Профессия Data Scientist: анализ данных

Школа: Skillbox
Дата начала: в момент подключения
Уровень: с нуля
Формат обучения: записанные уроки
Продолжительность: 9 месяцев
Трудоустройство: гарантировано

❤️ Есть отзывы
✋ Возможна оплата в рассрочку
✅ Проверено экспертами ИЗИПИЗИ

Зачем проходить онлайн обучение?

Вы научитесь:
  • программировать на Python
  • визуализировать данные
  • создавать аналитические панели
  • работать с библиотеками и базами данных
  • программировать на R
  • проводить А/B-тестирование

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

Преимущества онлайн обучения

Есть
✅ – Проверка домашних заданий
✅ – Индивидуальная обратная связь
✅ – Бессрочный доступ к урокам
✅ – Трудоустройство гарантировано
✅ – Дипломный проект
✅ – Диплом об окончании
✅ – Рассрочка по оплате
✅ – Чат со студентами группы
ЭКСПЕРТНОЕ Мнение ИЗИПИЗИ о курсе
«На этом курсе вы узнаете и научитесь использовать продвинутые методы и иснтрументы для автоматизации рутинных задач. Это поможет вам сделать бизнес-процессу максимально прозрачными и наконец поменять Excel на продвинутые инструменты анализа»
ПЕРЕЙТИ К КУРСУ

Сколько зарабатывает Data Scientist?

60-80к
ДЖУН
80-120к
МИДЛ
130к+
СЕНИОР

Что вообще делает Data Scientist?

Плоды работы UI дизайнера - это все что мы видим на экране. Кнопки, поля ввода, чекбоксы, тоглы и радио баттоны - все это часть интерфейса, с которой мы как пользователи взаимодействуем ежедневно

Программа онлайн курса

Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение в Data Science
  2. Введение в Python
  3. Основы Python: установка PyCharm
  4. Основы Python: базовые структуры данных
  5. Основы Python: циклы и условия
  6. Основы Python: функции
  7. Мастер-класс: воронки
  8. Основы Python: классы и объекты
  9. Основы Python: исключения
  10. Библиотека NumPy: методы анализа массивов
  11. Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
  12. Библиотека pandas: индексация и выбор данных
  13. Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
  14. Визуализация данных с помощью matplotlib
  15. Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
  16. Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
  17. Чтение и запись данных: CSV, HTML, XML, XLSX
  18. Основы SQL
  19. Чтение и запись данных: JSON, HDF5, Работа с БД: SQLite3, postgreSQL, MongoDB
  20. Работа со строками
  21. Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками
  22. Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Skillbox на основе паблика Skillbox «ВКонтакте»
Статистика и теория вероятностей
  1. Основы статистики и теории вероятностей
Основы математики для Data Science
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики
  4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
  5. Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
  6. Аппроксимация и работа с производными
  7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
  8. Частные производные функции нескольких переменных
  9. Векторы и матрицы. Градиент
  10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
  11. Разложение матриц. Собственные векторы и значения
Аналитика. Средний уровень
  1. Язык программирования R: базовые операции и структуры данных
  2. Язык программирования R: циклы и функции
  3. Язык программирования R: анализ данных и их визуализация
  4. Создание аналитических панелей (Dashboard) в R
  5. A/B-тестирование: объем выборки и построение доверительных интервалов
  6. A/B-тестирование: статистические гипотезы и алгоритмы их проверки (Bootstrap и статистический тест)
  7. Мастер-класс: A/B-тестирование
  8. Performance metrics
  9. Мастер-класс: модели атрибуции прибыли
  10. Интерактивная визуализация данных с помощью Plotly
Универсальные знания программиста
  1. Как стать первоклассным программистом
  2. Как искать заказы на разработку
  3. Личный бренд разработчика
  4. Photoshop для программиста
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
  6. The state of soft skills
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой?
  9. Повышение своей эффективности
  10. Спор о первом языке программирования
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
Английский для IT-специалистов
  1. IT Resume and CV
  2. Job interview: questions and answers
  3. Teamwork
  4. Workplace communication
  5. Business letter
  6. Software development
  7. System concept development and SRS
  8. Design
  9. Development and Testing
  10. Deployment and Maintenance

Преподаватели курса

Валентин Пановский
Chief Data Scientist в Skillbox. Блоки «Аналитика и машинное обучение. Начальный уровень»
Михаил Овчинников
Главный методист технического направления Skillbox
Алла Тамбовцева
Преподаватель НИУ ВШЭ
Александр Джумурат
Руководитель команды разработки рекомендательной системы в ivi.ru
Лидия Храмова
Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в QIWI. Блок «Статистика и теория вероятностей»
Адель Томилова
Data Scientist в KPMG. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
Николай Голов
Chief Data Architect в ManyChat. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
Александр Панёв
Руководитель бизнес-аналитики в Rambler Group. Блок «Аналитика. Средний уровень»
Артемий Козырь
Старший аналитик данных Wheely. Блок «Аналитика. Начальный уровень»
Андрей Мещеряков
Data Scientist в EPAM. Блок «Аналитика. Начальный уровень»

Навыки, которые вы получите ✊

Профессиональные навыки - хард скилз
Софт скилз - надпрофессиональные, которые потенциально можно развивать на этом курсе
⚡ Хард скилз
  1. Владение Python для анализа данных
  2. Знание языка программирования R и основных библиотек
  3. Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
  4. Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  5. Визуализация данных с помощью Matplotlib
  6. Организация и проведение А/B-тестирования
  7. Выявление аномалий данных
  8. Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
✨ Софт скилз
  1. Стратегическое планирование
  2. Управление проектами
  3. Подбор и развитие команды, управление командой
  4. Бюджетирование
  5. Анализ рынка
💚 Коммент ИЗИПИЗИ
Данный курс соответсвует необходимым для этой профессии навыкам

Подойдет ли мне данный курс?

Курс подойдёт вам, даже если вы начинаете свой путь в программировании с нуля. Лекции составлены таким образом, что внимательно изучая их, а также выполняя домашние задания, вы обязательно усвоите материал. Во время обучения вам будут помогать опытные наставники, которые на протяжении всего курса будут следить за вашим прогрессом, а преподаватели-эксперты области помогут быстро заговорить на профессиональном языке, предоставив вам как теоретические, так и практические знания.
А отзывы где???
Женя Логинова
Идейный вдохновитель ИЗИПИЗИ
Жек, привет✋, а где отзывы-то??? Вроде, курс неплохой, наверняка его уже кто-то проходил и составил свое мнение
Женя Егоров
Верный соратник ИЗИПИЗИ
Привет, привет. Знаю, что онлайн курсы сейчас пользуются огромным спросом⚡Было бы круто найти еще человека, который тоже прошел или еще проходит обучающую программу.

Отзывы дают реальное понимание и помогают определиться с выбором, сам выбирал курс благодаря отзывам
Женя Логинова
Идейный вдохновитель ИЗИПИЗИ
Ок, а давай тогда дадим за отзыв крутую подборку:

⛵Как составить резюме, которое будет вас продавать

⌛Пошаговый конструктор сопроводительного письма, когда оно действительно нужно

⌚ Как составить свою стратегию поиска работы
Женя Егоров
Верный соратник ИЗИПИЗИ
ИЗИ, напишите ваш отзыв, указав свою социальную сеть и после валидации, мы обязательно отправим вам огненную подборку
Полезный материал об онлайн-курсах
Чтобы тебе было проще определиться
с курсом и успешно его завершить
Подробный отзыв, оставленный вами, поможет другим людям определиться с выбором
Спасибо за оставленный отзыв, мы проверим его содержание и свяжемся с вами
У нас есть два простых правила:

❗ Мы уделяем большое внимание отзывам о курсах и проверяем их достоверность

❗Мы не публикуем недостоверные и субъективные отзывы от кого попало, поэтому просим оставить ваши контакты для проверки подленности прохождения
Как вас зовут?
Ваш телефон
Ваш e-mail
Добавьте ссылку на любую вашу социальную сеть, к которой у вас есть доступ
Для того, чтобы мы могли проверить ваш профиль и связаться с вами в случае вопросов
Подробно опишите прохождение курса
Добавьте файлы
Тут вы можете добавить любую вашу гордость. Например, фото диплома, личного кабинета, ваших работ, сделанных на курсе
Made on
Tilda