«BigData для начинающих — зачем нужно и как развиваться?» (открыть на Youtube)
Хочешь узнать детальнее
про наш курс «Аналитик Big Data»?
Трудоустройство
гарантия трудостройства в течение 6 месяцев обучения
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 60 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Получить консультацию по курсу «Аналитик Big Data»
Мы расскажем детали курса, а также забронируем для вас текущую цену курса
Наши спикеры
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
Программа курса (60 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, мат.модели 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
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации
  • Основы описательной статистики
  • Статистический анализ данных
...
Блок 3: "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 4: "Аналитика больших данных"
  • Машинные методы для обработки данных
  • Культура сбора и источники данных
  • Предобработка и визуализация данных в pandas
  • Улучшение качества работы с данными
  • Построение прогнозных и предсказательных моделей
  • Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
  • Основы работы в Hadoop и MapReduce
  • Работа с облачными платформами: AWS, EMR, Azure
  • Продвинутые подходы в MapReduce
  • Работа в pyspark
  • Организация команды для работы с данными. CRISP-DM
...
Блок 5: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Ответим на вопросы и расскажем про курс
Курс по Big Data
  • 60 лекций и 60 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
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
Куда трудоустраиваются студенты?
Вы выпустили более 2000 студентов. В среднем 85% студентов мы трудоустраиваем за время курса.
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
Мы всегда на связи — пожалуйста, выберите как вам удобнее будет пообщаться
расскажем детали по курсу и пришлём дополнительные материалы
Дипломные проекты
Как дипломную работу можно взять проект с работы, личную идею или один из проектов, предложенных ментором
Построение с 0 системы сквозной аналитики
В большинстве компаний на данный момент нет нормально настроеных систем аналитики, студенты, получившие опыт построения сквозной аналитики с 0, могут отлично помочь таким компаниям
Предсказательная модель оттока пользователей с сервиса
Частотная задача построения модели (и системы нотификаций) прогнозирования ухода пользователей с сервиса с целью их удержания "на опережение"
Создание системы дашбордов для менеджмента компании
Для качественной работы компании нужна "картинка сверху" — анализ текущей ситации в компании, проблемных точек и настроенная система нотификации
Успейте записаться на курс до повышения цен
Мы постепенно собираем группу и ближе к старту курса цена повышается каждую неделю
Оплата курса по Аналитике
Цена курса: 69.000 рублей
(на данный момент действуют скидки, обозначенные ниже)
Разовый платёж
(экономия 34.000)
Финальная стоимость:

69.000 рублей
35.000 рублей
Купить курс с наибольшей скидкой
Оплата по частям
(экономия 27.600)
Размер каждого из 6 платежей:
6.900 рублей
Оплатить по частям
Click to order
Cart
Total: 
Ваш номер телефона