Курсы по big data

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 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 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. 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. 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. 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. 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 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.

1. Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
2. Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
3. Обработка естественного языка (NLP).
4. Практическая реализация моделей с использованием PyTorch.

• Разработка и обучение нейронных сетей.
• Применение глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
• Опыт работы с фреймворком PyTorch.
• Анализ и оптимизация моделей глубокого обучения.

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

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. 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.

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.