Аналитик данных
Системно о данных: от таблиц до машинного обучения.
Старт
В любое время
Нагрузка
252 ак.часов
Длительность
от 14 недель
Доступ
навсегда
асинхронный
Формат
Курс
Кому подойдет
Тем, кто хочет расширить профессиональные навыки и внедрить аналитические подходы в свою текущую сферу
Вы научитесь по-новому работать с данными, используя аналитику как инструмент для принятия решений и оптимизации процессов.
Тем, кто уже работает с данными — в управлении, образовании, технологиях, коммуникациях и других сферах
Если в вашей работе важны цифры, таблицы, отчёты или пользовательские данные, но не хватает системности, курс поможет разобраться в логике аналитики и освоить практические инструменты.
Тем, кто развивает продукты или процессы и ищет более обоснованные подходы к принятию решений
Вы узнаете, как использовать аналитику для проверки гипотез, отслеживания изменений, выявления аномалий и построения прогнозов.
Тем, кто не связан с IT напрямую, но понимает, что умение работать с большими данными — это базовый навык
Даже без технического образования вы сможете постепенно освоить основы Python, SQL и машинного обучения и начать применять их на практике.
О курсе
Курс поможет освоить методы и технологии работы с большими данными. Вы научитесь собирать, структурировать и анализировать данные, проводить разведочный анализ и повышать их качество. Освоите инструменты для хранения и обработки Big Data, написание SQL-запросов, работу с реляционными и NoSQL-хранилищами. Разберете ключевые библиотеки Python для анализа данных, научитесь выявлять закономерности и аномалии с помощью машинного обучения. А также освоите применение моделей в области обработки естественного языка и компьютерном зрении.
Минимальные требования:
основы высшей математики и базовые навыки работы с электронными таблицами или знание языка программирования Python (основы, библиотеки Pandas, NumPy).
Необходимое программное обеспечение:
Компьютер с доступом в интернет
Минимальные требования:
основы высшей математики и базовые навыки работы с электронными таблицами или знание языка программирования Python (основы, библиотеки Pandas, NumPy).
Необходимое программное обеспечение:
Компьютер с доступом в интернет
Чему вы научитесь
- Собирать, обрабатывать и анализировать данные
- Организовывать хранение Big Data и писать SQL-запросы
- Использовать Python и его библиотеки для анализа данных
- Обнаруживать закономерности и аномалии методами машинного обучения
- Применять методы искусственного интеллекта в прикладных задачах
Как проходит обучение
Гибкий формат
Доступ к видеоурокам и текстовым материалам курса в любое время
Поддержка преподавателей
Поддержка в telegram-чате и электронная почта для оперативной обратной связи
Интерактивная образовательная среда
Задания с автоматизированной проверкой и тренажеры для закрепления новых навыков
Консультации
Для групп от 10 человек: вебинары с разбором практических заданий и дополнительных материалов по расписанию
Для индивидуальных слушателей: видеоразборы заданий, персональные консультации с преподавателем по запросу
Для индивидуальных слушателей: видеоразборы заданий, персональные консультации с преподавателем по запросу
Программа
- Введение в науку о данных. Алгоритмы первичной обработки данных. Измерения и шкалы. Подготовка и оценка качества данных. Восстановление пропущенных значений.
- Инструменты для обработки данных. Электронные таблицы. Сводные таблицы и диаграммы. Методы визуализации. Регулярные выражения.
- Анализ и преобразование данных. Нормировка. Целевая функция.
- Описательные статистики. Работа с временными рядами. Сглаживание, тренды, прогнозирование.
- Введение в Python. Типы и структуры данных. Переменные, функции, списки, кортежи, словари.
- Библиотека NumPy. Одномерные и многомерные массивы. Индексация, срезы, маски.
- Библиотека Pandas. Серии, датафреймы, агрегация, группировка, визуализация.
- Форматы данных HTML, XML, JSON. Библиотеки Beautiful Soup, Requests, регулярные выражения.
- СУБД. Проектирование данных. Ограничения целостности.
- SQL (DDL). Создание таблиц. Описание ограничений.
- SQL (DML). SELECT, условия, агрегатные и оконные функции.
- Представления, индексы. Оптимизация запросов. Хранимые процедуры и функции.
- Введение в NoSQL. Характеристики и примеры систем.
- Графовые хранилища. Проектирование, работа с данными.
- Ключ-значение хранилища. Основы Redis. Строки, хеши, списки, множества.
- Документные хранилища. MongoDB. Фильтры, сортировка, агрегирование.
- Колоночные хранилища. Введение в Cassandra. Моделирование и работа с данными.
- Основные понятия и методы. Библиотеки и инструменты. Классификация моделей.
- Регрессия. Линейная и полиномиальная. Оценка, доверительные интервалы, гипотезы.
- Классификация. Метод k ближайших соседей. Логистическая регрессия.
- Кластеризация. K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация.
- Понятие искусственного интеллекта. Архитектуры нейросетей. Графы знаний.
- Компьютерное зрение. Сегментация изображений. Детектирование объектов.
- Обработка текстов (NLP). Классификация, сравнение документов, машинный перевод.
Кто будет преподавать
Наталья Графеева
кандидат физико-математических наук, доцент
Елена Михайлова
кандидат физико-математических наук, доцент, директор ВШЦК
Ольга Егорова
кандидат филологических наук, доцент
Мария Токман
кандидат физико-математических наук, доцент
Антон Бойцев
кандидат физико-математических наук, доцент
Рустам Азимов
кандидат физико-математических наук, доцент
Дмитрий Волчек
кандидат технических наук, доцент
Алексей Романов
кандидат технических наук, доцент
Анна Иванова
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Илья Ильин
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Константин Константинопольский
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Константин Константинопольский
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Стоимость
252 ак.часов
100 000 ₽
Вы сможете оформить налоговый вычет за обучение (13%)
Документ об образовании
После завершения обучения вы получите сертификат ИТМО или удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца выдается участникам, имеющим среднее профессиональное и/или высшее образование
Информация
Документы
Правила использования информации в доменной зоне itmo.ru
Политика по обработке Персональных данных
Лицензия и аккредитация
Политика по обработке Персональных данных
Лицензия и аккредитация
Мы предлагаем
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО»
197101, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, д. 49 лит. А
ИНН 7813045547
ОГРН 1027806868154