[ITtensive] Аналитик данных на Python

Аналитик данных на Python
Стать профессионалом Python, чтобы делать аналитическую работу в разы быстрее:

• собирать и обрабатывать данные
• производить сложные вычисления и строить отчеты
• автоматизировать рутину
• находить закономерности и делать верные для бизнеса выводы

Скорость принятия решений в бизнесе - ключевой фактор успеха. И эту скорость обеспечивают Аналитики, вакансии для которых открыты во многих сферах бизнеса. Продажи, туристические агентства, производственные компании, медицина, образование, маркетинг, финансовые структуры, тяжелая промышленность, IT и другие - анализ данных нужен везде.

Python - универсальный востребованный язык программирования, популярность которого постоянно растет. Простой и понятный синтаксис - его достоинства. Это позволяет аналитикам заниматься своей основной работой, не погружаясь в дебри программирования.

Какие задачи решают Аналитики данных

• сбор и предобработка данных;
• поиск закономерностей в данных и проверка гипотез;
• создание предсказательных моделей;
• оценка качества полученных моделей;
• визуализация данных и результатов анализа;
• помощь и поддержка в интеграции управленческих решений на основе анализа данных.

Что будут уметь студенты после окончания всех курсов и освоения полноценной профессии

• Освоят синтаксис языка Python и базовые операции
• Получать, очищать и обрабатывать данные, используя язык запросов SQL и сетевые запросы
• Овладеют модулями Python и статистическими библиотеками
• Научатся проектировать базы данных и овладеют кластерным анализом больших данных
• Научатся создавать и управлять собственным Git-репозиторием
• Изучат тонкости проектов с открытым кодом
• Изучат базовые понятия теории вероятностей и математической статистики
• Научатся работать с пакетами numpy и matplotlib
• Научатся визуализировать статистические показатели
• Научатся автоматизировать итоговые отчеты для принятия решений

Интенсивная программа из 5 основных курсов
Основные курсы

• Базовый анализ данных на Python (74 занятия)
• Базовый SQL (65 занятий)
• Основы математической статистики (50 занятий)
• Проектная работа в IT-сфере (47 занятий)
• Продвинутый анализ данных на Python (52 занятия)

Дополнительные курсы

• Регулярные выражения в Python (27 занятий)