Бесплатные курсы по data science
Эксперты tutortop составили рейтинг ТОП-8 бесплатных курсов обучения Data Science.
Эксперты tutortop составили рейтинг ТОП-8 бесплатных курсов обучения Data Science.

- Пошаговый план вхождения в сферу анализа данных.
- Описание необходимых навыков и компетенций для аналитика данных.
- 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.

- Обзор популярных профессий в интернет-маркетинге, программировании, аналитике, дизайне, бизнесе и управлении, онлайн-образовании.
- Разбор обязанностей специалистов в каждой из сфер.
- 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.

- Введение в аналитику данных.
- Основы работы с данными.
- Инструменты анализа и визуализации.
- Понимание основ аналитики данных.
- Базовые навыки работы с аналитическими инструментами.
- Способность визуализировать данные.

- Практические задания для различных IT-направлений.
- Реальные кейсы для начинающих специалистов.
- Возможность попробовать себя в разных ролях: разработчик, аналитик, дизайнер и другие.
- Базовое знакомство с различными IT-направлениями.
- Выполнение практических задач в выбранных областях.
- Понимание требований и обязанностей различных IT-специалистов.

- Обзор актуальных направлений в аналитике: BI-аналитик, аналитик данных, системный аналитик, маркетинговый аналитик, дата-инженер, Data Scientist.
- Необходимые навыки и инструменты для каждой профессии.
- 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.

- Обзор профессий в сфере аналитики и Data Science.
- Необходимые навыки и инструменты для старта карьеры в данных областях.
- 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.

Оцените подборку курсов
Вы оценили подборку курсов

- Программирование на Python и работа с библиотеками для анализа данных.
- Применение SQL для управления и обработки данных.
- Разработка моделей машинного обучения и их внедрение.
- 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.

- Построение хранилищ данных с использованием dbt (Data Build Tool).
- DataOps-практики и автоматизация процессов обработки данных.
- Интеграция dbt с инструментами оркестрации, такими как Dagster и Airflow.
- Практическая реализация ETL-процессов и аналитических задач.
- Владение инструментом dbt для трансформации данных.
- Опыт построения и оптимизации хранилищ данных.
- Навыки автоматизации ETL-процессов.
- Знание SQL и Jinja для обработки данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.

- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- 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.

- Введение в язык программирования Python и его применение в анализе данных.
- Основы работы с библиотеками для обработки и визуализации данных.
- Практические примеры использования Python в задачах Data Science.
- Базовые знания Python, применимые в анализе данных.
- Умение использовать библиотеки для обработки и визуализации данных.
- Понимание основных концепций Data Science и их реализация с помощью Python.

