Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Инженер данных

О программе

Программа направлена на приобретение новых компетенций и совершенствование имеющихся для выполнения нового вида профессиональной деятельности в области инженерии данных.

Программа разработана на основе:

Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования. Уровень высшего образования. Бакалавриат. Направление подготовки. 09.03.03 Прикладная информатика, утвержденный приказом Министерства образования и науки РФ от 12 марта 2015 г. N 207.
Профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик», утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 25 сентября 2018 г. N 592н.
Профессиональный стандарт "Специалист по большим данным", утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 июля 2020 г. N 405н.
 

Пройдите обучение в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации и станьте самым востребованным специалистом на рынке труда в области работы с большими данными!

 

Кому подойдет программа

-

Навыки и компетенции

  • Cпособность к сбору информации о бизнес-проблемах или бизнес-возможностях в области больших данных.
  • Cпособность проведения анализа, обоснования и выбора решения в области больших данных.
  • Cпособность к подготовке данных для проведения аналитических работ по исследованию больших данных.
  • Cпособность проведения аналитического исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика.
  • Cпособность к использованию существующей методологической и технологической инфраструктуры для работы с данными.
  • Cпособность к управлению этапами жизненного цикла методологической и технологической инфраструктуры анализа больших данных.

Как проходит обучение

Занятия проходят в дистанционном формате, Слушатель имеет возможность задавать вопросы спикерам. Любой пропущенный вебинар будет доступен в личном кабинете. Вы сможете посмотреть его в любое удобное для вас время.

Документ об образовании

По итогам обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке.

6

тематических модулей

256

академических часов

38

часов лекций

90

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

Модуль 1. Инструменты и методы бизнес-аналитики

  • Примеры аналитических задач. Сбор данных для анализа данных
  • Инструмент работы с таблицами в режиме онлайн на примере Google-таблицы. 
  • Статистика и тестирование гипотез
  • Бизнес-показатели и точки роста. Анализ продуктовых метрик 
  • Финансовые метрики и Маркетинговые метрики.
  • Иерархия метрик и разработка отчетности. Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
  • Промежуточная аттестация

Модуль 2. Python и анализ данных

  •  Python: Jupiter Notebook, комментарии в коде, арифметические операции. Управляющие конструкции и коллекции
  • Функции и работа с данными, основы парсинга. Работа с файловой системой и модули
  • Регулярные выражения и основы синтаксического разбора. Исключения и обработка ошибок
  • Функции и понятие класса. Библиотека NumPy: вычислительные задачи
  • Библиотека Pandas: возможности и оптимизация. Методы оптимизации Pandas
  • Корреляция и корреляционный анализ. Статистическая проверка гипотез, A/B-тесты 
  • Промежуточная аттестация

Модуль 3. SQL и получение данных

  •  Введение в SQL. Установка и знакомство. Основы и работа с базами данных
  • Основы SQL. Базовые запросы SQL. Фильтрация данных
  • Углубление в SQL. Агрегация данных. Группировка данных. Join. Оконные функции
  • Работа с PostgreSQL
  • "NoSql & MongoDB"
  • Примеры создания дашбордов и анализ продуктовых метрик с применением SQL.
  • Промежуточная аттестация

Модуль 4. Визуализация данных

  • Анализ данных средствами Microsoft Excel
  • Визуализация данных: основные BI -инструменты
  • DataLens: быстрый анализ данных с визуализацией
  • Power BI. Построение моделей данных из разных неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
  • Tableau. Основы работы с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками. Основные виды визуализаций. Лучшие практики визуализации
  • Создание интерактивных дашбордов
  • Промежуточная аттестация

Модуль 5. Основные методы машинного обучения

  • Понятие машинного обучения. Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия
  •  Классификация. Логистическая регрессия и SVM
  • Функции потерь и оптимизация Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
  • Проблема качества данных, пропуски и переменные
  • Деревья решений, поиск выбросов и генерация новых признаков 
  • Алгоритмы кластеризации, улучшение качества модели. 
  • Промежуточная аттестация

Модуль 6. Глубокое машинное обучение и обработка больших данных

  • Машинное обучение и Data Science Мотивация и технологии работы с большими данными. Основные инструменты обработки больших данных. HADOOP & SPARK
  • Рекомендательные системы 
  • Методы анализа временных рядов, модели ARIMA, GARCH
  • Обработка естественного языка
  • Компьютерное зрение, сегментация и детекция объектов
  • Машинное обучение, подготовка модели по практическому кейсу
  • Промежуточная аттестация

Итоговая аттестация

Итоговая аттестация проходит в формате защиты итогового практического задания.

Преподаватели с практическим опытом

Арасланов Александр Алексеевич

Арасланов Александр Алексеевич

Педагог дополнительного образования

Анпилогов Вадим Васильевич

Анпилогов Вадим Васильевич

Педагог дополнительного образования

Бутурлин Илья Владимирович

Бутурлин Илья Владимирович

Педагог дополнительного образования

Добровольский Игорь Николаевич

Добровольский Игорь Николаевич

Педагог дополнительного образования

Сахнюк Павел Анатольевич

Сахнюк Павел Анатольевич

Педагог дополнительного образования

Сафаралеев Алексей Васильевич

Сафаралеев Алексей Васильевич

Педагог дополнительного образования

Шаталова Алевтина Юрьевна

Шаталова Алевтина Юрьевна

Педагог дополнительного образования

Фотографии наших слушателей

Отзывы наших слушателей

Раковец Олег Леонидович

Раковец Олег Леонидович

Пунктуация и орфография сохранены

Программа обучения Инженер данных была для меня удивительным и весьма полезным опытом. Я хотел бы поделиться своим положительным отзывом о...

Пилипенко Ирина Михайловна

Пилипенко Ирина Михайловна

Пунктуация и орфография сохранены

Саму программу я расценила как знакомство с шестью сферами IT-направления, детальное погружение в каждую область для дальнейшей глубокой проработки...

Рытикова Екатерина Витальевна

Рытикова Екатерина Витальевна

Пунктуация и орфография сохранены

Сапсибо за возможность учиться и развиваться. Хорошая программа, много полезной информации.

Колиниченко Марина Андреевна

Колиниченко Марина Андреевна

Пунктуация и орфография сохранены

Ожидания от программы обучения оправдались. Много полезного и интересного материала, новый опыт, который несомненно можно будет использовать в...

Григоров Владимир Владимирович

Григоров Владимир Владимирович

Пунктуация и орфография сохранены

Данный курс очень грамотно организован и все преподаватели справились на 5+ У меня опыта два года обучения онлайн, есть с чем сравнить. Мне очень...

Тихомиров Андрей Борисович

Тихомиров Андрей Борисович

Пунктуация и орфография сохранены

Исключительно полезный курс, позволяющий в кратчайшие сроки получить способность ориентироваться в вопросах обработки данных. Предоставлено огромное...

Громов Виталий Каприянович

Громов Виталий Каприянович

Пунктуация и орфография сохранены

Каждый из преподавателей доносил свою тему качественно и содержательно. Спасибо всем им!

Скудина Ольга Вячеславовна

Скудина Ольга Вячеславовна

Пунктуация и орфография сохранены

Очень большой объем информации. К качеству и подаче претензий нет. Все понравилось. Хотелось бы больше времени для самостоятельного изучения. 

Курамшин Расим Рашитович

Курамшин Расим Рашитович

Пунктуация и орфография сохранены

Всё прекрасно, очень много полезной информации

Сафиулин Назар Салаватович

Сафиулин Назар Салаватович

Пунктуация и орфография сохранены

Хорошая программа, недостаточный срок для обучения

Новикова Юлия Юрьевна

Новикова Юлия Юрьевна

Пунктуация и орфография сохранены

Программа хорошая, но последние два модуля достаточно сложные и требуют серьезной предварительной подготовки для усвоения материала 

Воронина Лилия Александровна

Воронина Лилия Александровна

Пунктуация и орфография сохранены

Курс информативный, наполнен достаточной информацией для осваивания профессии инженер данных.

Анонимно

Анонимно

Пунктуация и орфография сохранены

Программа оказалась очень насыщенной (много материала в ограниченные сроки), но интересной! Организаторы старались выходить на связь с учениками...

Мурашко А.А.

Мурашко А.А.

Пунктуация и орфография сохранены

Курс хороший, интересный. Преподаватели объясняют достаточно понятно. Видно, что разбираются в своих темах. Материал разносторонний, есть много...

Часто задаваемые вопросы

Кто может обучаться?

  • Граждане, имеющие среднее профессиональное и(или) высшее образование.
  • Студенты вузов (при предоставлении справки из деканата).

Будет ли обратная связь от преподавателей?

Конечно! Наши спикеры всегда отвечают на вопросы слушателей и дают комментарии по их работам

Будут ли записываться вебинары?

Разумеется! 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 Вы можете получите диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации.

По программе Инженер данных (256 ак.ч) после успешной сдачи итоговой аттестации слушатели получают диплом о профессиональной переподготовке.

Пример диплома о профессиональной переподготовке:

Возможна ли оплата обучения в рассрочку?

По согласованию с руководством Финуниверситета возможна оплата в рассрочку.

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год