Курсы по data science

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 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. Основы программирования на Python.
2. Анализ данных и статистика.
3. Машинное обучение и нейронные сети.
4. Работа с большими данными и их визуализация.

• Базовые навыки программирования на Python.
• Понимание методов анализа данных и статистики.
• Знание алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.
• Умение визуализировать и интерпретировать большие данные.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Программирование на Python.
2. Работа с базами данных и SQL.
3. Машинное обучение и алгоритмы.
4. Анализ и визуализация данных.

• Уверенное владение Python.
• Создание и управление базами данных с использованием SQL.
• Разработка моделей машинного обучения.
• Анализ и визуализация данных.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

1. Введение в язык программирования Python и его применение в анализе данных.
2. Основы работы с библиотеками для обработки и визуализации данных.
3. 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.

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. Основы науки о данных.
2. Машинное обучение с применением к медицинским данным.
3. Компьютерное зрение для обработки медицинских изображений.
4. Обработка и анализ больших данных в медицине.

• Применение Data Science в медицинской сфере.
• Разработка моделей машинного обучения для медицинских данных.
• Использование компьютерного зрения в медицине.
• Анализ и обработка больших данных в медицинских проектах.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Изучение языка Python и аналитических библиотек.
2. Освоение SQL и математических основ для 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. Аналитика: понимание метрик, данных и их взаимосвязей; формулирование и проверка продуктовых гипотез; эффективное взаимодействие с аналитиками.
2. Data Science: основы машинного обучения; формулирование и приоритизация задач; оценка финансового эффекта; сбор, разметка и анализ данных.

• Умение принимать обоснованные решения, опираясь на данные.
• Навыки взаимодействия с аналитическими и Data Science командами.
• Способность формулировать и проверять продуктовые гипотезы.
• Понимание основ машинного обучения и их применения в бизнесе.

1. Введение в программирование на Python.
2. Изучение базовых конструкций языка: переменные, циклы, условия.
3. Работа с функциями и модулями.
4. Практические задания для закрепления материала.

• Понимание базовых концепций Data Science.
• Навыки предварительной обработки данных.
• Знание основных инструментов анализа данных.
• Начальные знания в области машинного обучения.

Документ по завершении обучения

Сертификат 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. Извлечение данных из файлов, API и баз данных.
2. Работа с большими данными (Big Data).
3. Разведывательный анализ данных.
4. Формулирование и проверка гипотез.

• Умение извлекать данные из различных источников.
• Навыки работы с большими объемами данных.
• Проведение разведывательного анализа данных.
• Формулирование и проверка аналитических гипотез.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

1. Основы программирования на Python.
2. Математический анализ и статистика.
3. Машинное обучение и нейронные сети.
4. Работа с большими данными и их визуализация.

• Программирование на Python.
• Применение математического анализа и статистики в анализе данных.
• Разработка моделей машинного обучения и нейронных сетей.
• Обработка и визуализация больших данных.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Содействие в трудоустройстве.

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 программирования на Python.
2. Введение в анализ данных и статистику.
3. Базовые концепции машинного обучения.
4. Работа с библиотеками для анализа данных.

• Базовые навыки программирования на Python.
• Понимание основ анализа данных и статистики.
• Знание базовых алгоритмов машинного обучения.
• Опыт работы с библиотеками для анализа данных.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

1. Базовые математические объекты и функции.
2. Методы математической статистики и теории вероятностей.
3. Математические основы машинного обучения.
4. Применение Python для решения математических задач.

• Понимание математических терминов и концепций.
• Работа с формулами и функциями для решения практических задач.
• Применение методов статистики и теории вероятностей в анализе данных.
• Использование Python для автоматизации математических расчетов.

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

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 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. Принятие решений на основе данных.
2. Инструменты аналитики и визуализации.
3. Автоматизация бизнес-процессов с использованием данных.
4. Разработка и внедрение data-driven стратегий.

• Принятие обоснованных решений на основе данных.
• Использование аналитических инструментов.
• Автоматизация процессов с помощью данных.
• Разработка data-driven стратегий.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

1. Введение в Data Science: Основы науки о данных, ключевые концепции и инструменты.
2. Математические основы: Статистика, теория вероятностей и другие математические методы, необходимые для анализа данных.
3. Программирование на Python: Изучение языка Python и его библиотек, применяемых в Data Science.
4. Машинное обучение и искусственный интеллект: Разработка и обучение моделей машинного обучения, включая нейронные сети.

• Уверенное владение Python и его специализированными библиотеками для анализа данных.
• Знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных.
• Понимание математических и статистических методов анализа данных.
• Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения и нейронных сетей.

Документ по завершении обучения:

Сертификат, подтверждающий успешное освоение программы.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Основы программирования на Python.
2. Введение в машинное обучение и его ключевые инструменты.
3. Работа с рекомендательными системами.
4. Использование Hadoop и подхода MapReduce.

• Базовые навыки программирования на Python.
• Понимание принципов машинного обучения и умение применять их на практике.
• Опыт работы с рекомендательными системами.
• Знание основ работы с Hadoop и MapReduce.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

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.