Обзор Курса «Hard Аналитика данных»: Продвинутое Обучение и Сертификация от Karpov.courses в 2024

В настоящей статье мы рассмотрим курс "Hard Аналитика данных", который предлагает углубленное обучение с акцентом на машинное обучение, анализ данных и разработку отчетности.

Почему курс «Hard Аналитика данных» актуален:  Spark, S3 и Clickhouse

Обучающие программы и курсы с выгодой 5%! - promokodus5. 
Активировать Промокод

Курс «Hard Аналитика данных» представляет собой ключевой инструмент для аналитиков, работающих в крупных компаниях, сталкивающихся с необходимостью эффективной работы с данными.

Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются специалисты, является создание отчетности без понимания бизнес-задач, что может значительно снижать производительность команды. Программа курса включает в себя обучение писать пайплайны обработки данных и работать с различными хранилищами данных, что позволяет улучшить качество аналитических решений.

• Особое внимание уделяется использованию инструментов Spark, S3 и Clickhouse для работы с большими объемами данных. Эти знания необходимы аналитикам данных среднего уровня для решения сложных задач и ответа на вопросы заказчиков, выходящие за рамки стандартных A/B-тестов.
• Курс способствует созданию культуры экспериментов в компании и изучению продвинутых методов анализа данных, что повышает оперативность и точность принимаемых бизнес-решений.
• Освоение основ машинного обучения и умение самостоятельно разрабатывать модели представляют собой значительное преимущество для специалистов на рынке труда. Участники курса научатся создавать, обучать и оценивать модели машинного обучения, а также применять их для решения конкретных бизнес-задач.
• Курс также предлагает альтернативные подходы к созданию отчетности, не ограничиваясь только дашбордами, что способствует более гибкому и комплексному анализу данных в контексте бизнеса.

Программа курса «Hard Аналитика данных»

Скидка 12 000 рублей на курс «Аналитик данных» и еще -5% по промокоду! - promokodus5. 
Активировать Промокод

Курс представляет собой структурированную программу обучения, охватывающую несколько ключевых аспектов работы аналитика данных. Продолжительность курса составляет 3 недели, в течение которых участники углубляют свои знания в создании отчетности, ориентированной на бизнес-задачи.

1. Каждый блок курса сопровождается практическими заданиями, что позволяет студентам непосредственно применять полученные знания на практике.
2. Блок «Создание дашбордов с помощью Dashboard Canvas» длится 5 недель и фокусируется на разработке пользовательских дашбордов для визуализации данных.
3. Особое внимание уделяется работе с командой DWH (Data Warehouse) и обработке больших объемов данных. В рамках блока «DWH: логическая архитектура» студенты знакомятся с методами организации данных в хранилищах и логической структурой DWH, ведущими преподавателями которого являются Евгений Ермаков и Александр Волынский.
4. Блок «Продвинутые эксперименты» занимает 10 недель и охватывает различные методики проведения экспериментов в бизнесе. Каждый модуль завершается финальным проектом, позволяя студентам продемонстрировать усвоенные знания на практике.
5. Курс включает изучение инструментов Spark, S3 и Clickhouse для работы с аналитическими хранилищами данных.
6. Особое внимание уделяется блоку «Машинное обучение для решения задач аналитики», ведущим преподавателем которого является Никита Табакаев, что позволяет студентам овладеть методами создания и обучения моделей машинного обучения для решения бизнес-задач.

Что нужно для начала работы в области аналитики данных

Для успешного старта в области аналитики данных необходимо обладать определенным набором знаний и навыков.

Основой является уверенное владение базовым синтаксисом Python и SQL, что позволяет эффективно работать с данными и выполнять простые и сложные запросы.

• Важно также умение строить базовые визуализации данных с использованием инструментов как Tableau, Power BI, Superset или аналогичных, что помогает визуализировать и представлять данные в понятной форме.
• Для аналитика данных важно иметь знание методов проверки гипотез, статистических критериев и интерпретации p-value, что способствует объективному анализу данных и принятию обоснованных решений.
• Опыт работы с запросами, включая JOIN, WHERE, GROUP BY и агрегационные функции, позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что является необходимым для работы в области аналитики данных.

Эти навыки и знания являются основой для начала успешной карьеры в области аналитики данных, обеспечивая специалисту возможность эффективно работать с данными и проводить качественный анализ информации для поддержки бизнес-решений.

Обучение продвинутой аналитике данных с акцентом на машинное обучение и отчетность

Курс представляет собой комплексную программу, направленную на развитие профессиональных навыков в области аналитики данных с акцентом на продвинутые методы машинного обучения и эффективное создание отчетности. Программа включает в себя глубокое изучение продуктового подхода к созданию отчетности, что позволяет участникам разрабатывать и внедрять качественные аналитические решения, ориентированные на потребности бизнеса.

• Особое внимание уделяется работе с командой DWH и обработке больших объемов данных, что является неотъемлемой частью работы аналитика данных в современных условиях. Модуль «Машинное обучение для решения задач анализики» позволяет участникам овладеть ключевыми методами машинного обучения и применять их для сложных аналитических задач.
• Курс также включает в себя возможности для учебной поддержки со стороны опытных преподавателей, работу на удаленном сервере для практических занятий и разработки проектов. Участникам предоставляются удобные финансовые условия, включая возможность оплаты обучения полностью или в рассрочку на 6 месяцев, а также варианты оплаты через работодателя или партнеров курса.

Курс «Hard Аналитика данных» представляет собой отличный выбор для тех, кто стремится расширить свои знания в области аналитики данных и повысить свою профессиональную компетентность в сфере анализа данных и машинного обучения.

Авторы курса: эксперты в аналитике данных

Скидка 12 000 рублей на курс «Аналитик данных» и еще -5% по промокоду! - promokodus5. 
Активировать Промокод

Авторский коллектив курса «Hard Аналитика данных» представляет собой выдающихся специалистов в области аналитики данных и машинного обучения, каждый из которых внес значительный вклад в развитие аналитических практик и технологий.

1. Нерсес Багиян, занимающий должность Head of Data Science в Raiffeisen CIB и Chief Analytics Officer в Kolesa Group, обладает обширным опытом в области анализа данных и разработки стратегий для ведущих компаний.
2. Дмитрий Казаков, ранее работавший BI-evangelist в Yandex DataLens и приводивший к развитию BI в Yandex Go, известен своими достижениями в области бизнес-анализа и разработки BI-систем.
3. Роман Бунин, также из Yandex DataLens и ныне занимающийся руководством платформы данных toloka.ai, обладает более десятилетним опытом работы с данными и разработки инновационных решений в области аналитики.
4. Евгений Ермаков и Александр Волынский, технические менеджеры продукта ML Platform в VK Cloud Solutions, ведут разработку инфраструктуры для машинного обучения и обработки больших данных, внедряя передовые технологии в решения для бизнеса.
5. Никита Табакаев, аналитик в Raiffeisen CIB, активно участвует в продуктовой аналитике и внедрении инновационных подходов в банковской сфере.

Коллектив авторов курса «Hard Аналитика данных» обеспечивает высокий уровень профессионализма и экспертизы, делая программу обучения не только практически полезной, но и актуальной для современных требований рынка данных и аналитики.

Помощь в обучении: кураторы, ревьюеры, эксперты

В процессе обучения на курсе «Hard Аналитика данных» студенты получают значительную поддержку от различных специалистов и экспертов, что способствует успешному освоению материала и достижению высоких результатов.

• Ревьюеры играют важную роль, проводя анализ кода и оценивая выполненные проекты, после чего предоставляют развернутую обратную связь. Это позволяет студентам не только закреплять теоретические знания, но и развивать практические навыки в реальных проектах.
• Эксперты, имеющие богатый опыт в аналитике данных и машинном обучении, активно помогают студентам с решением сложных задач, делятся своим опытом и мотивируют к достижению правильных решений в процессе обучения.
• Кураторы курса поддерживают студентов в организационных вопросах и вопросах по обучению, обеспечивая комфортную и продуктивную образовательную среду.
• Для оперативного решения вопросов доступен чат-бот Ева, который предоставляет необходимую помощь и консультации по анализу данных и программированию, что значительно упрощает процесс обучения и повышает его эффективность.

Кому подойдет курс «Hard Аналитика данных»

Курс «Hard Аналитика данных» идеально подходит для специалистов, уже имеющих опыт в области аналитики данных и стремящихся к профессиональному росту. Он предназначен для аналитиков данных уровней junior и middle, которые желают расширить свои знания и навыки в области машинного обучения, продвинутой обработки данных и аналитических методов.

• Курс обеспечивает необходимые инструменты и знания, которые помогут участникам не только эффективно работать с данными, но и принимать обоснованные решения на основе сложных аналитических данных.
• После успешного завершения курса, участники смогут уверенно претендовать на повышение грейда внутри компании или успешно конкурировать на рынке труда, обладая ценными навыками в области продвинутой аналитики данных.

Кроме того, курс предоставляет возможность изучения продуктового анализа и BI-аналитики, что делает его актуальным и для специалистов, работающих в этих областях или стремящихся расширить свой профессиональный спектр. Обучение на курсе «Hard Аналитика данных» не только расширяет знания участников, но и дает практические инструменты для решения сложных задач анализа данных в современных условиях бизнеса.

FAQ

Какова стоимость обучения на курсе "Hard Аналитика данных"?

Стоимость обучения на курсе "Hard Аналитика данных" варьируется в зависимости от выбранного способа оплаты: полная стоимость обучения составляет 120,000 ₽, с возможностью оплаты в рассрочку от 12,500 ₽ в месяц. Оплата через работодателя также доступна.

Как часто открываются уроки на курсе "Hard Аналитика данных"?

Уроки на курсе "Hard Аналитика данных" открываются три раза в неделю: по понедельникам, средам и пятницам.

Какие требования к уровню подготовки студентов на курсе?

Курс предназначен для аналитиков данных уровней junior и middle. Необходимы базовые знания Python и SQL, а также понимание основ статистики и машинного обучения.

Кто ведет курс "Hard Аналитика данных"?

Курс "Hard Аналитика данных" разработан и ведется командой экспертов, включая Нерсеса Багияна, Дмитрия Казакова, Романа Бунина, Евгения Ермакова и Александра Волынского.

Каковы условия получения сертификата по окончании курса?

Для получения сертификата по окончании курса необходимо успешно завершить все модули обучения, выполнить финальные проекты и пройти оценочные процедуры.

Как долго длится обучение на курсе "Hard Аналитика данных"?

Обучение на курсе "Hard Аналитика данных" зависит от индивидуального темпа студента, но в среднем требует от 8 до 16 часов занятий в неделю.

Какие методы поддержки и обратной связи предоставляются в процессе обучения?

В процессе обучения предусмотрены регулярные ревью кода, обратная связь от экспертов и кураторов, а также доступ к дополнительным материалам и ресурсам.

Кому наиболее подходит курс "Hard Аналитика данных"?

Курс "Hard Аналитика данных" подходит для аналитиков данных уровней junior и middle, а также для тех, кто стремится повысить свой профессиональный грейд в компании или при поиске работы.

Заключение

В статье о курсе "Hard Аналитика данных" мы рассмотрели важные аспекты обучения, охватывающие продвинутые технологии анализа данных, машинного обучения и отчетности. Курс предоставляет уникальную возможность не только освоить теоретические аспекты работы с данными, но и применить их на практике через проекты и задачи из реального бизнеса.

• Основными преимуществами курса являются гибкие условия обучения, включая возможность рассрочки и оплаты через работодателя, а также поддержка опытных преподавателей и экспертов в области данных. Студенты имеют доступ к актуальным материалам, регулярным обратным связям и разнообразным методам обучения, что способствует глубокому и всестороннему освоению материала.

Завершая обзор курса, хочется подчеркнуть, что "Hard Аналитика данных" отлично подходит для аналитиков данных, стремящихся к карьерному росту и повышению квалификации в области Data Science. Этот курс не только расширяет профессиональные горизонты, но и помогает создать прочные основы для успешной карьеры в аналитике данных.