Куда пойти учиться? Big Data Analyst

#

Аналитик данных это специалист, который занимается обработкой больших объемов данных с последующим понятным и легко воспринимаемым заключением. Используя в работе знания точных наук, информатики, бизнеса и экономики, собирает и обрабатывает массивы данных для составления не только описательного анализа, но и разработки, планов, стратегий, рекомендаций и прогнозов.

Аналитики Big Data используют в практической деятельности различные технологии и методы анализа, в частности:  

  • краудсорсинг — использование творческого потенциала привлеченных специалистов для разработки инновационных решений; 

  • Data Mining — система интеллектуального глубинного анализа данных, в результате которого выявляются неисследованные ранее тенденции и структуры; 

  • машинное обучение; 

  • искусственные нейронные сети; 

  • статистический анализ; 

  • пространственный анализ.

Куда пойти работать

Тем, кто выбирает эту профессию, необходимо заранее озаботиться вопросом будущего трудоустройства. Навыки, полученные в процессе обучения, пригодятся вам при устройстве на работу в интернет-компании, исследовательские отделы бизнес-корпораций, правоохранительные органы, стартапы в области обработки данных.

Преимущества специальности:

  • Высокая заработная плата

  • Быстрый карьерный рост в успешных компаниях

  • Повышение квалификации за счет фирмы 

  • Участие в симпозиумах и научных конференциях

Минусы:

  • Высокие требования и ответственность

  • Ненормированный рабочий день

  • Частая психологическая напряженность

  • Отсутствие спроса в небольших городах

 

Объем обрабатываемой и систематизируемой человеком информации с каждым годом увеличивается. Математики просчитали, что к 2023 году объем обработанных данных достигнет 80-84 зеттабайт, а к 2025 году этот показатель возрастет еще в десять раз. Поэтому управление большими информационными данными (Big Data), структурированными и неструктурированными, становится все более актуальной задачей.

 

Мы собрали для вас актуальные онлайн-курсы, на которых вы сможете получить данную профессию с нуля или перейдя из смежной специальности.

Аналитик данных от Нетологии

Стоимость: 127 000 рублей (без учета скидок)

Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году.

Кому подойдет курс:

  • Всем, кто хочет работать с данными. Курс дает техническую базу и навыки использования инструментов для работы с данными.

  • Начинающим аналитикам. Вы получите инструменты для перехода на уровень middle и сможете работать над более интересными задачами.

  • Специалистам из смежных сфер. Маркетологов, программистов, продактов и проджектов ждет апгрейд навыков в аналитике и новая траектория развития карьеры.

Программа курса:

  1. От простого к сложному. Погружение в тему. В первом модуле вы разберетесь, что такое аналитическое мышление, и узнаете, откуда берутся данные. Изучите расширенные инструменты работы с Google-таблицами и познакомитесь с основами работы с данными.  

  2. Получение и подготовка данных (SQL и Python). Узнаете, как писать SQL-запросы, чтобы получать данные из хранилищ — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. Научитесь получать и презентовать инсайты для принятия решений. Познакомитесь с основами статистических проверок гипотез — чтобы больше ни один вывод не был сделан «потому что так было всегда» или «так кажется».  

  3. Обработка и проверка данных. Научитесь проверять данные на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков, и работать с проблемами, делая качество предсказаний достаточным для принятия решений. Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения и экономить время заказчика.

Факультет аналитики Big Data от GeekBrains

Стоимость: от 4 157 руб./месяц

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.

Кому подойдет курс:

  • Новичкам. Сможете стать специалистом по анализу больших данных, даже если никогда не работали в IT-сфере.  

  • Начинающим аналитикам. У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.  

  • Практикующим IT-специалистам. Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Программа курса:

  1. Фундамент анализа данных. Студенты научатся главному инструменту аналитика — языку SQL. Также изучат основы языка Python и базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).

  2. Сбор, обработка и хранение данных. Это основы Big Data. Студенты научатся собирать данные из различных источников. Также проработают процессы предобработки неструктурированных данных и их хранения в различных базах данных для дальнейшего анализа. На заключительном этапе познакомятся с популярным инструментом по работе с большими данными — Hadoop.

  3. Алгоритмы обработки и анализа данных. Совместно с компанией X5 Retail Group, студенты начнут изучение теории вероятностей и математической статистики для понимания работы алгоритмов анализа данных. Также узнают базовые алгоритмы для решения основных задач анализа данных, научатся реализовывать их с помощью Python и смогут применять их на практике в дальнейшем.

  4. Системы машинного обучения. Рекомендательные системы. Студенты погрузятся в прикладное машинное обучение: решат несколько бизнес-кейсов с применением ML, а также подробно изучат популярный фреймворк для работы с Big Data — Apache Spark. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.

  5. Аналитика Big Data для бизнеса. Студенты научатся решать задачи ML с отзывами клиентов, геоданными и соцсетями. Также освоят несколько задач бизнес-аналитика в современных BI-системах: построение витрин данных, прогнозирование, управление знаниями и отчетность. Помимо этого, студенты познакомятся с real-time системой обработки и анализа больших данных на основе Kafka и Apache Streaming. 

Профессия: Аналитик данных от SkillFactory

Стоимость: 13 500 руб./месяц

Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты — Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику. После прохождения базовой части программы вам предстоит выбрать специализацию на одном из самых актуальных направлений работы аналитика: продукте или маркетинге. 

Кому подойдет курс:

  • Новичок. Ваш опыт работы максимально далек от аналитики. Хотите узнать что-то новое и интересное, окунуться в компьютерную среду, и получить востребованную специальность с нуля. Вам не потребуется знаний, выходящих за рамки школьной программы. Вы получите достаточную подготовку, чтобы решать задачи аналитика уровня junior.

  • Работаете в сфере IT или в банке. В вашей текущей работе есть пересечения с аналитикой, и вы хотите профессионально расти, получив сильную базу и практику в новой области. Вы пополните свое портфолио десятком решенных задач и кейсов. Опыт работы с данными позволит вам быстрее сориентироваться в программе, пройти переподготовку и использовать ресурсы Центра карьеры для быстрого развития карьеры.

  • Аналитик. Уже работаете аналитиком или являетесь клиентом для аналитиков. Вы хотите поднять свой уровень компетенций и расширить инструментарий для текущей работы. На курсе вы решите кейсы из нескольких индустрий и задачи разной сложности, прокачаете знания разных аналитических фреймворков и хард скиллы.

Программа курса:

  1. Тренажер «Google Таблицы для анализа данных »

  2. Тренажер «Базы данных и SQL» 

  3. Тренажер «Python для анализа данных» 

  4. Курс «Статистика для аналитиков» 

  5. Курс «Построение отчетов в BI-системах» 

  6. Вариант 1: Продуктовая аналитика

  • Продуктовое мышление: 3 недели

  • Клиентская аналитика: 5 недель

  • А/В-тестирование: 6 недель

  • Data-driven культура: 2 недели

  1. Вариант 2: Маркетинговая аналитика

  • Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели

  • Когортный и RFM-анализ: 2 недели

  • Работа с базами данных: 2 недели

  • Настройка сквозной аналитики: 2 недели

  • Внешние источники данных: 2 недели

  • Инструменты анализа данных: 2 недели

  • А/В-тесты — статистика и математика: 2 недели

  • А/В-тесты — проблемы при А/В-тестировании и их решение: 2 недели

Методы анализа данных и машинного обучения от МФТИ

Стоимость: 130 000 рублей

На курсе мы детально разберем процесс применения машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. Вы постигнете искусство предсказательного моделирования и освоите интеллектуальный анализ данных.

Кому подойдет курс:

  • Для комфортного обучения на курсе «Методы анализа данных и машинного обучения» вам необходимо обладать базовыми навыками работы в Python и знаниями базовой математики, основ линейной алгебры, математической статистики.   

  • Для зачисления на курс необходимо пройти онлайн-тестирование.

 

Программа курса:

БАЗОВЫЕ АЛГОРИТМЫ 10 ЗАНЯТИЙ 

  1. Знакомство с анализом данных и машинным обучением

  2. Методы предобработки данных

  3. Линейная и логистическая регрессия, регуляризация

  4. Методы классификации в машинном обучении (SVM, работа с представлением, наивный Байес) 

  5. Кластеризация

  6. Методы понижения размерности

  7. Деревья и градиентный бустинг 

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ 12 ЗАНЯТИЙ 

  1. Введение в PyTorch

  2. Введение в машинное зрение

  3. Введение в обработку текста

  4. Обработка временных рядов, классический подход

  5. Обучение с подкреплением

Курс: Data Scienist

Стоимость: 64 896 руб.

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии. Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH.

Кому подойдет курс:

  • Программа подходит для людей, имеющих базовые навыки в Digital. Наши методики и система поддержки позволят вам гарантированно научиться созданию аналитики для сайтов и мобильных приложений.

Программа курса:

 

  1. SQL для анализа данных

  2. Python и обработка данных

  3. Построение Machine Learning моделей

  4. Нейронные сети и NLP

  5. Рекомендательные системы

  6. Аналитика больших данных

  7. Обработка больших данных

  8. Визуализация данных

  9. Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Курсы по теме
Курсов по теме не найдено