Курсы анализа на Python

Освойте самый популярный язык программирования за 3 месяца. Вы научитесь писать код на Python, работать с библиотеками, анализировать данные и создавать веб-приложения. Начнете изучение моделей машинного обучения. Курс ведут специалисты из Vezet и Сбермаркет, а домашние задания проверяет опытный наставник.

Кто такой аналитик данных? 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.  Что даст вам курс? Команда экспертов отобрала всю самую полезную информацию для старта карьеры в области анализа данных в оптимальном объеме! Акцент делается на практическую применимость каждого метода в реальной жизни. В программе курса "Аналитик данных" совмещены и особенности общения со стейкхолдерами с позиции основ бизнес-анализа, и техника с позиции дата-анализа, и BI, так как необходимо уметь не только качественно анализировать данные, но и наглядно их визуализировать. В реальности совмещение этих трех (в идеале - изолированных) ролей происходит весьма часто. Наш выпускник будет готов к такому варианту развития событий, и будет знать, какие навыки прокачивать в дальнейшем в зависимости от особенностей места работы.  В результате вы овладете необходимыми инструментами, чтобы получить старт в новой профессии или существенно снизить количество ежедневной рутины на текущем месте работы. На кого рассчитан курс? Дата-аналитики уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания; Специалисты по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее; Выпускники, желающие работать в области анализа данных, и обладающие необходимым минимумом знаний для старта Маркетологи, менеджеры продукта, бизнес-аналитики, экономисты, специалисты по планированию, желающие сократить свою ежедневную рутину до минимума 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.