Професија аналитичар података - бесплатни курс од Скиллбок-а, обука, Датум: 29. новембар 2023.
мисцеланеа / / November 30, 2023
Руска интернет компанија у области онлајн образовања, основана 2016. Контролни удео у Скилбок ЛЛЦ припада ВК. Компанија се сматра лидером на руском тржишту професионалне онлајн обуке. Такође је лидер у обуци за послове везане за дигиталну економију и онлајн оглашавање.
Скиллбок је руска компанија специјализована за онлајн образовање. Скиллбок себе назива онлајн универзитетом за тражене вештине.
Образовни програми службе су фокусирани на четири главне области:
- дизајн;
- програмирање;
- Маркетинг;
- контролу.
На платформи можете стећи знање о актуелним темама и тражене вештине. Сви курсеви су усмерени на праксу: пратимо релевантност материјала и помажемо при запошљавању и пракси.
Образовна платформа Скиллбок покренута је 2016. године. Компанију су основали Игор Коропов (1989-2020) и Дмитриј Крутов. Касније су им се придружили Андреј Анишченко и Сергеј Попков. Генерални директор компаније од оснивања је Дмитриј Крутов. Скиллбок је два пута добио Рунет награду: 2018. у категорији Образовање и кадрови и 2019. у категорији Технологија и иновације.
У фебруару 2019. Маил. Ру Група је преузела 3% компаније, а затим је у марту повећала удео на 10,33%, и коначно на 60,33% у децембру исте године. Према годишњем извештају Мејла. Ру Гроуп, контролни пакет акција компаније коштао ју је 1,6 милијарди рубаља.
У новембру 2019. РБЦ је компанију уврстио у рејтинг 35 највећих ЕдТецх компанија у Русији, стављајући Скиллбок на 6. место. У 2020. години, на ранг листи 10 највећих ЕдТецх компанија коју је саставио РБЦ, Скиллбок се померио на 2. место.
У октобру 2020. Маил. Ру Група је повећала свој удео у компанији на 70%. У новембру 2020. у Сочију је умро суоснивач платформе Игор Коропов.
Стекните основна знања из математике за рад са машинским учењем. Разумећете шта су апроксимација, интерполација, функције, регресије, матрице и вектори. Научите да радите са математичким ентитетима у библиотеци СимПи Питхон.
Основи статистике и теорије вероватноће
Разумећете принципе рада са случајним променљивим и догађајима. Упознајте се са неким типовима дистрибуција и статистичких тестова који су корисни у конструисању модела и тестирању хипотеза.
Могућност стажирања
Основна знања и вештине су довољне за добијање праксе - можете наставити да студирате на курсу иу компанији истовремено.
Напредни ниво: урањање у аналитику података и запошљавање
Просечно време завршетка је 6 месеци.
Аналитичар података. Млађи
- Научићете основне технике анализе података и научити како да извучете аналитичке закључке. Научићете како да направите основне типове графикона и правилно визуелизујете податке. Вежбаћете да идентификујете трендове из табеларних података у Екцел-у и правите прогнозе.
- Научићете како да идентификујете проблеме у маркетингу компаније и побољшате ефикасност оглашавања. У пракси, научите како да прикупите потпуне токове продаје у Повер БИ-ју и припремите извештаје. Разумећете како да ефикасније пратите клијенте користећи приписивање потенцијалних клијената и праћење позива.
- Научите да преузимате податке из база података користећи Питхон, пишете СКЛ упите и исправљате грешке у прикупљеном материјалу. Научићете како да направите јасну контролну таблу и формулишете закључке о обављеном послу. Научите да радите са алаткама за обраду великих података: Хадооп, Хиве, Спарк. Спровести анализу података о раду контакт центра компаније.
- Научићете како да процените тржиште пре него што покренете стартап, а у пракси ћете проћи кроз све фазе рада аналитичара производа од анкетирања до процене и приоритизације карактеристика.
- Научићете како да организујете рад користећи Сцрум и Канбан методе. Научите да прикупите и проверите захтеве за недоследности и документујете их. Научићете како да планирате рад, процените ризике пројекта и представите резултате.
- Анализираћете типичне тестне задатке, добити препоруке за писање биографије и идеју како да се развијете као аналитичар.
Проналажење посла помоћу Центра за каријеру
- Консултант за каријеру ће вам помоћи да се припремите за интервју у партнерској компанији. Разумећете уобичајена питања и научити да мање бринете током интервјуа.
- Напишите пропратно писмо и правилно форматирајте свој животопис.
- Када будете спремни за интервју, консултант за каријеру ће организовати састанак са послодавцем.
- На интервјуу представљате пројекте на којима сте радили током курса, а ваша знања и вештине ће вам бити од користи за решавање тестних задатака.
Стручни ниво. Избор специјализације
Просечно време завршетка је до годину дана.
Аналитика производа
Обрађиваћете податке, проучавати интеракцију корисника са производом и тумачити прикупљене информације. Добијени резултати ће помоћи у решавању пословних проблема.
Маркетинг Аналитицс
Научићете како да подесите веб и енд-то-енд аналитику, креирате токове продаје и анализирате понашање корисника на сајту.
БИ аналитика
Научите да креирате складишта података, дизајнирате СКЛ базе података и радите са табелама на напредном нивоу. Решаваћете пословне проблеме користећи аналитику, чистити податке, правилно их складиштити и визуелизовати.
Бонус курсеви
Каријера програмера: Запошљавање и развој
Научићете како да изаберете одговарајуће радно место, припремите се за интервју и преговарате са послодавцем. Моћи ћете брзо да добијете позицију која испуњава ваша очекивања и вештине.
Гит систем контроле верзија
Научите да мењате код верзије, креирате и управљате спремиштима, гранама и решавате конфликте верзија. Научите корисна правила за рад са Гитом.
Енглески за ИТ стручњаке
Стекните језичке вештине које ће вам помоћи да прођете интервју са страном компанијом и да удобно комуницирате у мешовитим тимовима.
Финални пројекти
Након завршеног првог нивоа припремите уводни пројекат. На крају напредног нивоа представите свој завршни рад у три области аналитике и одлучите са којим подацима сте више заинтересовани да радите.
Увод у науку о подацима
Консолидујте своја нова знања на појединачном пројекту - прећи ћете од учитавања података до имплементације модела. Решите проблеме инжењера података, МЛ инжењера и аналитичара података да бисте одлучили за своју специјализацију.
Аналитичар података. Млађи
- Аналитика производа: анализирајте резултате А/Б тестирања за производ и одлучите шта прво треба да се развије.
- Маркетиншка аналитика: припремите податке, израчунајте конверзије и ЛТВ. Извуците закључке о ефикасности рекламних кампања.
- БИ Аналитицс: направите план-чињеницу. Направите контролне табле које ће вам омогућити да разумете која одељења имају највећи утицај на перформансе компаније.
Предности: количина знања и наставника. Недостаци: неки модули су били нејасни, разноврсност задатака Пре свега, желео бих да изразим посебну захвалност наставнику тестирања. Увек је детаљно анализирала сваки задатак и давала повратне информације о свим питањима. Могло би се рећи да је ово мој други курс у скиллбоку. Први је био „Дата Сциентист”. Аналитика. Први ниво". Набавка материјала...
Завршио курс за аналитичара података. Општи утисак о курсевима је позитиван
Предности: Биће занимљиво. Недостаци: Не обрађују све теме добри предавачи. Курс пружа општи увод у професију аналитичара података. Покривено је много различитих области. Мало је вероватно да можете учити 4 сата недељно. Требало ми је дуже. Не треба очекивати да ће све бити сажвакано и стављено у уста - не. Ако се одлучите, будите стрпљиви, одмах препоручујем квалитетан...
Сврха овог предмета је упознавање студената са теоријом и праксом дубоког учења и неуронских мрежа у интерактивном формату. Током курса биће вам понуђено неколико практичних задатака. Последњи задатак је завршни практични пројекат. На основу резултата курса биће издат сертификат о завршеном курсу који даје погодности за пријем на основне и мастер програме на Физичко-технолошком факултету Московског института за физику и технологију. Основни стреам је намењен онима који праве прве кораке у науци о подацима. Значајан део курса посвећен је језику Питхон, библиотекама за анализу података и математици за науку о подацима. у другој половини говорићемо о општој теорији неуронских мрежа, као ио неуронским мрежама у рачунару. визију
Курс упознаје студенте са основним концептима науке о подацима. Погледаћемо основне алгоритме (линеарни модели, стабла одлучивања, КНН, композиције) и анализирати припрему података (чишћење, генерисање нових карактеристика и њихов избор). Стечено знање биће довољно за решавање широког спектра проблема.
Савладајте програмски језик Котлин - научите да користите интегрисано развојно окружење и креирате објектно оријентисане апликације.