Аналитик данных

Категория обучения:
Аналитик данных
Формат курса:
Онлайн-занятия, Домашние задания, Обратная связь кураторов, Чат студентов
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Поделиться с друзьями:
Особенности курса:
Аналитик данных (Data Analyst) - это специалист по работе с большими данными. Он собирает их, анализирует, визуализирует и делает выводы. На основании полученных гипотез компании принимают важные для бизнеса решения.
Для кого подойдет курс:

На кого рассчитан курс?

  • Дата-аналитики уровня Junior
  • Специалисты по отчетности
  • Выпускники
  • Маркетологи, менеджеры продукта, бизнес-аналитики, экономисты, специалисты по планированию
Описание курса:

После курса вы:

  • сможете работать в области анализа данных, начиная с junior ступени;
  • общаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требования;
  • предобрабатывать и исследовать сырые данные;
  • статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу;
  • писать SQL и Python код для целей анализа и визуализации данных;
  • использовать BI платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-стори;
  • презентовать результаты работы и находить правильные слова «просто о сложном»;
  • иметь представление о различных инструментах в сфере дата-анализа, а также о возможных путях дальнейшего развития в области ML, Data Science.
Онлайн-школа
Преимущества обучения: Программы обучение для трех уровней сложности: от новичков до профессионалов; Программы разработаны с учетом требований IT-рынка; Преподаватели знакомы не только с теорией, но и являются практиками в своей сфере; Занятия проходят в онлайн-формате; Нацеленность на получение практических навыков; Разработка выпускного проекта, который можно добавить в своё портфолио; Быстра...
000
0.0
0.0
0.0
0.0
Нет отзывов. Напишите отзыв первым!
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Также рекомендуем посмотреть курсы
Хотите освоить новую профессию? Выберите наиболее подходящие для вас курсы, прочитав реальные отзывы!
Аналитик данных
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Вы научитесь самостоятельно собирать, анализировать и презентовать данные, выдвигать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их тестирования.
Аналитик данных с нуля
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Научитесь анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. Сможете строить прогнозы на основе данных и помогать бизнесу принимать решения.
Аналитик данных с нуля
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
На практике научитесь формулировать требования к системам, моделировать их и создавать детализированные прототипы. Сможете предложить бизнесу эффективные решения и стать востребованным специалистом.
Аналитик данных
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Став аналитиком вы научитесь профессионально работать с данными
Профессия Аналитик данных
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Программа которая подстраивается под вас: выбираете специализацию продукт/маркетинг после основного блокапосле первого блока устраиваетесь на работу и параллельно учитесь и работаете
Аналитик данных с нуля
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Получите востребованную профессию независимо от прошлого опыта, специальности и образования. После обучения получите диплом о профессиональной переподготовке.

Аналитики Big Data несут ответственность за анализ больших данных для оценки технических характеристик организации и предоставления рекомендаций по усовершенствованию системы.

Специалист может сосредоточиться на:
потоковой передаче и оперативных данных
миграции данных.
Аналитики больших данных могут работать в различных компаниях, включая фирмы, предоставляющие финансовые услуги, и поставщиков технологических услуг.

Требуемые навыки
Аналитики больших данных должны обладать отличными техническими знаниями, поскольку они отвечают за оценку наборов информации и реализацию соответствующих решений.

Опыт и навыки такого специалиста могут включать следующее:
  • программирование и кодирование
  • способность переводить неструктурированную информацию в структурированную
  • умение работать в облачных сервисах, таких как Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure, практические знания SQL, различных CRM, Salesforce.
Специалист по большим данным должен уметь определять тенденции в наборах данных, точно читать модели и разрабатывать правила на основе своего анализа.