Data-аналитик — это специалист, который умеет собирать, обрабатывать и интерпретировать большие данные. На курсе мы научим технологиям извлечения и анализа данных, а также дадим системные знания, необходимые для решения различных задач в бизнесе, управлении и науке.
Для кого этот курс?
Только закончили университет и хотите работать в сфере анализа данных
Ищете работу и обратились в органы службы занятости (включая безработных)
Находитесь в отпуске по уходу за ребенком в возрасте до трех лет
Вы мама дошкольника и сейчас нигде не работаете
Хотите освоить новую и востребованную профессию
Кому подойдет курс
Кому интересна сфера аналитики
Получите базовые знания для дальнейшего развития в аналитике, освоите инструменты для решения простых прикладных задач
Кто использует данные в работе
Маркетологи, менеджеры, экономисты, бухгалтеры, разработчики - освоите анализ данных на актуальных и просстых примерах и сможете эффективнее выполнять ежедневные задачи
Кто хочет сменить профессию
Научитесь мыслить как аналитик и сможете применять аналитические инструменты. Определитесь с желаемым направлением.
Кто ищет способ работать удаленно
Партнеры проекта:
Что нужно, чтобы поступить на курс?
Иметь высшее или средне-профессиональное образование
Знать математику и статистику на базовом уровне
Уметь работать на ПК
Программа курса:
Срок обучения - 10 недель
Проектирование дизайна исследования в Big Data
Вы научитесь:
Определять проблему и цель исследования
Выстраивать концептуальную модель объекта/предмета исследования
Определять необходимые типы и источники данных для исследования
Осуществлять выбор инструментов и методов анализа данных исходя из целей и задач проекта
Математическая статистика и основы машинного обучения
Вы научитесь:
Реализовывать простые алгоритмы машинного обучения
Находить закономерности в функционировании объекта
Осуществлять интерпретацию полученных результатов в соответствии с поставленной задачей
Прикладной сетевой анализ
Вы научитесь:
Работе с Gephi 0.9.2.
Собирать и подготавливать данные для анализа
Визуализировать сети взаимодействия между людьми и объектами
Выделять центральных лидеров в сетях
Основы программирования и сбора данных на Python
Вы научитесь:
Работе с Jupyter Notebook и Anaconda3
Программно обрабатывать наборы данных
Автоматизировать работу с данными
Автоматизировать работу с web-приложениями
Осуществлять сбор данных с помощью различных средств (web-scrapping, API-парсинг, Платформа по сбору данных
Обработка естественного языка
Вы научитесь:
Работе с Google Colab
Использовать модели машинного обучения для анализа текстовых данных
Строить облака слов на основе текстов
Осуществлять тематическое моделирование текстов
Стажировка
Вы научитесь работе с технической, нормативной и образовательной документацией
Решите задачу заказчика на основе анализа данных
Разработаете индивидуальный или командный проект на предприятии
А может, и что-то ещё?
Хранение данных в PostgreSQL
Вы научитесь:
Основам языка программирования структурированных запросов (SQL, Structured Query Language)
Использовать SQL для создания баз данных
Заполнять данными и выполнять запросы к базам в PostgreSQL
Визуализация данных и представление результатов
Вы научитесь:
Визуализировать результаты для решения конкретной задачи
Определять эффективные способы представления результатов
Структурировать и создавать презентации
Бонус
Видео-кейсы от представителей предприятий-партнеров
Разбор задач от реальных компаний
Нормативные аспекты использования персональных данных
Хакатон от партнера
И многое другое!
Отзывы:
Всё понравилось! Было очень интересно! Мне, как гуманитарию, было несколько сложно сначала, но преподаватели всё объясняли, разжёвывали по десять раз. Очень помогали демонстрации работы с программами. Обучение работе с профессиональным ПО - это одна из сильных сторон курса.
Юлия Николаева
Полученные знания дали понимание применения анализа больших данных социальных сетей при разработке маркетинговой концепции колледжа. Анализ необходимой возрастной аудитории соответствующего региона в социальных сетях позволяет выявить интересы и предпочтения молодежи, что дает возможность точечного воздействия, помогает формулировать соответствующие тематические обращения. Более глубокий анализ позволяет выявить схемы сетевого взаимодействия субъектов. Данные исследования и подходы сокращают рекламные бюджеты.
Анна Голубова
Курс составлен очень грамотно, много практических заданий, что помогает лучше воспринимать и усваивать материал. Менять ничего не нужно. Все логически выстроено и взаимосвязано.
Эдуард Рыбак
Работа с данными важна и нужна в любой отрасли, в любой организации - это требование времени. Поэтому я буду применять новые знания навыки во всех сферах, где буду работать. Это позволит проводить качественный анализ и делать верные прогнозы.
Дмитрий Носов
Что еще ждет на курсе?
1
Много практики
2
Прикладные кейсы от реальных компаний
3
Стажировки на реальных предприятиях и содействие трудоустройству
4
Удостоверение о повышении квалификации
5
Удобная платформа и доступ к материалам курса даже после его окончания
6
Постоянная поддержка от экспертов, куратора и однокурсников
Стань специалистом, для которого есть вакансии!
Чтобы попасть на бюджетное место курса, нужно зарегистрироваться на портале «Работа в России» и пройти отбор
Принять участие!
Инструкция по регистрации заявки на портале«Работа в России»
На главной странице выбрать кнопку «Записаться на обучение»
Обратите внимание, что вход осуществляется через портал Государственных Услуг (ЕСИА)
3
Далее нужно выбрать категорию из предложенных
Обратите внимание, что мы вправе запросить у граждан, подавших заявление на участие в Программе, документы, подтверждающие их соответствие условиям участия в Программе
4
Выбираете регион и программу обучения Наша программа называется «Профессия Data-аналитик (ТГУ)»
5
Далее утверждаете место обучения Проверяете личные данные и вводите Регион и город проживания
6
Нажимаете кнопку «Отправить заявку»
Программа реализуется в рамках федерального проекта «Содействие занятости» в рамках национальной программы «Демография»
Мы рады ответить на все ваши вопросы!
Мундриевская Юлия, руководитель образовательных программ Email: muo@data.tsu.ru