Главная Программы и курсыАналитик данных: самостоятельный старт

Цифровые навыки

Анализ данных

Аналитик данных: самостоятельный старт

Name: Аналитик данных: самостоятельный старт
Price: 31 450 ₽
Rating: 4.8 (3 reviews)

Программа рассчитана на быстрое получение базовых знаний и навыков в области анализа данных в гибком формате обучения: прослушивание видеолекции, обучение на SQL-тренажере и получение обратной связи от преподавателя по выполненным работам

24

Ученика прошли курс

4.8

Оценка курса учениками

Научитесь составлять аналитические отчеты и пользоваться инструментами для работы с исследовательской аналитикой

Сможете находить закономерности в данных с помощью их визуализации

Поймете как применять SQL для аналитической обработки данных

Рассмотрите задачи моделирования процессов, основных метрик и показателей в анализе данных

Об обучении

Подробное описание

Отличительная особенность формата «быстрый старт» – индивидуальный график обучения без вебинаров. Начните обучение, когда будет удобно именно Вам: не надо ждать и подстраиваться под набор группы. Всего за месяц обучения Вы научитесь применять навыки аналитического мышления, составления аналитических отчетов и SQL для обработки данных. По окончании обучения, для закрепления полученных знаний, Вам предстоит решить проектное задание.

Оферта

Публичная оферта договора оказания платных образовательных услуг

Для кого подойдет эта программа

начинающих аналитиков данных
начинающих специалистов по анализу данных
всех, кто интересуется анализом данных и желает приобрести базовые знания и навыки в этой области

Удостоверение о повышении квалификации

1 месяц

Общая длительность

30 ак.часов

Трудоемкость

Онлайн

Формат

31 450 ₽

Стоимость

Содержание обучения

Знакомство с программой, раскрытие понятия «аналитик данных», изучение задач аналитика данных.

Составление аналитических отчетов, использование инструментов для работы с исследовательской аналитикой.

Поиск закономерностей в данных с помощью их визуализации. Выбор способов визуализации под различные задачи.

Рассмотрение области проблем пользователя, пользовательских требований.

Рассмотрение задач, идей и примеров консолидации данных.

Изучение применения основных функций в запросе, способов устранения недостатков реляционных баз данных.

Изучение задач моделирования процессов, основных метрик и показателей в анализе данных.

Рассмотрение задач отчета и форматов готового аналитического продукта.

Изучение классов задач для применения Data science и ознакомления с работой конвейера машинного обучения.

Рассмотрение задач дата-инженера, погружение в разработку ETL-процессов и отслеживание жизненного цикла данных.

Решение практического задания для оценки уровня знаний по завершении обучения.

Отзывы студентов

Наталья З.

Ведущий аналитик данных

«Спасибо большое за интересную программу и полученные знания! Понравилось большое количество интересного материала для изучения, возможности попрактиковаться и самому погрузиться в разные аспекты аналитической работы»

Анна А.

Аналитик качества данных

«Огромное спасибо вам за данную программу! Очень понравилась подача материала преподавателем: простым языком о сложном».

Павел Ф.

Руководитель проектов

«Благодарю за проведенное обучение. Отдельно хотелось бы отметить модуль по машинному обучению, не было понимания что и как работает. После обучения пришло понимание как работает «черный ящик» машинного обучения»