Оставить заявку
Оставить заявку
Оставить заявку
Оставить заявку
Занятие в подарок!
Заполните форму и получите возможность бесплатно попробовать наш курс — уверены, вам понравится!
онлайн
Курс: Аналитик Big Data и старт в Data Science

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH
- 12 месяцев
Длительность
- в удобное время
Онлайн
- на практике
Обучение
- навсегда
Доступ к курсу
Что вы получите
Трудоустройство
помощь с трудостройством в течение 12 месяцев обучения
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 120 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Ваша будущая зарплата: от 145.000 рублей
Сейчас на рынке более 1800+ вакансий Аналитиков Big Data от ведущих компаний (с которыми мы сотрудничаем) — Яндекс, Skyeng, Nimax, Ingate, RedKeds, Selectel, Avito и другие.

Мы поможем вам получить необходимые навыки, собать проекты для вашего резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
Чему вы научитесь
Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить системы анализа больших данных
Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели
Использовать сложную математику для анализа Big Data
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Ответим на вопросы и расскажем про курс
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — полезные видеоуроки
Выполняете домашнее задание
В том темпе, в котором вам удобно
Общаетесь с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки
Защищаете дипломный проект
И дополняете им свое портфолио
Курс по Big Data
  • 120 лекций и 120 практических заданий от практиков рынка с проверкой
  • Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
  • По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
  • Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
Программа курса (120 лекций и воркшопов)
Блок 1: "Получение и подготовка данных: SQL"
  • Основы SQL
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
  • Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
  • Расширенные возможности SQL и основные ограничения
  • Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
  • Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
  • Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)
...
Блок 2: "Python и обработка данных"
  • Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
  • Python: работа с файлами и форматированный вывод
  • Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
  • Python: инструменты функционального программирования
  • Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
...
Блок 3: "Python и математические модели"
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации
  • Основы описательной статистики
  • Статистический анализ данных
  • Python и мат.модели
  • Использование базовых мат.моделей в Python
...
Блок 4: "Построение Machine Learning моделей"
  • Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
  • Деревья решений
  • Линейная и полиноминальная регрессия
  • Алгоритмы кластеризации
  • Способы повышения качества модели
  • Функции потерь и оптимизация
  • Оценка точности модели, борьба с переобучением, регуляризация
  • Улучшение качества модели
...
Блок 5: "Аналитика больших данных"
  • Машинные методы для обработки данных
  • Культура сбора и источники данных
  • Предобработка и визуализация данных в pandas
  • Построение прогнозных и предсказательных моделей
  • Основы работы в Hadoop и MapReduce
  • Работа в pyspark
...
Блок 6: "Обработка больших данных"
  • Улучшение качества работы с данными
  • Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
  • Работа с облачными платформами: AWS, EMR, Azure
  • Продвинутые подходы в MapReduce
  • Организация команды для работы с данными. CRISP-DM
...
Блок 7: "Визуализация данных"
  • Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
  • Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
  • Расширенные возможности визуализации данных + практика
  • Организация хранения данных для целей анализа
  • Презентация результата команде
  • Решение бизнес-задач в команде
  • Как управлять процессами по аналитике
...
Блок 8: "Рекомендательные системы"
  • Неперсонализированные рекомендательные системы
  • Сontent-based-рекомендации
  • Collaborative Filtering
  • Гибридные алгоритмы
  • Поиск по картинкам
  • Сегментация изображений, детекция объектов
  • Применение свёрточных нейронных сетей для задач сегментации и детекции
  • Применение рекуррентных сетей в задачах обработки изображений
  • Генеративные конкурирующие сети (GAN)
...
Блок 9: "Обработка естественного языка (NLP)"
  • Морфологический и синтаксический анализ
  • Методы снижения размерности в векторной модели
  • Информационный поиск
  • Тематическое моделирование (LSA, LDA, HDP)
  • Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram)
  • Счётные языковые модели и вероятностные языковые модели. LSTM.
  • Машинный перевод
  • Генерация текстов (Natural Language Generation)
  • Задача классификации в АОТ
...
Блок 10: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации
Получить полную программу курса и консультацию
Ваше резюме и проф.навыки после курса
Должность: Аналитик Big Data
Зарплата от: 145.000 рублей
Machine Learning
Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Продвинутая математика для ML
Методы математической оптимизации. Основы линейной алгебры и теории множеств
Построение ML-моделей
Построение прогнозных и предсказательных моделей
Продуктовые навыки
Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами
Hadoop
Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
Мат.статистика
Хороший уровень понимание базы мат.статистики, необходимый для работы с данными
Рекомендательные системы
Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей
MapReduce
Продвинутые подходы в MapReduce работы с BigData
SQL
Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов
Python
Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python
Визуализация данных
Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Data Studio
Презентация данных
Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных
Цифровой сертификат
Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве
Мы всегда на связи — пожалуйста, выберите как вам удобнее будет пообщаться
расскажем детали по курсу и пришлём дополнительные материалы
Куда трудоустраиваются студенты
Помогаем нашим студентам попадать на собеседования и устраиваться на работу
1
Портфолио на реальных кейсах
помогаем на наших реальных кейсах сделать практические задания, чтобы представить результаты на собеседовании
2
Подготовка резюме
помогаем собрать твой опыт в достойное резюме, подходящее для работодателя
3
Папочка с резюме
помещаем резюме наших учеников в специальную "папочку" в которую регулярно приходят HR и руководители, и приглашают студентов на собеседования
4
Подготовка к собеседованию
помогаем подготовиться к собесу и пройти тестовый собес с нашим ментором
5
Помощь на испытательном сроке
помогаем уже после трудоустройства удержаться на испытательном сроке
6
Защита диплома
потенциальные работодатели присутствуют на защите дипломов наших учеников
Успейте записаться на курс до повышения цен
Мы постепенно собираем группу и ближе к старту курса цена повышается каждую неделю
Дипломные проекты
Как дипломную работу можно взять проект с работы, личную идею или один из проектов, предложенных ментором
Кластеризация данных для сервиса страхования
Построение модели, работающей с BigData и автоматически относящей пользователей к компании к одной из заданных групп риска
Предсказательная модель оттока пользователей с веб-сервиса
Частотная задача построения модели (и системы нотификаций) прогнозирования ухода пользователей с сервиса с целью их удержания "на опережение"
Детекция фрода и нестандартного поведения
На примере заказов интернет-магазина определяем подозрительных пользователей с нестандартным поведением
Спикеры курса
Денис Соболев
Skyeng
Илья Чухляев
OWOX
Чайзат Ховалыг
Точка банк
Анна Морозова
Яндекс
Андрей Менде
Booking.com
Василий Сабиров
Devtodev
Глеб Сологуб
Skyeng
Секретные гости
Часто задаваемые вопросы
1. Я никогда не занимался аналитикой. У меня получится?
Программа подходит для людей, имеющих базовые навыки в Digital. Наши методики и система поддержки позволят вам гарантированно научиться созданию аналитики для сайтов и мобильных приложений.
2. Можно ли пропускать модули?
В конце каждого модуля есть практическое задание. Когда вы успешно выполните его, сможете открыть следующую часть программы. Такой подход гарантирует, что у вас будет мотивация двигаться дальше, а мы будем уверены в том, что дали вам все нужные знания.
3. Сколько потребуется времени, чтобы пройти все модули?
Курс рассчитан на 6 месяцов: кто‑то заканчивает раньше, кто‑то чуть позже. Здесь главное не скорость прохождения, а эффективное использование полученных навыков, поэтому лучше не торопиться и ориентироваться на заявленные 6 месяцев.
4. Я смогу общаться с преподавателями?
У вас будет куратор в чате, преподаватель лично прокомментирует домашние задания и даст полезные советы. Так вы сможете перенять уникальный опыт, профессиональные знания и лайфхаки ведущих специалистов рынка.
5. Сейчас у меня нет полной суммы для участия в программе, есть ли возможность оплачивать программу частями?
Да, у нас работает специальная рассрочка. Просто оставьте заявку на участие, и вы сможете обсудить все детали с менеджером.
Стоимость обучения:
6.000 рублей / месяц
Скидка 35% для первых 20 студентов
Первоначальная стоимость: 105.000 рублей 65.000 за полный курс