Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Skillfactory
Contented
Годограф
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
Бруноям
City Business School
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Хекслет
Вебиум
#Sekta
Слёрм
Skillbox Английский (Kespa)
MAED
Логомашина
НИИДПО
Rebotica
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Умскул
SF Education
Сотка
Онлайн-школа №1
ИППСС
Coddy
Skysmart
Содействие занятости
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
InvestFuture
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
99 баллов
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
PIXEL
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
Anecole
Открытый социально-экономический колледж
Moscow Business Academy
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
EasyCode
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Институт Профессионального Образования
Maxitet
Alibra School
Точка знаний
Высшая академия дополнительного образования
Международный университет профессиональной переподготовки
Kodland
НЦПО
NORDCORE Академия
Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Skillfactory
Contented
Годограф
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
Бруноям
City Business School
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Хекслет
Вебиум
#Sekta
Слёрм
Skillbox Английский (Kespa)
MAED
Логомашина
НИИДПО
Rebotica
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Умскул
SF Education
Сотка
Онлайн-школа №1
ИППСС
Coddy
Skysmart
Содействие занятости
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
InvestFuture
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
99 баллов
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
PIXEL
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
Anecole
Открытый социально-экономический колледж
Moscow Business Academy
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
EasyCode
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Институт Профессионального Образования
Maxitet
Alibra School
Точка знаний
Высшая академия дополнительного образования
Международный университет профессиональной переподготовки
Kodland
НЦПО
NORDCORE Академия
Данный курс подойдет тем, кто давно хотел начать карьеру в сфере аналитики данных. В рамках курса вы узнаете, в чем состоит специфика аналитики и почему она стала так важна в последнее время, на высоком уровне освоите языки программирования и специализированные программы, научитесь собирать и анализировать данные, а далее на их основе выносить на обсуждение гипотезы. Вы также познакомитесь с основами статистики и теории вероятности, научитесь просчитывать варианты развития событий и прогнозировать исход какого-либо действия. Вы освоите построение моделей и создание алгоритмов для нейросетей. По окончании курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
В рамках данного курса вы узнаете передовые концепции данных на сегодняшний день, а также научитесь обрабатывать данные с помощью нейросетей и алгоритмов Python.
Вы приступите к изучению базовых навыков Python.
Вы приступите к освоению базовых принципов языка Python: познакомитесь с переменными, научитесь выводить объекты и данные на экран.
Вы изучите методы работы со строками в Python, как разбирать, форматировать и создавать строки, а также о том, как работать с индексами, срезами и методами строк.
Вы рассмотрите основные понятия и принципы работы со списками в Python. Научитесь создавать, изменять и удалять списки, а также работать с их элементами. Освоите срезы списков и их использование для получения подмножеств данных.
Вы изучите основные принципы работы с циклами в программировании, научитесь перебирать элементы и индексы элементов в списках, а также обрабатывать элементы списков с помощью циклов, находить сумму и произведение элементов.
Вы погрузитесь в изучение базовых принципов работы со списками и массивами данных и работу с вложенными списками: выполнение циклов для подсчёта значений.
Вы перейдёте к рассмотрению логических и составных логических выражений, булевых значений и условных операторов, включая if-elif-else.
Вы изучите, что собой представляют функции и для чего они нужны, их параметры и аргументы.
Вы откроете для себя, как работать со словарями в Python и как искать значения по ключу.
Вы рассмотрите работу с конструктором датафрейма и вывод первых и последних строк в Python при чтении CSV-файлов.
Вы узнаете, как работать с данными в датафреймах, проверять их на наличие пропущенных значений и дубликатов, а также переименовывать столбцы.
Вы обратитесь к изучению основ описательной статистики, группировки и сортировки данных, оформлению результатов исследований.
Вы изучите основные возможности и интерфейс Jupyter Notebook, научитесь создавать и редактировать ноутбуки, сохранять их в различных форматах, а также работать с ячейками, добавлять и удалять их, изменять их тип.
Вы проведете первое исследование.
Вы приступите к изучению тем второго блока.
Вы рассмотрите методы обработки пропусков в количественных переменных в зависимости от их категории.
Вы разберёте, как читать данные из Excel-файлов и преобразовывать Series к числовому типу. Научитесь находить модуль числа с помощью метода abs(). Узнаете, как работать с датой и временем, а также обрабатывать ошибки с помощью оператора try-except.
Вы познакомитесь с классическим методом поиска дубликатов с учётом регистра. Узнаете, как он работает, какие инструменты можно использовать и какие есть особенности у этого подхода.
Вы изучите методы декомпозиции таблиц, категоризации по числовым диапазонам и на основе нескольких значений в строке.
Вы начнёте изучать системное мышление, чтобы понимать, как различные элементы данных взаимодействуют между собой. Узнаете о причинах ошибок в данных и научитесь их анализировать. Это поможет вам принимать обоснованные решения на основе информации.
Вы проведете второе исследование.
Вы приступите к изучению тем следующего модуля.
Вы начнёте изучать создание и анализ графиков и выводов в рамках программы обучения.
Вы рассмотрите построение графиков методом plot() для работы с датой и временем.
Вы научитесь получать информацию из внешних источников, вносить новые данные в базу, импортировать информацию из других источников и переименовывать столбцы таблицы.
Вы перейдёте к освоению построения диаграммы рассеяния, анализа корреляции переменных и создания матрицы диаграмм рассеяния.
Вы обратите внимание на укрупнение групп и разбиение данных по группам. Этот метод позволяет эффективно структурировать информацию и облегчает её восприятие. В рамках обучения вы узнаете, как правильно проводить укрупнение и разбиение данных, а также научитесь применять этот метод на практике.
Вы перейдете к проведению третьего исследования.
Вы приступите к изучению тем следующего модуля.
Вы рассмотрите комбинаторные задачи, такие как перестановки, размещения и сочетания. Также мы рассмотрим связанные с ними понятия и формулы.
Вы узнаете, что такое вероятностное пространство, события и их вероятности, и разберётесь, какие события являются пересекающимися, а какие — взаимоисключающими.
Вы рассмотрите основные статистические показатели и методы их расчёта. Узнаете, как они применяются для анализа данных. Познакомитесь с визуализацией данных и научитесь интерпретировать результаты статистического анализа.
Вы перейдёте к освоению понятия дискретной случайной величины, изучите её основные характеристики: распределение вероятностей, кумулятивную функцию, математическое ожидание и дисперсию.
Вы изучите основные понятия и методы теории вероятностей, включая распределения вероятностей и их свойства. Узнаете о биномиальном эксперименте и непрерывном равномерном распределении.
Вы обратите внимание на генеральную совокупность, выборочное распределение и односторонние и двусторонние гипотезы.
Вы на практике проверите свои полученные знания.
Вы освоите навык предварительного анализа данных, сформулируете и проверите предположения и выявите закономерности в информации о продажах игры.
Вы приступите к изучению тем следующего модуля.
Вы изучите основы моделирования и машинного обучения, типы данных и виды машинного обучения. Познакомитесь со схемой моделирования и разберётесь в понятии машинного обучения.
В процессе изучения вы познакомитесь с такими понятиями, как векторы и матрицы. Вы освоите основные операции, которые можно выполнять с этими математическими объектами.
Вы разберёте методы подготовки данных для анализа, включая мультиколлинеарность, кодирование и масштабирование, а также научитесь анализировать остатки модели и проверять данные на наличие проблем.
Вы рассмотрите основные понятия и математическую основу линейной регрессии и задачи регрессии и их применение в различных областях.
Вы изучите основы бинарной и мультиклассовой классификаций, логистической регрессии и понятия порога классификации. Разберётесь в матрице ошибок и научитесь интерпретировать результаты классификации.
Вы на практике проверите свои полученные знания.
Вы создадите две модели машинного обучения и тщательно оцените их качество и сформируете работу в виде пайплайна, который будет включать все необходимые этапы обработки данных.
Вы приступите к изучению тем следующего модуля.
Вы вместе с кураторами разберёте такие основные финансовые и бизнес-метрики, себестоимость, операционные расходы и чистая прибыль.
Вы перейдёте к обсуждению А/B-тестов и их нужности при анализе.
Вы рассмотрите декомпозицию задачи на более мелкие подзадачи.
Вы на практике проверите свои полученные знания.
Вы приступите к изучению тем следующего модуля.
Вы познакомитесь с ключевыми операциями, такими как создание, изменение, удаление и извлечение данных.
Вы рассмотрите основные логические и специальные операторы SQL, операторы работы с датой и временем, а также ER-диаграммы.
Вы научитесь объединять данные по одному или нескольким параметрам для анализа и получения обобщённой информации.
Вы разберёте основы ER-диаграмм, псевдонимы, виды объединения таблиц, оператор JOIN и оператор INNER JOIN.
Вы перейдёте к изучению работы со строками в PostgreSQL, когда познакомитесь с общими табличными выражениями и разберётесь в различии между подзапросами и присоединениями.
Вы научитесь определять оконные функции, работать с ними и учитывать особенности их использования.
В рамках этого пункта программы вы изучите основы работы с распределёнными системами, структурами данных и SQL-запросами в PySpark.
Вы на практике проверите свои полученные знания.
Вы приступите к изучению тем следующего модуля.
Вы научитесь использовать итеративные методы для обучения линейной регрессии и сравнивать их вычислительную сложность.
Вы перейдёте к изучению градиентного спуска, когда познакомитесь с градиентом функции и методом оптимизации. Узнаете, что такое функция потерь, как она связана с градиентом и как используется в градиентном спуске.
Вы рассмотрите понятие и принципы работы градиентного бустинга, ансамблевых методов, а также роль регуляризации градиентного бустинга в повышении качества модели и предотвращении переобучения.
Вы на практике проверите свои полученные знания.
Вы приступите к изучению тем следующего модуля.
Вы рассмотрите основы лемматизации, регулярных выражений и векторизации слов для проведения TF-ID анализа текстов.
Вы научитесь работать с эмбедингами, такими как Word2vec и BERT, применять их в своих задачах и анализировать полученные результаты.
Вы на практике проверите свои полученные знания.
Вы приступите к изучению дополнительных модулей.
Вы научитесь переводить изображения в вектор.
Вы откроете для себя специфику такой нейросети, как Keras.
Вы перейдете к освоению таких нейросетей, как LeNet и ResNet.
Вы на практике отточите свои навыки работы с нейросетями.
Вы перейдете к дополнительному модулю, предполагающему освоение навыков работы с машинным обучением и его настройкой.
Вы подведете итоги курса, выберете тему из предложенных вам кураторами, создадите итоговый проект и защитите его перед наставниками и коллегами.
Вы перейдете к изучению дополнительного курса.
Вы попрактикуетесь в программировании на языке Python.
Вы поработаете с теорией вероятностей.
Вы научитесь использовать SQL.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Для тех, кто ещё не уверен в своём профессиональном пути, мы разработали специальный бесплатный ресурс. Он поможет вам сделать осознанный выбор. Даже если выбранная профессия окажется не совсем подходящей, этот опыт всё равно будет ценным.
Конечно, если вы будете заниматься в сумме 20 часов в неделю на обучение и выполнение всех необходимых практических заданий.
Проникнуть в крупную IT-компанию без опыта — задача непростая, но выполнимая. Образовательные программы тщательно продуманы, чтобы выпускники могли сразу начать профессиональный путь и получить ценный практический опыт. Это существенно увеличивает их шансы на трудоустройство в престижных компаниях.
Если вы почувствуете, что темп курса для вас слишком быстр, или у вас возникнут непредвиденные обстоятельства, вы можете обратиться к своему куратору и попросить о переносе сроков сдачи проектов.
Проверять ваши домашние задания будут эксперты, а также вас будет сопровождать куратор, который поможет справиться с трудностями. Вы получите профессиональные советы, рекомендации и лайфхаки.
Школы хотят, чтобы их студенты развивались профессионально и строили карьеру. Вы получите возможность подать заявку в сервис по трудоустройству, после чего карьерный консультант поможет с резюме и поиском вакансий.
Чтобы получить документы об окончании обучения, вам понадобится пройти все модули курса, выполнить домашние задания и защитить итоговый проект.
Оплатить обучение можно в любой валюте по картам Visa, MasterCard и МИР. Банк, выпустивший карту, также может быть любым. Подробнее уточните у менеджера курса.
Слушатели курса должны быть старше 18 лет. Необходимо хорошо разбираться в компьютерах, уметь быстро схватывать информацию и осваивать новые программы.
Оставьте заявку на консультацию. Менеджеры подберут подходящие программы, ответят на все вопросы о стоимости обучения и о его формате.
Да, конечно. Подать заявление можно на официальном сайте ИФНС или в приложении Госуслуг. Команда школы поможет собрать пакет документов.
Если вам не понравилось обучение, обратитесь в службу поддержки, где вам постараются помочь решить возникшие проблемы.

HR бизнес-партнёр

Ландшафтный дизайн. Профессиональный курс

Иллюстрация и интерактивная графика

Экономист-финансист