Основы Анализа данных

Анализ данных — это процесс, содержащий несколько этапов, в которых сырые данные превращаются и обрабатываются с целью создать визуализации и сделать предсказания на основе математической модели.

На этом курсе слушатели познакомятся, какие процессы следует ввести на всех уровнях анализа данных. Узнают об аналитической цепочке ценностей, которая поможет принимать правильные решения и достигать лучших бизнес- результатов.

Описание курса

Целевая аудитория

Специалисты, решающие задачи получения, трансформации и выдачи данных, владельцы бизнеса, менеджеры, аналитики.

Расписание открытых форматов курса

Дистанционный формат — 39 500 ₽.

Очный формат — 39 500 ₽.

Стоимость обучения одного слушателя

В результате освоения курса вы:

определять качество данных;
производить сбор данных;
визуализировать данные;
принимать решения на основе данных;
использовать корпоративную культуру на основе данных;
применять конфиденциальность и безопасность при работе с данными

какие есть основные этапы анализа данных;
что такое анализ данных;
сторителлинг на основе данных;
этапы и рекомендации по A/B-тестированию;
как управлять компанией на основе данных

Научитесь

Узнаете

Основная информация

08 апреля 2024
07 октября 2024

пн–чт 10:00–17:00

39 500 руб.

м. Аэропорт,
Ленинградский проспект 68/24

Верхотуров Марк Валерьевич
Беляев Александр Владимирович

Порядок записи на курс

Консультация

Выбор курса

Заключение договора

Оплата обучения.

Подробная программа курса

1 Основные этапы анализа данных

1.1 Определение проблемы
1.2 Извлечение данных
1.3 Подготовка данных — очистка данных
1.4 Подготовка данных — преобразование данных
1.5 Исследование и визуализация данных
1.6 Предсказательная модель
1.7 Проверка модели, тестирование
1.8 Развертывание — визуализация и интерпретация результатов
1.9 Развертывание — развертывание решения

2 Качество данных

2.1 Аспекты качества данных
2.2 Происхождение данных
2.3 Качество данных

3 Сбор данных

3.1 Источники данных
3.2 Установление взаимосвязи
3.3 Сбор данных
3.4 Покупка данных

4 Анализ данных

4.1 Что такое анализ данных
4.2 Виды анализа данных

5 Сторителлинг на основе данных

5.1 Сторителлинг
5.2 Визуализация данных
5.3 Подача данных

6 A/B-тестирование

6.1 Выбор в сторону A/B-тестирования
6.2 Этапы и рекомендации по A/B-тестированию
6.3 Другие подходы
6.4 Влияние на корпоративную культуру

7 Принятие решений на основе данных

8 Корпоративная культура на основе данных

8.1 Открытость и доверие
8.2 Квалификация в области работы с данными
8.3 Цели
8.4 Обучение и итерации

9 Управление компанией на основе данных

10 Конфиденциальность, этика и безопасность при работе с данными

10.1 Конфиденциальность
10.2 Эмпатия
10.3 Качество данных
10.4 Безопасность

Возможные форматы обучения и размеры групп

очно (до 15 слушателей);
дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений);
корпоративный формат (для групп от 10 до 15 слушателей).

Документы об окончании

Удостоверение о повышении квалификации

Требуемый уровень предварительной подготовки

Слушатели должны быть знакомы с основными принципами работы в ОС, обладать базовым умением программировать на языке Python, знать теоретические основы и характерные шаги процесса data science и желательно, основы математики.

Руководитель IT проектов, Разработчик Python, Data Scientist, ML-engineer

Разработка на Python
Сбор и анализ данных Преобразование "сырых" данных в полезную информацию для бизнеса
Создание и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
Помощь бизнесу в нахождении скрытых закономерностей, прогнозировании развития событий и оптимизации ключевых бизнес-процессов

Консалтинг
Коучинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 13 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных

Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация

Консалтинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу

Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.

Рекомендуемые курсы

Список курсов, которые дополняют данный курс

Список категорий каталога, в которые включён курс

Траектории, в которые входит данный курс

Список курсов, требующихся для прохождения данного курса

Не требуется