Старт обучения 26 июня

искусственного интеллекта

※ Станьте востребованным и высокооплачиваемым специалистом

профессия

Аналитика данных и методы

※ Начните работать по специальности уже через 5 месяцев

※ Соберите собственный проект для портфолио и выделитесь среди других кандидатов перед будущем работодателем

Формат обучения:

вебинары, видеолекции, практические занятия, самостоятельные работы

Документ:

Удостоверение о повышении квалификации

Поддержка

1. Telegram-группа с одногруппниками, кураторами и наставником курса.
2. Возможность в индивидуальном порядке задать вопрос преподавателю курса.
3. Подробный разбор домашних заданий.

Когда:

26 июня

Длительность:

5 месяцев

Аналитик данных — одна из самых востребованных профессий в российском сегменте IT-сферы. Число вакансий постоянно растёт. А средняя зарплата превышает 150−200 тысяч рублей в месяц.

Это востребовано и высокооплачиваемо.

Специалисты по анализу данных вносят большой вклад в развитие бизнеса, помогают принести результаты в виде повышения эффективности компании.

Это приносит пользу.

Аналитика данных — универсальная область, а специалисты по аналитике востребованы в самых разных отраслях. Вы можете выбрать любую отрасль, которая вам ближе всего и развиваться в ней.

По статистике, начиная работать с нуля и постепенно приобретая опыт работы в течение 3-х лет, вы можете вырасти в заработной плате в 2 раза.

Это перспективно.

...потому что профессия «Аналитик данных»:

Вам точно стоит пройти этот курс

250 000 руб.+

Профессионал

• более 3-х лет в работе

110 000 руб.

Опытный специалист

• год в профессии

90 000 руб.

Средний уровень

• полгода после курса

60 000 руб.

Младший специалист

• после курса

В ДОХОДЕ

Уже во время обучения вы начнёте шагать по карьерной лестнице и расти в цене.

Начните свой рост

После 4х месяцев работы ваш доход превысит затраты на обучение.

Профессия входит в ТОП-5 самых востребованный профессий будущего

и будете это делать потом, когда станете аналитиком данных:

Вы научитесь сейчас

2

Применять языки SQL и Python для сбора, подготовки и визуализации данных

4

Осуществлять поиск данных в открытых источниках, библиотеках и репозиториях для анализа Big Data

6

Создавать программные приложения и аналитический контент, организовывать совместную аналитическую работу, используя облачные аналитические платформы.

1

Осуществлять оценку и выбор решений для поставленных задач

3

5

Решать задачи, используя OLAP-технологии

Выполнять подготовку и разметку структурированных и неструктурированных данных для осуществления анализа больших данных.

Почему стоит обучаться именно в МЭО Академии?

Наши программы разработаны ведущими экспертами рынка образования — практиками отрасли и кандидатами наук

Поддерживаем на протяжении всего обучения каждого слушателя и не даём сбиться с пути

Проводим каждую неделю практический вебинар по выбранному вами направлению

Обучили уже более 15 000 слушателей в рамках образовательных федеральных проектов

Предоставляем удобный интерфейс для обучения — личный кабинет в браузере и удобное мобильное приложение

Даём больше активной практики, меньше сухой теории

Кому курс будет полезен:

Тем, кто хочет стать фрилансером

Начните работать с заказчиками или на себя, находясь в любой точке мира, самостоятельно планируя свой рабочий график.

Новичкам в профессии

Хотите попробовать себя в новой перспективной сфере с возможностью быстрого роста.

Аналитикам, которые хотят сменить профиль

Профи

Получите знания в программировании для решения бизнес-задач. Изучите инструменты для анализа, сборки и презентации данных заказчику.

Продолжайте профессионально совершенствовать свои знания и навыки в программировании, оставаясь в потоке получения новой актуальной информации.

обучение

как проходит

Старт обучения

Зависит только от вас. Вы можете начать в любое время после оплаты и двигаться в удобном для вас ритме, чтобы это не мешало работе / личной жизни / другой учёбе.

Средний срок прохождения обучения. Гибкость нашей платформы позволяет вам самостоятельно контролировать интенсивность обучающего процесса.

6 месяцев

Практика на кейсах

Выполняйте практические задания на основе реальных кейсов, тем самым приобретайте настоящий опыт. С похожими задачами вы в последующем можете столкнуться на будущей работе.

Ёмкие видеоуроки

Легко и быстро осваиваются. На нашей платформе к ним можете легко возвращаться, чтобы что-то вспомнить или повторить.

Качественная обратная связь

Общайтесь с преподавателем внутри вашего личного кабинете, получайте подробные разборы домашних заданий, работайте над ошибками и над улучшением качества своих работ.

Поддержка

Итоговый проект

Мы будем вас поддерживать на протяжении всего курса, поможем выбрать оптимальный для вас ритм обучения, не дадим сбиться с пути и поможем с поиском работы после окончания курса.

Выполните крупный проект по окончании курса, защитите его перед наставником и получите собственный реальный кейс для будущего работодателя или заказчика.

обучения

Программа рассчитана на 5 месяцев, ей нужно будет посвящать 10-12 часов в неделю.

программа

7 самостоятельных

28 вебинаров

9 практических работ

Вебинары с экспертами проходят 1 или 2 раза в неделю в 19:00 по МСК. Записи вебинаров, как и другие полезные материалы, хранятся в вашем личном кабинете.

*Желательны минимальные знания языка Python перед стартом обучения

Модуль 1
Базовый

94 практических заданий

162 часа

29 лекций

39 самостоятельных

1. Переменные и типы
2. Основные конструкции языка
3. Математические вычисления, модуль math
4. Обработка исключительных ситуаций
5. Функции
6. Форматный вывод

Тема 1. Основы вычислений на языке Python

Лекции:

Практика:

1. Списки
2. Построение графиков и диаграмм
3. Рисование плоских фигур

Тема 2. Обработка табличных данных и их визуализация

Лекции:

Практика:

1. Массивы
2. Многомерные массивы
3. Тренды

Тема 3. Матрицы и векторы

Лекции:

Практика:

1. Символьные преобразования
2. Дифференцирование и интегрирование
3. Предел функции

Тема 4. Символьные вычисления

Лекции:

Практика:

1. Введение в Google-таблицы, сводные таблицы Excel
2. Применение сводных таблиц для маркетинговой сегментации
3. Создание отчётов в Google Data Studio
4. Применение машинного обучения к данным в Google Таблицах
5. Обзор типов данных Pandas
6. Библиотеки визуализации данных Matplotlib, Aeaborn, Altair, Plotly Express
7. Исследовательский анализ данных (EDA) с использованием pandas
8. Разведочный анализ данных с использованием
библиотек автоматизации EDA (Pandas Profiling,
Sweetviz, Dataprep, D-Tale, Mitosheet, Bamboolib)

Тема 5. Введение в бизнес-аналитику

Лекции:

Практика:

Модуль 2
Профильный

92 практических заданий

138 часа

21 лекция

25 самостоятельных

1. Машинное обучение для решения задач Data
Mining. Линейные модели и градиентный спуск в машинном обучении
2. Алгоритмы построения деревьев решений, критерии разделения. Бэггинг, Random Forest, Extremely randomized trees
3. Бустинг. AdaBoost и градиентный бустинг над решающими деревьями
4. Фреймворки машинного обучения
5. Кластерный анализ, алгоритм k-means и поиск
ассоциативных правил
6. Введение в нейронные сети
7. Глубокие нейронные сети
8. Анализ временных рядов
9. Автоматическое машинное обучение (AutoML)

Тема 1. Методы машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа табличных данных.

Лекции:

Практика:

1. Облачные технологии обработки больших данных
2. Маркетинговая аналитики на SQL в BigQuery
3. Машинное обучение на SQL в BigQuery
4. Интеграция аналитических сервисов Google BigQuery и Colab
5. Анализ больших данных с использованием фреймворка Spark и библиотек Python

Тема 2. Современные озёра и хранилища данных, аналитика больших данных и методы искусственного интеллекта

Лекции:

Практика:

1. Платформа H2O.ai
2. Платформа RapidMiner
3. Аналитические технологии отечественной платформы Loginom
4. Платформа Knime
5. Создание интерактивной отчетности в Tableau
6. Аналитические технологии Power BI
7. Визуализация данных в Yandex DataLens

Тема 3. Платформы науки о данных и машинного обучения и платформы бизнес-аналитики

Лекции:

Практика:

После прохождения курса каждый выпускник МЭО Академии получит:

2

Именной сертификат МЭО Академии. С печатью и подписью от генерального директора МЭО. Отличное дополнение в вашем портфолио.

1

Удостоверение о повышении квалификации установленного образца. Подтвердит, что вы прошли углубленный курс и обучились новой профессии.

3

Скидкой сможете воспользоваться в любое время после начала обучения

Вас обучат преподаватели

— ВЕДУЩИЕ ЭКСПЕРТЫ РЫНКА

Бочаров
Михаил Иванович

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
— Доцент департамента анализа больших данных и машинного обучения, Кандидат педагогических наук

Сахнюк
Павел Анатольевич

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
— Доцент департамента бизнес-информатики, Кандидат технических наук

Сарафанова
Елена Витальевна

Общество с ограниченной ответственностью «Мобильное Электронное Образование»
— Академический директор, Кандидат экономических наук, Доцент

Абрамов
Владимир Иванович

Общество с ограниченной ответственностью «Мобильное Электронное Образование»
— Директор научно-методического центра управления образованием к.э.н.

Ваше резюме после окончания обучения

Изабелла Овечкина:
Аналитик данных

от 80 000
руб.

Умения:

Ожидаемая зарплата:

(Начинающий специалист)

Начните свой путь на встречу новой профессии уже сейчас

Оплатить всю сумму сразу со скидкой 10 000 руб.

80 000 руб.

Оплатить со скидкой

Оставить заявку на бесплатную консультацию

В рассрочку в Tinkoff
на сумму 90 000 руб.

от 3 500 руб.

оплатить в рассрочку

на срок от 3-х месяцев

цена со скидкой

гайд по профессии
«аналитик данных»

Зачем ждать?
Если можно начать погружение в профессию прямо сейчас!

скачать бесплатно

С МЭО Академией меняют жизнь — открывают новые горизонты

Алексей Жуков

репетитор информатики с заработком 70 000 руб. в месяц.

В прошлом:

Сейчас: аналитик данных с зарплатой 130 000 руб.

«Спустя полтора года решил сменить фокус. Сейчас не могу представить что-то, что может меня увлечь больше, чем аналитика данных. Да, поработать пришлось конечно не мало. но на этом не планирую останавливаться.»

Владимир Павлов

начинающий программист с заработком 90 000 руб. в месяц.

В прошлом:

Сейчас: аналитик данных с зарплатой 150 000 р.

«Хотел расширить спектр знаний. Теперь работаю аналитиком данных в крупной IT-компании. Продолжаю набираться опытом работы. Спасибо преподавателям МЭО Академии за проработку учебного материала и новые знания!»

Екатерина Власова

экономист с заработком 65 000 руб. в месяц.

В прошлом:

Сейчас: аналитик данных с зарплатой 110 000 руб.

«Проработав 3,5 года экономистом 5/2 в офисе, захотела свободы и поняла, что хочу изучить более современную профессию, которая позволит работать удалённо. Сейчас мой заработок выше (спустя 2 года работы в направлении), чем за 3,5 лет работы экономистом. Спасибо МЭО Академии, которая воплощает мечты в реальность!»

Пётр Соловьёв

торговый представитель с доходом 110 000 руб. в месяц.

В прошлом:

Сейчас: аналитик данных с зарплатой 130 000 руб.

«Я точно могу сказать, что МЭО поменяли мою жизнь! Сильно на моём доходе это не сказалось, бизнес мне приносил материальный результат. Но, начав работать по профессии, появилась стабильность и уверенность в завтрашнем дне, стало меньше нервов и, как ни странно, больше времени на личную жизнь (конечно, в сравнении с предпринимательством)!»

Родион Васильев

студент бакалавриата с доходом 20 000 руб. в месяц.

В прошлом:

Сейчас: аналитик данных с зарплатой 130 000 руб.

«Обучался в институте государственной службы, давно понимал, что даже не начну работать по высшему образованию. Ещё будучи студентом начал обучение на данном курсе. В результате сразу после окончания ВУЗа устроился на работу аналитиком. Так я и начал выстраивать свой карьерный рост.»