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.

---

---

Отзывы выпускников о программе

---

---

Предварительные требования

Программа предназначена для специалистов с высшим, средним профессиональным образованием, студентов старших курсов. Правила приёма...

Для поступления необходимо пройти вступительное тестирование...

---

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

---