Длительность:
12 Месяцев
2 701 ₽
в месяц
Длительность:
13,5 Месяцев
3 990 ₽
в месяц
3 917 ₽
в месяц
Длительность:
9 Месяцев
199
отзывов
)3 626 ₽
в месяц
Длительность:
12 Месяцев
15 500 ₽
в месяц
Курсы обучения аналитиков Big Data предназначены для учащихся с разным уровнем подготовки:
Для начинающих
Углубленный курс для практикующих аналитиков
Интенсив для руководителей
По окончании студент может устроиться на работу по трем специальностям:
Data Analyst — аналитик или разработчик Big Data
Data Engineer — инженер по машинному обучению или бизнес-аналитике
Data Scientist — специалист по прогнозированию, моделированию и динамическому анализу
Программа обучения включает блоки по всем трем направлениям.
В данный момент открыто 1450 вакансий на позицию аналитика данных. Заработная плата зависит от местонахождения работодателя и уровня знаний соискателя.
В городах Москва и Санкт-Петербург может зарабатывать:
Есть несколько вакансий с заработком меньше указанных параметров, но это либо удаленная работа, либо сокращенный рабочий день.
Карьера специалиста аналитики данных может продвигаться в вертикальном направлении — от младшего до руководителя направления. Также возможен рост и по вертикали: Data Mining Specialist, Engineer и Scientist. В первом случае происходит поиск данных, во втором — разрабатывается инфраструктура, а в третьем создается прогноз и формируется стратегия развития.
Двигаться можно не только в рамках одной компании, но и со сменой деятельности. Маркетинговый аналитик легко перейдет в бизнес при наличии знаний и опыта по принятию стратегических бизнес-решений на основе аналитических данных.
Каждый курс имеет свой набор модулей с практическими занятиями.
В целом, программа разделена на такие блоки:
1. Основы анализа и инструментов — язык SQL, Python и базовые библиотеки Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)
2. Принципы сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, работа с Hadoop
3. Алгоритмы обработки и анализа данных, изучение основ теории вероятностей и математической статистики
4. Прикладное машинное обучение и работа Apache Spark
5. Решение задачи ML с определенными данными в BI-системах, real-time на основе Kafka и Apache Streaming
При определенном подходе несложно. Каждый аналитик должен быть немного программистом и знать хотя бы основы Python — это стандарт работы с большими данными.
Также освоить новую профессия с нуля смогут и те, кто никогда не программировал, но имеет структурное и математическое мышление. Такие люди легко обучаются основам программирования и принципам обработки информации.
Даже гуманитарий сможет стать профессионалом. Одно из главных преимуществ Python — низкий порог входа. Код на нем лаконичный и обычно сходу понятен даже тем, кто никогда не сталкивался с программированием.
Время обучения биг-дата зависит от уровня начальной подготовки:
С нуля — от 6 до 24 месяцев
Для повышения квалификации — от 1 до 12 месяцев
Интенсив для ТОПов — до 1 месяца в формате фуллтайм
Без помощи профессионалов практически невозможно. Big Data — инженерная профессия, для работы с которой нужно знать основы баз данных, классического машинного обучения и, языки программирования.
19 оценок, среднее 4.5 из 5