Курсы по аналитике данных с трудоустройством

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. 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.

1. Изучение Python для решения аналитических задач.
2. Работа с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib.
3. Сбор, очистка, анализ и визуализация данных.
4. Создание проектов для портфолио.

• Владение Python для анализа данных.
• Опыт работы с основными библиотеками для анализа и визуализации данных.
• Навыки обработки и интерпретации данных.

Документ по завершении обучения:

Удостоверение о повышении квалификации.

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. Сбор и обработка данных.
2. Анализ и оценка данных.
3. Программирование и прогнозирование.
4. Визуализация и презентация данных.

• Извлечение данных из различных источников.
• Очистка и подготовка данных.
• Построение моделей машинного обучения.
• Визуализация результатов анализа.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Помощь в трудоустройстве; при отсутствии результата возможен возврат средств за обучение.

1. Основы Python и SQL.
2. Математика и статистика для анализа данных.
3. Машинное обучение и моделирование.
4. Визуализация данных и презентация результатов.

• Владение Python и SQL для анализа данных.
• Понимание математических и статистических методов.
• Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения.
• Умение визуализировать данные и представлять результаты.

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.