Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Аналитик данных

О программе

Программа направлена на подготовку специалистов в области анализа больших данных и машинного обучения, направленных на получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности в сфере «Анализа больших данных» — от сбора и предварительной обработки данных до моделирования и анализа с применением статистических методов и машинного обучения.

 Программа разработана на основе:

  1. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, утвержденный приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 29 июля 2020 г. N 838;
  2. Профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик», утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 22.11.2023 № 821н;
  3. Профессиональный стандарт «Специалист по большим данным», утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 июля 2020 года N 405н, код 06.042.

Кому подойдет программа

Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных» предназначена как для специалистов с профильным опытом, так и для тех, кто ранее не работал в данной сфере, но хочет освоить новые структурированные знания и получить документ, подтверждающий право на выполнение нового вида профессиональной деятельности.

Преимущества программы

  • Комплексный подход – обучение охватывает весь цикл работы с данными: сбор, обработку, анализ, моделирование и визуализацию.
  • Практическая направленность – изучение инструментов на реальных кейсах, работа с SQL, Python, R, BI-платформами и методами машинного обучения.
  • Актуальные технологии – обучение современным методам обработки и анализа данных, включая Big Data, статистический анализ и прогнозирование.
  • Гибкий формат обучения – дистанционный формат с видеолекциями, практическими заданиями и доступом к обучающим материалам в любое время.
  • Преподаватели-практики – обучение от специалистов, имеющих реальный опыт работы в сфере анализа данных.
  • Диплом о профессиональной переподготовке – документ удостоверяющий право работать в сфере анализа больших данных.

Навыки и компетенции

Характеристика профессиональных компетенций, подлежащих совершенствованию и/или формирующихся в процессе освоения программы:

  • cпособность к сбору информации о бизнес-проблемах или бизнес-возможностях;
  • cпособность к анализу, обоснованию и выбору решения;
  • cпособность готовить данные для проведения аналитических работ по исследованию больших данных;
  • cпособность к проведению аналитического исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика.

Как проходит обучение

После зачисления на образовательную программу слушатель получает логин и пароль для доступа к системе дистанционного обучения (СДО), а также расписание занятий и другие учебные материалы.

В среднем онлайн-занятия (вебинары) проходят 3–4 раза в неделю в разное время суток с использованием специализированных платформ для коммуникации и совместной работы. Во время вебинаров слушатели могут задавать вопросы спикерам, а все онлайн-занятия записываются и загружаются в СДО для повторного просмотра.

В процессе обучения слушатели проходят промежуточную и итоговую аттестацию. В зависимости от условий программы промежуточная аттестация может проводиться в формате тестирования или выполнения практической работы, а итоговая аттестация — в формате тестирования, экзамена или защиты практической (выпускной) работы.

Документ об образовании

Диплом о профессиональной переподготовке - документ, подтверждающий право на выполнение нового вида профессиональной деятельности в сфере анализа больших данных.

 


Программа участвует в проекте ЦЗН г. Москвы "Профессии будущего".
Стоимость обучения, оплачиваемая слушателем - 29 750 руб.
Подробная информация по ссылке.


 

4

тематических дисциплины

256

академических часов

42

часа лекций

86

часов практических занятий

128

часов самостоятельной работы

Как приступить к обучению

Шаг 1

Выбрать программу и оставить заявку

Шаг 2

Собрать документы и пройти оформление в личном кабинете anketa.fa.ru

Шаг 3

Получить договор и документы для оплаты

Шаг 4

Внести оплату и начать обучение

Учебный план

Дисциплина 1. Сбор данных

  • Аналитика данных в бизнесе и других сферах
  • Типы и источники данных
  • Сбор данных с различных источников
  • Основы работы с SQL
  • Загрузка и интеграция данных из различных форматов
  • Инструменты для сбора данных
  • Промежуточная аттестация

Дисциплина 2. Обработка данных

  • Основы Python для обработки данных
  • Очистка данных
  • Преобразование данных
  • Нормализация и стандартизация данных
  • Основы работы с R для обработки данных
  • Работа с большими данными
  • Промежуточная аттестация

Дисциплина 3. Интерпретация

  • Основы статистического анализа данных
  • Анализ взаимосвязей
  • Тестирование гипотез
  • Анализ временных рядов и прогнозирование
  • Методы кластеризации и классификации
  • Интерпретация и представление результатов анализа
  • Промежуточная аттестация

Дисциплина 4. Построение отчетов

  • Первичная визуализация данных
  • Визуализация данных в Python и R
  • Визуализация данных в BI-инструментах
  • Презентация аналитических результатов для руководства и заинтересованных сторон
  • Промежуточная аттестация

Итоговая аттестация

Итоговая аттестация проходит в формате тестирования, экзамена или защиты практической (выпускной) работы.

Преподаватели с практическим опытом

Андриянов Никита Андреевич

Андриянов Никита Андреевич

Доцент кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финуниверситета

Камалова Юлия Борисовна

Камалова Юлия Борисовна

Старший преподаватель кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных

Миронов Владимир Олегович

Миронов Владимир Олегович

Старший преподаватель кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финуниверситета

Сахнюк Павел Анатольевич

Сахнюк Павел Анатольевич

Ведущий аналитик департамента по развитию стратегических проектов "Ростелеком"

Отзывы

Друзин Станислав Олегович

Друзин Станислав Олегович

Я прошел курс "Аналитик данных" и остался доволен. Программа хорошо структурирована, сочетая теорию и практику. Мы изучали статистику, машинное...

Алексеева Анастасия Валерьевна

Алексеева Анастасия Валерьевна

Все отлично и подробно объясняют, здорово, что есть записи с вебинаров для тех кто не может подключаться онлайн

Рябчикова Юлия Олеговна

Рябчикова Юлия Олеговна

Все понравилось. Программа обучения построена качественно и логично.

Дмитрий Александрович Трошин

Дмитрий Александрович Трошин

Спасибо за полученные знания, которые я готов применить на практике. Изученные аналитические инструменты позволили мне более предметно изучить...

Бычик Марина Александровна

Бычик Марина Александровна

Спасибо, очень полезный курс. Павел Анатольевич - замечательный преподаватель, ответственный и доброжелательный, всё объясняет доступно. Курс...

Елена Александровна Дувакина

Елена Александровна Дувакина

Очень понравилось: теория доступна, практики много, реальные задачи для решения. Ожидание/реальность не совпали. Реальность оказалась намного круче.

Ольховой Сергей Анатольевич

Ольховой Сергей Анатольевич

Прекрасный курс! Желаю дальнейшего развития онлайн платформы и вовлечение все большего количества студентов для повышения квалификации. Возможно...

Анонимно

Анонимно

Курс для тех, кто с компьютером на Ты. Все-таки материал очень сложный, находясь в декрете без помощи няни и родных крайне сложно учиться, хотелось...

Аникина Екатерина Александровна

Аникина Екатерина Александровна

Программа курса Аналитик данных составлена обширно, объём информации большой, обновленный, соответствует современным тенденциям, распределена по...

Алексей Андреевич Авилов

Алексей Андреевич Авилов

Курсом доволен и благодарен преподавателям за их труд. Хотелось бы чтобы больше было лекций и курс длился месяцев 6, растянуть его.

Тарасенко Анна Олеговна

Тарасенко Анна Олеговна

Здравствуйте! Не часто пишу отзывы, но может кому-то это будет важно. В целом мне очень понравилась программа, местами было сложно ( но сложности со...

Анонимно

Анонимно

Программа сильная и актуальна, Павел прекрасно читал лекции. 

Кириленко Павел Максимович

Кириленко Павел Максимович

В самом начале пути, честно говоря, я был не уверен в том, что смогу все это осилить. Особенно после того, как устроился на работу 5/2 с 9 до...

Анонимно

Анонимно

Курс Аналитик данных очень понравился. Темп очень большой, да и объём информации не маленький, поэтому нужно много времени уделять учёбе для тех кто...

Анонимно

Анонимно

Увлекательная программа. Все лекция ждала с нетерпением. Узнала много нового. Выполнение заданий в большей степени идёт по записям лекций, хотелось...

Доржиева Надежда Болотовна

Доржиева Надежда Болотовна

Программа очень насыщенная и сложная. Темп работы очень высокий, без базового знания Python и математики достаточно сложно. 

Ульянкина Александра Сергеевна

Ульянкина Александра Сергеевна

Курс отлично составлен, материал доносится понятно.

Демидов Виталий Николаевич

Демидов Виталий Николаевич

Всем доволен, спасибо за курс!

Анонимно

Анонимно

Программа насыщенная и непростая, но весь материал дается в лекциях на вебинаре, потому получается сдавать нелегкие зачеты и тесты.

Василий П.

Василий П.

Отличная подача материала. Хорошо объясняют и отвечают на дополнительные вопросы.

Хабаров Сергей Валерьевич

Хабаров Сергей Валерьевич

Великолепный курс. Я думаю, что надо больше давать домашних заданий, хотя это , конечно, увеличит нагрузку на преподавателей, но улучшит качество...

Крикунов Г.В.

Крикунов Г.В.

Благодарю за насыщенную объёмную программу, по которой сложно, но интересно обучаться

Бельский Владимир Ростиславович

Бельский Владимир Ростиславович

Очень полезный и содержательный курс! 

Людмила Прокина

Людмила Прокина

Дает хорошую базу для перехода на новую специальность - материал раскрыт достаточно подробно. Много самостоятельной работы, практических заданий.

Шухова Надежда Николаевна

Шухова Надежда Николаевна

Очень понравился курс. Очень много информации. Было много практики, тестов, лекций, доп. материалов. Конечно, это не "волшебная таблетка", курс...

Вантеева Ирина Владимировна

Вантеева Ирина Владимировна

Вообще сам курс очень интересный, но для понятия с нуля тяжеловат. Хорошо что есть материал для практических работ. Практические работы, теорию...

Савченко Ольга Борисовна

Савченко Ольга Борисовна

Программа полезная, интересная, дает азы, которые дальше нужно развивать. Материала много и он потом остается в доступе.

Кец Ирина Сергеевна

Кец Ирина Сергеевна

программа нацелена дать базовые знания в профессии. После обучения понятно стоит ли углубляться или нет. Очень много знаний, нужно время чтобы все...

Ченцов Даниил Алексеевич

Ченцов Даниил Алексеевич

Очень интересная программа, рекомендую!

Зубова Евгения Николаевна

Зубова Евгения Николаевна

Большой объем информации, в принципе благодарна, что именно так построено обучение, понятно, что изучать в дальнейшем, куда можно двигаться. 

Рожков Игорь Павлович

Рожков Игорь Павлович

В целом вся программа собрана из самых интересных тем и материалов, но очень короткий срок обучения.

Семенова Анастасия Ростиславовна

Семенова Анастасия Ростиславовна

Очень содержательный курс. В курсе собраны все основные инструменты и теоретический материал для подготовки студентов по профессии "Аналитик данных"

Сухих Екатерина

Сухих Екатерина

Содержательный курс, доступная форма обучения. Чтобы вникнуть и изучить материал новичку необходимо 6-8 часов ежедневно, это по моим ощущениям.

Дашевская Ольга Евгеньевна

Дашевская Ольга Евгеньевна

Благодаря нацпроекту "Демография" я заинтересовалась обучением, которое позволит сменить профессию и самое главное мое требование - обучение в...

Назарова Оксана Кабировна

Назарова Оксана Кабировна

Программа очень насыщенная и актуальная. Особая благодарность Павлу Анатольевичу за обновление содержания курса (очень заметно по просмотру вебинаров...

Анонимно

Анонимно

Очень благодарна за полученное мной по программе обучение, оно бесценно. Не только те, кто имеют способности и пойдут дальше в профессии, найдут для...

Наши слушатели

Часто задаваемые вопросы

Кто может обучаться?

  • Лица, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.
  • Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.

Как начать обучение?

Вы можете подать заявку на программу через электронную форму на сайте Финуниверситета или связаться с нами напрямую используя контактную информацию.

Какие технические средства и программы необходимы для обучения?

Рекомендуется использовать стационарный компьютер/моноблок /ноутбук со средствами ввода и вывода звуковой/видео информации; подключение к сети Интернет; веб-браузер; продукты Microsoft Office, Acrobat Reader или их аналоги.

Будет ли обратная связь от преподавателей?

Да. Наши преподаватели всегда отвечают на вопросы слушателей и дают комментарии по выполненным работам.

Будут ли записываться вебинары?

Да. Любой пропущенный вебинар будет доступен в личном кабинете. Вы сможете посмотреть его в любое удобное для Вас время.

Какой документ будет после завершения обучения?

В зависимости от вида программы выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации (см. Описание программы).

Возможна ли оплата обучения в рассрочку?

По согласованию с руководством Финуниверситета возможна оплата в рассрочку.

Контакты

Сайт ИРПКиК

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год