Курсы по аналитике данных от Нетология

1. Изучение Python и аналитических библиотек.
2. Освоение SQL и математических основ анализа данных.
3. Машинное обучение и основы нейросетей.
4. Работа с большими данными и нейросетями.

• Уверенное владение Python и аналитическими библиотеками.
• Знание SQL и математических методов анализа данных.
• Опыт разработки моделей машинного обучения и работы с нейросетями.
• Способность обрабатывать и анализировать большие данные.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Предоставляется программа трудоустройства.

1. Обзор актуальных направлений в аналитике: BI-аналитик, аналитик данных, системный аналитик, маркетинговый аналитик, дата-инженер, Data Scientist.
2. Необходимые навыки и инструменты для каждой профессии.
3. Практические задания для ознакомления с каждой специальностью.

• Понимание различных направлений в аналитике и требований к ним.
• Базовые навыки работы с данными и аналитическими инструментами.
• Способность определить наиболее подходящую специализацию в аналитике.

Документ по завершении обучения:

Сертификат о прохождении программы.

1. Обзор профессий в сфере аналитики и Data Science.
2. Необходимые навыки и инструменты для старта карьеры в данных областях.
3. Рекомендации по выбору направления и построению карьерного пути.

• Понимание различных направлений в аналитике и Data Science.
• Знание базовых требований и навыков, необходимых для начала карьеры в этих сферах.
• Способность планировать и строить свой профессиональный путь в области анализа данных.

1. Обзор популярных профессий в интернет-маркетинге, программировании, аналитике, дизайне, бизнесе и управлении, онлайн-образовании.
2. Разбор обязанностей специалистов в каждой из сфер.
3. Рекомендации по выбору подходящей профессии и построению карьерного пути.

• Понимание современных IT-профессий и их особенностей.
• Способность оценивать свои интересы и навыки для выбора карьерного направления.
• Знание требований и перспектив различных digital-специальностей.

1. Пошаговый план вхождения в сферу анализа данных.
2. Описание необходимых навыков и компетенций для аналитика данных.
3. Рекомендации по составлению резюме и поиску работы в Data Science.

• Понимание структуры и требований профессии аналитика данных.
• Знание ключевых навыков и инструментов, необходимых для работы в Data Science.
• Умение составлять эффективное резюме и планировать карьерное развитие в сфере анализа данных.

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.