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 Python и его библиотек для анализа данных.
2. Освоение SQL и работы с базами данных.
3. Математические основы: статистика, теория вероятностей.
4. Машинное обучение и нейронные сети.

• Уверенное владение Python и SQL.
• Понимание математических методов анализа данных.
• Опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения.
• Навыки работы с большими данными и их обработкой.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Гарантируется трудоустройство или возврат денег; условия закреплены в оферте. Предоставляются стажировки в компаниях-партнерах.

1. Продвинутое программирование на Python.
2. Математика и статистика для Data Science.
3. Машинное обучение и глубокое обучение.
4. Работа с большими данными и облачными сервисами.

• Продвинутое программирование на Python.
• Разработка и внедрение моделей машинного и глубокого обучения.
• Обработка и анализ больших данных.
• Использование облачных сервисов для Data Science.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве через Центр карьеры.

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. Построение хранилищ данных с использованием dbt (Data Build Tool).
2. DataOps-практики и автоматизация процессов обработки данных.
3. Интеграция dbt с инструментами оркестрации, такими как Dagster и Airflow.
4. Практическая реализация ETL-процессов и аналитических задач.

1. Изучение dbt Core и dbt Cloud.
2. Работа с SQL и Jinja.
3. Построение хранилищ данных с использованием DuckDB и PostgreSQL.
4. Организация ETL-процессов с помощью Dagster и Airflow.

• Владение инструментом dbt для трансформации данных.
• Опыт построения и оптимизации хранилищ данных.
• Навыки автоматизации ETL-процессов.
• Знание SQL и Jinja для обработки данных.

• Проектирование и создание хранилищ данных с использованием dbt.
• Применение DataOps-подходов для оптимизации работы с данными.
• Интеграция и настройка процессов оркестрации данных.
• Реализация ETL-процессов и аналитических решений.

Документ по завершении обучения:

Сертификат.

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 анализа данных и машинного обучения.
2. Работа с большими данными (Big Data).
3. Применение технологий искусственного интеллекта.
4. Создание моделей машинного обучения для решения задач в различных сферах.

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.

• Обработка и анализ больших объемов данных.
• Разработка и внедрение моделей машинного обучения.
• Применение технологий искусственного интеллекта в практических задачах.
• Презентация результатов анализа данных.

• 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:

Удостоверение о повышении квалификации государственного образца.

Программа трудоустройства:

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

Документ по завершении обучения:

Диплом 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. 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. Основы Python и анализа данных.
2. Машинное обучение и нейронные сети.
3. Работа с большими данными и SQL.
4. Визуализация данных и презентация результатов.

• Программирование на Python.
• Построение моделей машинного обучения.
• Анализ и обработка больших данных.
• Работа с базами данных (SQL).

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

• Умение обрабатывать и анализировать данные с использованием Numpy и Pandas.
• Навыки визуализации данных с помощью Matplotlib.
• Опыт работы с базами данных и написания SQL-запросов.
• Базовые знания в области машинного обучения.

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. 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. 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.