Аналитик данных

42

ак.ч. лекций

86

ак.ч. практических занятий

4

дисциплины обучения

О программе

Вы освоите полный цикл работы с данными — от сбора и обработки до интерпретации и построения отчётности. Программа охватывает работу с SQL, Python и R, включая очистку, нормализацию и преобразование данных, а также методы статистического анализа, тестирование гипотез, прогнозирование временных рядов и базовые алгоритмы машинного обучения. Отдельное внимание уделяется визуализации данных в Python, R и BI-инструментах, созданию интерактивных дашбордов и презентации результатов для руководства.

Актуальность программы

Программа нацелена на освоение методов сбора, обработки и интерпретации данных, формируя практические навыки аналитика полного цикла.

В рамках обучения развиваются навыки работы с SQL, Python и R для анализа, а также инструментами визуализации и BI-системами.

Компетенции программы

Данная образовательная программа подойдет для лиц, желающих освоить новый вид профессиональной деятельности, повысить квалификацию или найти новую работу в данной области.

Полученные компетенции позволят проводить прогнозирование, тестировать гипотезы, визуализировать данные и готовить аналитические отчеты для принятия решений.

Образовательные результаты

После успешного обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке Финансового университета при Правительстве РФ.

Диплом о профессиональной переподготовке подтверждает компетенции и вносится в Федеральный реестр документов об образовании. Это весомый аргумент для карьерного роста в любой организации.

Программа

Дисциплина 1. Сбор данных

Тема 1.1. Аналитика данных в бизнесе и других сферах
Тема 1.2. Типы и источники данных
Тема 1.3. Сбор данных с различных источников
Тема 1.4. Основы работы с SQL
Тема 1.5. Загрузка и интеграция данных из различных форматов
Тема 1.6. Инструменты для сбора данных
Промежуточная аттестация

Дисциплина 2. Обработка данных

Тема 2.1. Основы Python для обработки данных
Тема 2.2. Очистка данных
Тема 2.3. Преобразование данных
Тема 2.4. Нормализация и стандартизация данных
Тема 2.5. Основы работы с R для обработки данных
Тема 2.6. Работа с большими данными
Промежуточная аттестация

Дисциплина 3. Интерпретация

Тема 3.1. Основы статистического анализа данных
Тема 3.2. Анализ взаимосвязей
Тема 3.3. Тестирование гипотез
Тема 3.4. Анализ временных рядов и прогнозирование
Тема 3.5. Методы кластеризации и классификации
Тема 3.6. Интерпретация и представление результатов анализа
Промежуточная аттестация

Дисциплина 4. Построение отчетов

Тема 4.1. Первичная визуализация данных
Тема 4.2. Визуализация данных в Python и R
Тема 4.3. Визуализация данных в BI-инструментах
Тема 4.4. Презентация аналитических результатов для руководства и заинтересованных сторон
Промежуточная аттестация

Подробный учебный план программы

PDF

Преподаватели и эксперты программы

Миронов Владимир Олегович

старший преподаватель кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных, к.т.н., Финуниверситет

Личная страница

Андриянов Никита Андреевич

доцент кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных, к.т.н., Финуниверситет

Личная страница

Чепрасов Глеб Сергеевич

эксперт-практик по цифровым платформам, данным и искусственному интеллекту

Кондратенко Николай Александрович

эксперт-практик по цифровым платформам, данным и искусственному интеллекту

Документ, который Вы получите

После успешного обучения Вы получите диплом о профессиональной переподготовке Финансового университета при Правительстве РФ, дающий право на выполнение нового вида профессиональной деятельности.

Оплата и налоговый вычет

Возможна поэтапная оплата, оплата из средств материнского капитала, скидки на обучение в соответствии с Положением о скидках. После обучения Вы можете получить налоговый вычет до 13% стоимости программы.

Положение о скидках

Коллективная заявка

Если вы хотите обучить несколько сотрудников вашей организации, направьте нам заявку на корпоративное обучение. Мы поможем подобрать оптимальный формат обучения, ответим на вопросы и подготовим предложение с учетом ваших задач.

Напишите нам на почту