спроса на продукты или услуги. - Кластеризация клиентов для сегментации аудитории. - Выявление аномалий в данных для выявления необычных ситуаций или мошенничества. - Разработка рекомендательной системы на основе анализируемых данных. --- Заметки о практической пользе Курс позволит слушателям применять полученные знания во множестве сфер: маркетинг, финансы, логистика, производство, здравоохранение, медиасфера. Специалисты в области анализа данных — это востребованные профессионалы, способные преобразовать неструктурированную информацию в осмысленные решения.
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
Программа "Анализ данных" открывает широкие возможности трудоустройства в различных сферах. Вот основные направления: 1. IT-компании: - Data Scientist - Business Analyst - Специалист по анализу больших данных 2. Финансовый сектор: - Анализ данных в банках - Рисковые отделы - Отделы анализа кредитоспособности 3. Рынок ритейла: - Анализ покупательского поведения - Маркетинговые исследования - Прогнозирование продаж 4. Производственные предприятия: - Оптимизация производственных процессов - Анализ качества продукции - Логистический анализ 5. Интернет-магазины: - Анализ конверсии - Таргетинговая реклама - Системы рекомендаций 6. Телекоммуникации: - Анализ голосового трафика - Технический анализ сетей - Прогнозирование оттока клиентов Ключевые должности: - Специалист по анализу данных - Аналитик бизнес-процессов - Младший data scientist - Специалист отдела бизнес-аналитики Учитывая, что обучение проходит в дистанционном формате, эти специальности особенно актуальны, так как многие компании готовы принимать аналитиков на удаленную работу.
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
