Анализ данных на языке Python
Станьте аналитиком данных — научитесь превращать данные в прибыльные решения для бизнеса
Что делает аналитик данных?
Аналитик данных — это специалист, который превращает сырые данные в ценные бизнес-инсайты.
- Собирает и очищает данные — работает с базами данных, API и другими источниками, подготавливая информацию для анализа.
- Анализирует и ищет закономерности — применяет статистические методы и алгоритмы, чтобы выявить скрытые тренды и аномалии.
- Визуализирует результаты — создает графики и отчеты в Python-библиотеках (Matplotlib, Seaborn).
- Формулирует выводы и рекомендации — помогает бизнесу принимать решения на основе данных.
Аналитики данных нужны в IT, финансах, маркетинге, ритейле и других сферах, где есть большие объёмы данных.
Кому подойдет этот курс?
- Начинающим аналитикам – систематизируете знания и перейдёте в Data Science.
- Маркетологам и менеджерам – научитесь принимать решения на основе данных.
- Разработчикам – освоите ML и расширите карьерные возможности.
Что вас ждёт в программе?
Полный стек технологий Data Science:
- Python – с нуля до продвинутого уровня.
- SQL – работа с базами данных.
- Pandas, NumPy – обработка и анализ данных.
- Matplotlib, Seaborn – визуализация данных.
- Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch – машинное обучение.
- Временные ряды (ARIMA, LSTM, Prophet) – прогнозирование.
- Feature Engineering – создание признаков для ML.
- Деплой моделей – внедрение решений в production.
Реальные кейсы:
- Предсказание стоимости недвижимости.
- Классификация клиентов банка.
- Прогнозирование продаж.
- Распознавание изображений.
Итоговый проект:
Обучение заканчивается защитой собственного проекта на основе реальных данных.
Почему Data Science — профессия будущего?
Данные — новая нефть
Компании всех отраслей собирают огромные объемы информации, но без грамотного анализа она бесполезна. Data Science — это ключ к принятию умных решений,
автоматизации процессов и увеличению прибыли.
Востребованность во всех сферах
- Финансы — прогнозирование курсов валют, оценка рисков, обнаружение мошенничества.
- Маркетинг — анализ поведения клиентов, оптимизация рекламных кампаний, персонализация рекламы.
- Медицина — диагностика заболеваний, разработка лекарств, анализ медицинских изображений.
- Ритейл — анализ спроса, персонализированные рекомендации, динамическое ценообразование.
- Логистика — оптимизация поставок, снижение затрат.
Высокие зарплаты и карьерный рост
Средняя зарплата Junior Data Scientist в России — от 110 000 ₽, Senior — от 250 000 ₽ (по данным hh.ru и Habr Career за 2023 год).
Автоматизация и AI заменяют рутину, но не аналитиков
ИИ берет на себя шаблонные задачи, но интерпретировать данные, искать закономерности и принимать решения пока могут только люди.
В программу включен
микрокурс «Карьерное консультирование».
За одну лекцию и одну практику слушатели узнают: как правильно составить резюме начинающему специалисту, что в нем лучше не указывать, где его разместить,
на какие компании стоит обратить внимание, как успешно пройти дистанционное и очное собеседование, как найти стажировку.
Продолжительность
10 месяцев (252 ак. часа), включая итоговую аттестацию.
Начало обучения
- 1 октября (октябрь – июль)
- 1 марта (март - июнь, сентябрь - февраль)
В июле и августе - каникулы!
Форма обучения
Смешанная (лекции онлайн + практики очно) или онлайн.
Лекции проходят онлайн с преподавателем, практики проходят очно в аудитории.
Лекции и практики проходят по расписанию онлайн с преподавателем.
Занятия 2-4 раза в неделю по 4 ак. часа (в будни с 18:00, в выходные с 10:00 или с 14:00).
Отзывы выпускников о программе
Больше отзывов выпускников программы «Анализ данных на языке Python» в плейлисте.
Предварительные требования
Программа предназначена для специалистов с высшим, средним профессиональным образованием, студентов старших курсов. Правила приёма...
Для поступления необходимо пройти вступительное тестирование...
- Навыки решения алгоритмических задач;
- Навыки решения логических задач;
- Навыки поиска закономерностей.
Документ об окончании
Диплом СПбПУ о профессиональной переподготовке
установленного образца с присвоением квалификации «Специалист по большим данным»,
удостоверяющей право на ведение деятельности в сфере «Создание и применение технологий больших данных».
Примеры выпускных работ
Защиты 2022
Дата публикации: 26.09.2022 16:47
Дата изменения: 26.09.2022 17:03