Курсы Яндекс Практикум

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 основ графического дизайна, включая работу с цветом, композицией и типографикой.
2. Освоение инструментов Figma, Adobe Photoshop и Illustrator.
3. Создание фирменного стиля, разработка логотипов и визуальных концепций.
4. Разработка макетов для печатной и цифровой продукции.

• Владение инструментами Figma, Adobe Photoshop и Illustrator.
• Создание фирменного стиля и логотипов.
• Разработка макетов для различных видов продукции.
• Понимание основ композиции, цвета и типографики.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Помощь в поиске работы и заказов на фрилансе до 7 месяцев после выпуска.

1. Изучение основ графического дизайна, включая работу с композицией, цветом и типографикой.
2. Освоение инструментов Figma, Adobe Photoshop и Illustrator.
3. Создание логотипов, фирменного стиля и брендбуков.
4. Разработка макетов для печатной и цифровой продукции.

• Владение Figma, Adobe Photoshop и Illustrator.
• Создание логотипов и фирменного стиля.
• Разработка макетов для различных носителей.
• Понимание основ композиции, цвета и типографики.

Документ по завершении обучения:

Диплом о профессиональной переподготовке.

Программа трудоустройства:

Помощь в поиске работы и заказов на фрилансе 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.