Анализ данных становится все более важным навыком вне зависимости от сферы деятельности. Для специалистов не из IT-сферы, особенно в области финансов, маркетинга, медицины, образования, владение основами анализа данных может дать значительные конкурентные преимущества.
Таким образом, изучение анализа данных может существенно повысить профессиональный уровень и доходы специалистов различных сфер.
Специальность: Специалист по большим данным
Кому будет интересна программа: Студентам, получающим высшее образование по специальностям и направлениям подготовки экономического блока, биологического блока, педагогического блока (профили математика, физика, информатика).
Кем сможет работать выпускник:
Аналитик;
Ведущий архитектор больших данных;
Ведущий инженер больших данных;
Разработчик в сфере больших данных;
Руководитель отдела цифровых технологий;
Директор по цифровым технологиям
Что узнаете:
– основные задачи анализа данных
– применение технологий анализа данных в бизнес-задачах
– BRM
– методы и технологии анализа данных (статистические, интеллектуальные),
– средства визуализации сведений, полученных при анализе данных,
– способы подготовки данных для их анализа.
– способы встраивания решения по анализу данных в корпоративные информационные системы
– основные алгоритмические конструкции языков программирования высокого уровня
– представление о возможностях применения методов data mining и машинного обучения в задачах анализа данных
Навыки:
– проведение статистического анализа данных средствами библиотеки pandas
– использование инструментария построения ИНС для решения задач анализа данных
– использование аппарата регрессионного анализа
– использование возможностей программного обеспечения Anaconda для целей визуализации данных и результатов их анализа.
– составление технического задания на разработку программных решений по анализу данных
– проектирование и реализация API для интеграции решения анализа данных в ИС
– решение прикладных учебных задач анализа данных
– формирование требования по анализу данных в терминах бизнес-логики и оформления требований в виде технических заданий
– создание и обучение ИНС
– статистический анализ данных
– построение регрессионных моделей
– визуализация данных
– создание и реализация API анализа данных
Форма обучения: Дистанционная
Форма практической работы: Разбор учебных кейсов с возможностью получать консультации преподавателя
Форма итоговой аттестации: Итоговый проект. Есть возможность формирования портфолио
Объем программы: 252 часа
Продолжительность обучения: 9 месяцев
Партнер программы: ООО «СМАРТ СИСТЕМС» (г. Краснодар)
E-mail: agu_da@mail.ru
Заполнить заявку
- Разнообразие сфер применения. Аналитику данных доступны самые разные отрасли: от IT и финансов до медицины, маркетинга и государственного управления. Это позволяет выбирать направление деятельности исходя из личных интересов и предпочтений.
- Высокий спрос на рынке труда. С развитием технологий и цифровизации практически каждая компания нуждается в анализе данных для оптимизации процессов, повышения эффективности бизнеса и разработки стратегий развития. Аналитики данных являются ключевыми специалистами в этом процессе.
- Широкие перспективы карьерного роста. Аналитиков данных часто рассматривают как потенциальных лидеров проектов и руководителей отделов.
- Повышение эффективности работы. Навыки анализа данных позволяют автоматизировать рутинные задачи, такие как сбор и обработка информации, а также визуализация результатов. Это освобождает время для выполнения более сложных задач и позволяет сосредоточиться на стратегических вопросах.
- Конкурентное преимущество. Компании, которые активно используют аналитику данных, часто имеют конкурентное преимущество перед теми, кто этого не делает. Они быстрее реагируют на изменения рынка и могут предложить клиентам более персонализированные продукты и услуги.
- Развитие критического мышления. Работа с данными развивает навыки логики, систематизации и интерпретации информации. Эти качества полезны в любой профессиональной деятельности и помогают специалисту принимать более осознанные решения.
- Рост заработной платы. Специалистам с опытом работы и глубокими знаниями в анализе данных предлагают зарплату значительно выше, чем у их коллег без этих навыков.
Таким образом, изучение анализа данных может существенно повысить профессиональный уровень и доходы специалистов различных сфер.
Специальность: Специалист по большим данным
Кому будет интересна программа: Студентам, получающим высшее образование по специальностям и направлениям подготовки экономического блока, биологического блока, педагогического блока (профили математика, физика, информатика).
Кем сможет работать выпускник:
Аналитик;
Ведущий архитектор больших данных;
Ведущий инженер больших данных;
Разработчик в сфере больших данных;
Руководитель отдела цифровых технологий;
Директор по цифровым технологиям
Что узнаете:
– основные задачи анализа данных
– применение технологий анализа данных в бизнес-задачах
– BRM
– методы и технологии анализа данных (статистические, интеллектуальные),
– средства визуализации сведений, полученных при анализе данных,
– способы подготовки данных для их анализа.
– способы встраивания решения по анализу данных в корпоративные информационные системы
– основные алгоритмические конструкции языков программирования высокого уровня
– представление о возможностях применения методов data mining и машинного обучения в задачах анализа данных
Навыки:
– проведение статистического анализа данных средствами библиотеки pandas
– использование инструментария построения ИНС для решения задач анализа данных
– использование аппарата регрессионного анализа
– использование возможностей программного обеспечения Anaconda для целей визуализации данных и результатов их анализа.
– составление технического задания на разработку программных решений по анализу данных
– проектирование и реализация API для интеграции решения анализа данных в ИС
– решение прикладных учебных задач анализа данных
– формирование требования по анализу данных в терминах бизнес-логики и оформления требований в виде технических заданий
– создание и обучение ИНС
– статистический анализ данных
– построение регрессионных моделей
– визуализация данных
– создание и реализация API анализа данных
Форма обучения: Дистанционная
Форма практической работы: Разбор учебных кейсов с возможностью получать консультации преподавателя
Форма итоговой аттестации: Итоговый проект. Есть возможность формирования портфолио
Объем программы: 252 часа
Продолжительность обучения: 9 месяцев
Партнер программы: ООО «СМАРТ СИСТЕМС» (г. Краснодар)
E-mail: agu_da@mail.ru
Заполнить заявку