Курсы по аналитике данных

1. Изучение SQL и баз данных.
2. Визуализация данных с использованием Metabase.
3. Основы Python для анализа данных.
4. Работа с системами контроля версий Git/Github.

• Уверенное владение SQL и базами данных.
• Навыки визуализации данных в Metabase.
• Базовые знания Python для анализа данных.
• Опыт работы с Git/Github.

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Проектирование и построение хранилищ данных.
2. Разработка ETL-процессов.
3. Обработка данных с использованием Python и SQL.
4. Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.

• Проектирование и реализация хранилищ данных.
• Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
• Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
• Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве, включая составление резюме, подготовку к собеседованиям и рекомендации компаниям-партнёрам.

1. Изучение SQL и баз данных.
2. Визуализация данных с использованием Metabase.
3. Основы Python для анализа данных.
4. Работа с системами контроля версий Git/Github.

• Уверенное владение SQL и базами данных.
• Навыки визуализации данных в Metabase.
• Базовые знания Python для анализа данных.
• Опыт работы с Git/Github.

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Изучение базовых концепций Python.
2. Решение практических задач и бизнес-кейсов.
3. Работа с файлами и данными.
4. Создание аналитических проектов.

• Базовые знания Python.
• Опыт решения практических задач.
• Навыки работы с данными и их обработкой.
• Умение создавать простые проекты на Python.

1. Изучение SQL и баз данных.
2. Визуализация данных с использованием Metabase.
3. Изучение Python и объектно-ориентированного программирования.
4. Работа с Docker и Airflow.

• Уверенное владение SQL и базами данных.
• Навыки визуализации данных в Metabase.
• Опыт программирования на Python и применения ООП.
• Умение работать с Docker и Airflow для автоматизации процессов.

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

1. Цели и задачи бизнес-анализа в госзакупках
2. Анализ бизнеса, рынка и конкуренции
3. Анализ закупок и требований
4. План продаж, воронка тендерных продаж
5. Анализ заказчиков, конкурентов
6. Оценка рисков
7. Ресурсы для развития тендерных продаж
8. Аналитический отчет, стратегия, план реализации

• Анализировать рынок госзаказа
• Строить план тендерных продаж
• Моделировать бизнес-процессы
• Находить ниши с низкой конкуренцией
• Организовывать и автоматизировать работу тендерного отдела и находить проблемы бизнеса

Сертификат, Диплом о профессиональной переподготовке (256 часов)

1. Углубленное изучение методов машинного обучения и анализа данных.
2. Работа с большими данными и их обработка.
3. Применение нейронных сетей и глубокого обучения.
4. Реализация проектов с использованием современных инструментов Data Science.

• Продвинутые знания в области машинного обучения и анализа данных.
• Опыт работы с большими данными и их обработкой.
• Навыки разработки и применения нейронных сетей.
• Умение реализовывать проекты с использованием современных инструментов Data Science.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Изучение SQL и баз данных.
2. Визуализация данных с использованием Metabase.
3. Основы Python для анализа данных.
4. Работа с системами контроля версий Git/Github.

• Уверенное владение SQL и базами данных.
• Навыки визуализации данных в Metabase.
• Базовые знания Python для анализа данных.
• Опыт работы с Git/Github.

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

1. Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
2. Применение SQL для управления и обработки данных.
3. Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
4. Визуализация данных и представление результатов анализа.

• Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
• Опыт работы с SQL для управления базами данных.
• Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
• Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.

1. Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
2. Применение SQL для управления и обработки данных.
3. Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
4. Визуализация данных и представление результатов анализа.

• Уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных.
• Опыт работы с SQL для управления базами данных.
• Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения.
• Навыки визуализации данных и представления аналитических результатов.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в поиске работы до 7 месяцев после выпуска.