Для кого: обучение с нуля. Формат: видеолекции, практика в тренажере, персональная обратная связь, итоговый проект. Длительность: асинхронный формат. Стоимость: 22 × 5 585 ₽/мес.
Для кого: новички, специалисты в сфере ИТ, финансов, аналитики. Формат: видео с теорией, тренажеры, тесты, домашние задания, проекты, хакатоны. Длительность: 14 месяцев. Стоимость: от 36 × 5 141 ₽/мес.
Практикум для технических специалистов по аудиту безопасности сетевых проектов. Вы освоите методики, инструменты анализа кибербезопасности сетевых приложений, научитесь повышать уровень их защищённости. Курс бесплатного обучения системного администратора преподают в МГТУ им. Баумана. Выпускники получают сертификат Stepik.
Практикующий эксперт объяснит, какие задачи решают системный администратор и DevOps-инженер и какими навыками они должны обладать. Под руководством спикера решите реальный кейс по защите инфраструктуры компании от атаки хакеров.
Уроки обеспечат простой и понятный подход к освоению софта, помогут участникам использовать программу для улучшения рабочих процессов и управления данными.
Узнаете специфику работы аналитиков данных, получите базовые навыки программирования на Python и поймете, подходит ли вам профессия.
Обучение аналитики данных
Обучение Data Analytics с нуля будет непростым, ведь придётся получить навыки в сфере управления, программирования, работы с базами данных, визуализации информации, маркетинга и углубить знания в математике.
Основы Data Science – освойте базовые понятия.
Выявление тенденций, проблем, бизнес-требований.
Структуры, базы данных.
Проведение A/B-тестов, интерпретация их результатов.
Проведение экспериментов для оценки гипотез.
Подготовка данных – научитесь собирать и импортировать исходники, подготавливать их к дальнейшей работе.
Загрузка информации из разных источников, парсинг.
Математика – нужна для проведения вычислений, формирования, проверки гипотез, построения выводов по итогам работы.
Основные понятия: вероятность, инференциальная функция, корреляция, регрессии.
Теория вероятностей.
Математическая статистика.
Визуализация данных, создание дашбордов – вывод информации в удобочитаемой форме.
Tableau;
Google Data Studio;
Plotly;
Matplotlib – фреймворк для Python;
Power BI.
Разные виды аналитики:
Маркетинговая (e-commerce) – помогает бизнесу увеличивать доход за счёт привлечения клиентов.
Продуктовая – развивает продукты вследствие работы с метриками.
BI – собирает, хранит и обрабатывает информацию по компании, вырабатывает правильные решения.
Gamedev – развивает игры, расширяет аудиторию заинтересованных лиц.
Веб-аналитика – работает с метриками сайтов и веб-приложений.
Также вам нужно освоить основы информационной безопасности, разработки простых программ для решения рабочих задач, их интеграции в IT-инфраструктуру.
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Как долго нужно учиться?
Освоить профессию с нуля при темпе 8 - 10 часов еженедельно можно за 6 - 12 месяцев, для изучения основ достаточно 2 - 3 месяцев обучения.
Чем занимается специалист?
В список типичных задач практика входят:
Сбор исходников – умение находить, извлекать / импортировать данные для обработки.
Их очистка – удаление, фильтрация мусорных значений, приведение в порядок нужных.
Обработка – проведение различных манипуляций с информацией посредством математического аппарата и языков программирования.
Визуализация – построение диаграмм, графиков.
Интерпретация – оценка результатов, выводы на их основании, составление отчётов.
Также аналитику нередко нужны навыки разработки нишевых приложений, улучшения алгоритмов анализа, внедрения нейронных сетей, защиты информации, работы с облачной инфраструктурой, создания / обучение нейросетей.
Сколько стоят курсы Data Analytics?
Обучение при оформлении рассрочки обходится в 3 500 – 6 000 ₽/мес.
