Профессия будущего:
Аналитик больших данных

* Гарантия трудоустройства!

Стать экспертом по обработке, анализу и хранению Big Data, чтобы научиться видеть логические связи в собранной информации, прогнозировать развитие процесса и разрабатывать эффективные бизнес-решения на основе анализа
Особенности обучения профессии
Онлайн: из любой точки мира

Индивидуальный режим обучения

17 основных курсов


Доступ к материалам - 12 месяцев
Почему именно сейчас самое подходящее время для получения профессии Аналитик больших данных
На сайте HH.ru размещено более 3000 вакансий для аналитиков больших данных с зарплатой от 50 000 руб. и до нескольких сотен тысяч рублей.
За последние 6 лет количество вакансий специалистов по Data Science выросло в 19 раз. Прямо сейчас стажеров и профессионалов ищут Сбербанк, ПАО Совкомбанк, Центральный банк РФ, Билайн, МТС, Лента (федеральная розничная сеть), OZON.ru, Heineken Russia, General Electric, Samsung, PWC и другие крупные российские и иностранные компании.
Профессия Data Scientist предполагает работу не только в офисе, но и дает возможность работать удаленно, по гибкому графику.
90% всех существующих на сегодня данных появились в течение последних 2-х лет.
Каждый год общий объём данных в каждой отрасли практически удваивается.
По прогнозам объем рынка Big Data увеличится до $68,7 млрд. в 2020 г. по сравнению с $28,5 млрд. в 2014 г.
Где нужны Аналитики больших данных
Технологические отрасли
системы автонавигации, производство лекарств
IT-сфера
оптимизация поисковой выдачи, фильтр спама, систематизация
Банки и другие финансовые структуры
принятие решений о выдаче кредитов
Сотовые операторы и телекомпании
Крупные торговые сети
Научно-исследовательские центры
Что будут уметь студенты после проработки всех курсов и освоения полноценной профессии
Работать с большим объемом данных, владеть языком программирования Python и применять машинное обучение
Получать, очищать и обрабатывать данные, используя язык запросов SQL и сетевые запросы
Организовывать результаты вычислений в проекты и передавать их другим участникам команды
Разбираться в статистических методах анализа (математическая подготовка)
Анализировать огромные массивы данных, извлекать нужную информацию и верно интерпретировать ее для разработки научных, прикладных и бизнес-решений
Визуализировать результаты анализа данных (пакеты SciPy и Matplotlib)
Какие курсы входят в программу обучения профессии
17 основных курсов, чтобы усилить свои навыки
Основные курсы
Основы программирования
Освоим базовые понятия и термины программирования как профессии и создать свою первую программу
Базовый анализ данных на Python
Научиться легко программировать на самом популярном и универсальном языке Python и запросто оперировать сложными массивами данных, чтобы получить востребованную профессию Python-программиста и зарабатывать на любимом деле.
Базовый SQL
Освоить самый популярный язык проектирования и управления базами данных и изучить язык запросов SQL, чтобы усилить свои навыки и сделать еще один шаг вперед к приобретению востребованной профессии
Основы математической статистики
Освоить подходы математической статистики к анализу данных, базовые понятия теории вероятностей и статистического анализа, чтобы научиться обрабатывать и анализировать данные для управления рисками и прогнозирования важных бизнес-решений.
Продвинутый анализ данных на Python
Погрузимся в Python и освоим работу с данным, чтобы научиться извлекать, анализировать, фильтровать данные и визуализировать результаты вычислений
Регулярные выражения в Python
Освоим работу со строками при помощи регулярных выражений - незаменимого инструмента для упорядочивания, поиска и извлечения текстовых данных - и научиться использовать их в Python
Основы проектной работы
Изучить основы совместной работы над программным продуктом и современные инструменты проектной работы.
Курс для тех, кто стремится сделать карьеру в управлении IT-проектами
Введение в нейросети
Разберем работу нейрона, типа слоев и обучение нейронных сетей. Изучим различные задачи и архитектуры нейронных сетей, с ними связанные. Научимся строить простые, сверточные и рекуррентные нейросети. Применим нейросеть для анализа изображений
Введение в машинное обучение на Python
В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки. Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели - линейную и логистическую регрессии
Компьютерное зрение на Python
Научиться производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов на фото и видео с помощью Python.
Машинное обучение: линейная регрессия
Вы детально изучите применение линейной регрессии для решения задачи машинного обучения с учителем на примере соревнования Kaggle. В курсе рассмотрим базовые линейные модели и все практические аспекты применения линейной регрессии для предсказания числовых показателей энергопотребления ASHRAE, а также пакеты Python для работы с ними – numpy, pandas, skikit-learn
Машинное обучение: сверточные нейросети
Разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей
Машинное обучение: классификация
Разберем метрики и модели классификации, а затем отработаем прикладные подходы к классификации данных с помощью моделей и ансамблей машинного обучения для страхового скоринга Prudential
Машинное обучение: обработка естественного языка
Машинное обучение: выделение факторов
Машинное обучение: поиск аномалий
Основы построения карьеры в IT-сфере
Научиться составлять продающее резюме и устроиться на работу своей мечты:
-Грамотное резюме
-Поиск работы
-Подготовка к собеседованию
Помощь в обучении
  • Поддержка куратора 24/7 в течение всего срока обучения через телеграм-канал
  • Скайп-сессии с методистом
  • Гарантированная оплачиваемая стажировка в компаниях-партнерах
  • Доступ к материалам - 12 месяцев
Самым упорным и трудолюбивым студентам мы оказываем помощь в трудоустройстве в компаниях-партнерах нашего центра с юридической гарантией (при условии успешного прохождения всех курсов, входящих в профессию Аналитик больших данных).
Для кого подходит обучение
Начинающим программистам
которые хотят работать в IT-сфере, но не знают с чего начать, как получить практику, и где применить полученные навыки
Практикующим IT-специалистам
которые хотят
  • прокачать дополнительные навыки и усилить свои компетенции
  • изучить новые для себя языки программирования, чтобы зарабатывать больше
  • развиваться в своей профессии, чтобы иметь возможность работать с самыми интересными проектами
Освоить полноценную профессию Аналитика больших данных возможно только при проработке всех курсов, входящих в программу
Кто приведет студентов к этим результатам
Президент компании WEBO Software, технический директор облачного сервиса Айри.рф, эксперт в области веб-производительности
Николай Мациевский
Автор книг: «Разгони свой сайт» и «Реактивные веб-сайты»

Под личным руководством Николая были разработано большое количество веб-проектов, веб-сайтов и сервисов, общая ежедневная аудитория которых превышает 100 млн. человек.
Владелец школы программирования для детей от 5 до 15 лет в городе Новосибирск
Игорь Кирьянов
  • 4 года работал ведущим инженером-программистом в компании "АЛРОСА".
  • Проходил обучение в Бельгии в University of Antwerp по программе From mine to finger.
Мы работали для этих компаний
Что необходимо для успешного освоения профессии
Свободные 1-3 часа
в день на изучение учебного материала и выполнения заданий
Компьютер
или ноутбук
Любовь к программированию
и несгибаемое желание достигать цели!
Время дать старт вашей карьере!
Стоимость обучения профессии
Аналитик больших данных
Стандартная цена курса
Ваша цена
Гарантия возврата денег - 14 дней
99 900 рублей
79 900 рублей
Ваша скидка:
Основы программирования
Базовый анализ данных на Python
Базовый SQL
Продвинутый анализ данных на Python
Основы проектной работы
Основы математической статистики
Машинное обучение на Python
Основы построения карьеры в IT-сфере
Регулярные выражения в Python
Введение в машинное обучение
Машинное обучение: линейная регрессия
Машинное обучение: классификация
Машинное обучение: выделение факторов
Машинное обучение: сверточные нейросети
Машинное обучение: поиск аномалий
Обработка естественного языка
Введение в нейросети




Основные курсы
25 %
Click to order
Cart
Ваш заказ:
Total: 
Ваше имя
Ваш Email
Ваш телефон
Пожалуйста, не указывайте почту icloud, так как на нее мы не сможем отправить вам письмо с доступом к курсу
Оставить заявку на обучение
ГАРАНТИЯ
Мы абсолютно уверены в качестве своего курса и в том, что он будет вам полезен! Поэтому даем невероятную гарантию: если в течение 14 дней вы поймете, что наш курс вам не подходит, если он вам не понравится, - напишите нам, и мы вернем вам деньги.
Часто задаваемые вопросы
Где я смогу взять материалы курсов?
Все материалы выбранного курса открываются вам сразу после оплаты в вашем Личном кабинете на закрытой платформе. Чтобы получить курс, перейдите на его страницу, нажмите кнопку "Забрать курс", оплатите, получите на почту логин и пароль от Личного кабинета и начинайте обучение.
    Занятия проводятся онлайн в определенное время? Мне нужно будет подстраивать свой график?
    Нет. Вы получаете все материалы выбранного курса в записи. Это позволяет вам заниматься в удобное для вас время и в своем темпе. Ваш ежедневный график не пострадает!
      Сейчас мне не очень удобно учиться, если я отложу обучение на более поздний срок, цена на курсы не вырастет?
      С появлением каждого нового курса в нашем центре digital-обучения ITtensive цены на курсы будут расти. Рекомендуем не откладывать и регистрироваться прямо сейчас!
        А если я передумаю, то могу забрать деньги?
        Да. Если если в течение 14 дней после оплаты у вас случится форс-мажор или вы поймете, что наше обучение вам не подходит, или если оно вам не понравится, - напишите нам на почту support@ittensive.com, и мы вернем деньги.
          Остались вопросы?
          Просто свяжитесь с нами!