+7 (812) 703-02-02 info@hse.spbstu.ru

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!

Стоимость
120 000 ₽

Возможна оплата в рассрочку.

Налоговый вычет на обучение - 13%.

Студентам скидки до 20%.

Выпускникам ВИШ скидка 10%.

Работникам СПбПУ скидка 20%.

Форма обучения

Смешанная (лекции онлайн + практики очно) или онлайн.

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

Компьютерный тест № ВКТ-135.1 Решение логических задач
  • 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