15
Курсов
250+
Отзывов
20
Обзоров
Професии

1 место. Курс «Аналитик данных с нуля» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/data-analyst/

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: Рассрочка на 22 месяца — 4 952 ₽ / мес

Кому подойдёт этот курс:

Чему вы научитесь:

  1. Проводить исследования и делать точные выводы
    Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
  2. Использовать программирование в аналитике
    Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
  3. Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
    Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес. Поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
  4. Работать с сервисами аналитики и дашбордами
    Научитесь работать с Яндекс.Метрикой и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
  5. Делать развёрнутые аналитические отчёты
    Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
  6. Работать с заказчиками аналитики
    Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса и презентовать результаты своей работы убедительно и понятно для коллег.

Программа

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.
45 тематических модулей, 230 онлайн-уроков

Аналитик данных с нуля

  1. Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы
  1. Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas

Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI

Power Point (бонусный курс)

  1. Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
  2. Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
  3. Работа с фигурами, таблицами и изображениями
  4. Расширенные возможности редактирования и дизайна
  5. Печать, презентация и публикация
  6. Keynote и PowerPoint

Дипломный проект

  1. Составите модель распространения пандемии
    Выявите людей в зоне риска, учтёте их пол, возраст, перемещение по городу. Построите наглядные графики и таблицы для анализа.

Диплом Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

2 место. Курс «Аналитик данных» — Нетология

https://netology.ru/programs/data-analyst

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 109 500 ₽ или рассрочка на 24 месяца — 4 562 ₽ / мес Курс поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика данных навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, находить взаимосвязи и строить гипотезы.

По промокоду ROMANSEMENTSOV  дополнительная скидка 5% на все онлайн-курсы, кроме направлений «MBA», «Саморазвитие и хобби», «Высшее образование» и курс «Директор по интернет маркетингу». Скидка действует от текущей цены и суммируется с действующими скидками на сайте Нетологии. Срок действия: 29.06.22 — 31.08.22.

Кому будет полезен этот курс:

Чему вы научитесь на курсе:

  1. Работать с сырыми данными Изучите полный цикл работы с данными: от получения из разных источников с помощью SQL до их загрузки и обработки средствами Python.
  2. Приносить пользу бизнесу Сможете собирать и обрабатывать запросы на аналитику, научитесь предоставлять метрики в понятном и наглядном виде, определять точку приложения усилий.
  3. Работать с Big Data Освоите актуальные инструменты анализа данных и получите явное конкурентное преимущество — крупнейшие компании работают с большими данными.
  4. Проверять гипотезы Полученные навыки позволят брать в работу сложные задачи. Сможете приоритизировать гипотезы и подбирать наиболее эффективные инструменты для их проверки.
  5. Анализировать данные Узнаете, как находить инсайты в данных и сможете предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста и увеличения капитала.
  6. Организовывать свою работу Ставить цели и подводить итоги, поддерживать мотивацию и эффективно использовать для обучения рабочую тетрадь.

Программа курса:

  1. Аналитическое мышление Научитесь думать, как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
  1. SQL и получение данных Научитесь писать простые SQL-запросы, чтобы получать данные из базы данных — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск нужного разреза информации. Узнаете, как создавать новые таблицы сразу в базе без выгрузки данных в Excel — это позволит делать отчеты быстрее. Научитесь загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать базу данных PostgreSQL, чтобы хранить данные в тех разрезах, которые нужны аналитикам. Сможете работать с разными форматами файлов: можно в одной базе создавать отчёты с данными с веб-счётчиков, из таблиц бухгалтерии и из управленческой отчётности.
  1. Метрики, гипотезы, точки роста Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Вы получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.
  1. Аналитика больших данных Разберётесь в методах построения аналитики в компании. Научитесь переходить от мониторинга к прогнозированию, применяя простые скрипты python и pyspark, чтобы не тратить средства на внедрение сложных промышленных комплексов. Сможете определять, когда и каких данных не хватает, и собирать недостающие.
  1. Python для анализа данных Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.
  1. NumPy, pandas, MPL Получите представление о многомерных массивах numpy и их преимуществах перед традиционными массивами Python. Узнаете основные функции взаимодействия с numpy массивами. Познакомитесь с принципами broadcast’а. Сможете использовать pandas для работы с информацией в таблицах, объяснять операции над векторами и матрицами, работать с матрицами и векторами в python, создавать и работать с элементами массива разных размерностей в numpy, отображать данные в различных срезах и различными способами для их дальнейшего анализа.
  1. Статистика в Python Научитесь ориентироваться в статистических методах и их областях применения в решении реальных задач. Освоите основные понятия и точки применения статистики. Узнаете про основные распределения, освоите ЦПТ. Изучите дискретные и непрерывные распределения и получите основы статистических проверок гипотез.
  1. Дипломный проект В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки на персональном проекте по анализу данных. Это может быть анализ данных по продажам, прогнозная аналитика влияния бизнес-действий на ключевые показатели эффективности или написание алгоритма распределения товарных запасов. Если у вас нет идей для своего проекта (или доступа к необходимым данным), мы предложим учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний. Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.

Вашу квалификацию подтвердят документы установленного образца.

3 место.Курс «Аналитика данных» — SkillFactory

https://skillfactory.ru/analitika-dannyh

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: разная стоимость

Курсы:

  1. «Аналитик данных»
    Станьте аналитиком данных, прокачайтесь в продуктовой или маркетинговой аналитике и помогайте бизнесу принимать выгодные решения
    Длительность 10 мес
  2. «Аналитик данных»
    Научитесь собирать и организовывать данные— станьте аналитиком данных, чтобы помогать бизнесу работать эффективнее
    Длительность 6 мес
  3. «Продуктовая аналитика»
    Освойте продуктовую аналитику — тестируйте гипотезы, выстраивайте стратегию развития и принимайте эффективные бизнес-решения на основе данных
    Длительность 4 мес
  4. «Тренажёр Power BI»
    Научитесь работать в Power BI — анализируйте данные, создавайте визуальные отчеты и автоматизируйте свои задачи
    Длительность 3 мес
  5. «Python для анализа данных»
    Освойте Python для анализа данных — автоматизируйте рутинные задачи по аналитике, создавайте отчеты и обрабатывайте большие файлы за меньшее время
    Длительность 2 мес
  6. «Маркетолог-аналитик»
    Станьте маркетологом-аналитиком — научитесь анализировать рынок и свою рекламную активность, чтобы делать ее более эффективной
    Длительность 7 мес
  7. «SQL для анализа данных»
    Научитесь обрабатывать данные с помощью SQL с нуля, освойте навыки работы со сложными запросами и решайте аналитические задачи самостоятельно
    Длительность 1,8 мес
  8. «Мастер Google-таблиц»
    Научитесь работать с Google-таблицами — отслеживайте показатели бизнеса, автоматизируйте отчетность и аналитику, экономьте время
    Длительность 1 мес
  9. «Системный аналитик»
    Курс для системных аналитиков, готовых выйти на новый уровень в своей карьере.
    Длительность 6 мес.

Курс «Аналитик данных» — Skypro

https://sky.pro/courses/analytics/data_analytics

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 99 324 ₽

Чем вы будете заниматься:

Программа:

  1. Excel
  1. SQL
  1. Power BI
  1. Python
  1. Статистика
  1. Аналитика в продукте и маркетинге

Курс «Факультет аналитики Big Data» — GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/big-data-analytics

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев — от 3 589 ₽ / мес

Аналитик Big Data извлекает ценные данные из большого массива информации: отзывов, прогнозов, результатов исследований. Он помогает бизнесу принимать взвешенные решения: строить гипотезы, запускать продукты, улучшать процессы, планировать развитие.

Кому подойдет курс:

Программа обучения:

Подготовительный блок

  1. Видеокурс: как учиться эффективно
    Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.
  2. Основы языка Python
    Поможем освоить Python и решать на нём задачи. Вы научитесь работать с объектами, типами данных, циклами, функциями, модулями, библиотеками.

Фундамент анализа данных
Студенты научатся главному инструменту аналитика — языку SQL. Также изучат основы языка Python и базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).

  1. Встреча студентов с деканом факультета
  2. Основы языка Python
    На курсе вы освоите объектно-ориентированное программирование, познакомитесь с нюансами установки интерпретатора для различных систем, выбора среды разработки и отладки кода.
  3. Рабочая станция
    Разберете базовые основы работы в Linux: основы работы в оболочке Linux, управление пользователями и правами файлов, работа с процессами и управление загрузкой и сервисами в Linux.
  4. Основы реляционных баз данных. MySQL
    Научитесь проектировать и работать с базами данных на самой популярной СУБД.
  5. Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
    Освоите инструменты дата-сайентиста. Узнаете, как работают библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными.

Сбор, обработка и хранение данных
Это основы Big Data. Студенты научатся собирать данные из различных источников. Также проработают процессы предобработки неструктурированных данных и их хранения в различных базах данных для дальнейшего анализа. На заключительном этапе познакомятся с популярным инструментом по работе с большими данными — Hadoop.

  1. Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
    Основы компьютерных сетей, работа с HTTP, открытыми данными. Основы веба: HTML/CSS, JavaScript; принципы работы с RESTful и SOAP.
  2. Базы данных для аналитиков
    Изучите работу долговременных хранилищ, начнёте работать с MySQL и другими базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.
  3. Big Data. Введение в экосистему Hadoop
    Поработаете с парадигмой MapReduce и файловой системой HDFS, начнёте управлять ресурсами кластеров и планированием заданий в YARN, внедрите потоковую обработку данных. Изучите NoSQL, принципы ETL и архитектуры Data Lake и Lambda Architecture.

Алгоритмы обработки и анализа данных. Совместно с компанией X5 Retail Group
Студенты начнут изучение теории вероятностей и математической статистики для понимания работы алгоритмов анализа данных. Также узнают базовые алгоритмы для решения основных задач анализа данных, научатся реализовать их с помощью Python и смогут применять их на практике в дальнейшем.

  1. Теория вероятностей и математическая статистика
    Научитесь проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.
  2. Алгоритмы анализа данных
    Узнаете, как устроены алгоритмы на самом низком уровне — математики.

Системы машинного обучения. Рекомендательные системы
Студенты погрузятся в прикладное машинное обучение: решат несколько бизнес-кейсов с применением ML, а также подробно изучат популярный фреймворк для работы с BigData — Apache Spark. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.

  1. Машинное обучение в бизнесе
    Вы познакомитесь с задачами, в которых машинное обучение помогает автоматизировать бизнес-процессы и улучшать финансовые показатели. Будут задачи по ретаргетингу, look-alike аудитории, uplift-моделированию. Также будут задачи по формулированию гипотез, презентации результатов, интеграции и АБ-тестированию ML-моделей.
  2. Фреймворк Apache Spark
    Владение базовыми навыками работы в Spark входит в стандартный набор инструментов по распределенной обработке больших данных. На курсе вы рассмотрите основы архитектуры Spark, принципы построения, оптимизации запросов, пакетной обработки данных с использованием Python API.
  3. Рекомендательные системы
    На курсе вы рассмотрите теорию и практику решения задач машинного обучения в трёх частях: введение в машинное обучение, типы обучений, обучение с учителем, обучение без учителя, типы задач под каждое из обучений, задачи классификации, анализ временных рядов и предикативные модели.

Аналитика Big Data для бизнеса
Студенты научатся решать задачи ML с отзывами клиентов, геоданными и соцсетями. Также освоят несколько задач бизнес-аналитика в современных BI-системах: построение витрин данных, прогнозирование, управление знаниями и отчетность.Также студенты познакомятся с real-time системой обработки и анализа больших данных на основе Kafka и Apache Streaming.

  1. Анализ данных в Power BI
    На примере Power BI освоите инструменты анализа и визуализации: от загрузки данных до создания полноценного дашборда и связей в модели. Познакомитесь с языком DAX: узнаете, что такое контекст вычислений, чем вычисляемые столбцы отличаются от мер, как использовать функции даты и времени.
  2. Потоковая обработка данных
    Поработаете с высоконагруженными системами и обработаете данные в реальном времени, напишете сервисы с использованием Spark Streaming.
  3. Финальный проект
    Сделаете проект с применением всех изученных технологий — индивидуально или в команде.

Курсы со свободной датой старта:

Вы получите диплом о профессиональной переподготовке.

Курс «Аналитик данных» — НИУ ВШЭ

https://cs.hse.ru/dpo/analyst

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 360 000 ₽

В программе изучаются основы баз данных и работа с ними с помощью языка SQL, язык Python и его применения для сбора, визуализации и анализа данных, статистика и машинное обучение, а также конкретные аналитические и продуктовые подходы, которые понадобятся при работе над реальными задачами.
В результате прохождения программы вы получите актуальный технический стек современного аналитика для работы в ведущих IT-компаниях.

Программа:

  1. Python для автоматизации и анализа данных
    18 занятий
  2. SQL
    10 занятий
  3. Прикладная статистика
    10 занятий
  4. A/B-тестирование
    5 занятий
  5. Business Intelligence
    7 занятий
  6. Машинное обучение
    14 занятий
  7. Продуктовая аналитика
    10 занятий.

Курс «Аналитик данных» — Финансовый Университет

http://www.fa.ru/org/dpo/finprofessional/programms/Pages/ppk-14.aspx

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 124 000 ₽

Программа направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных, на получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности — умения применять языки программирования SQL и Python д​ля сбора, визуализации, анализа больших данных (Big data) и построение моделей машинного обучения, умения применять конкретные аналитические и продуктовые подходы при работе над реальными задачами маркетинговой и клиентской аналитики с помощью BI платформ.

В результате обучения выпускник программы приобретёт следующие компетенции:

По окончании обучения в случае успешной сдачи экзамена слушатели получают:
Диплом о профессиональной переподготовке Финансового университета, дающий право ведения новой профессиональной деятельности. ​

Курс «Аналитика данных и эффективное управление» — ГАОУ ВО МГПУ

https://www.mgpu.ru/programs/bakalavr/analitika-dannyh-i-effektivnoe-upravlenie/

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 111 100 ₽

Цель образовательной программы — подготовка бизнес-аналитиков, обладающих междисциплинарными компетенциями из предметных областей математики, программирования, информационных систем, аналитических цифровых технологий, а также из сфер прикладной экономики, менеджмента, финансового анализа.

Изучаемые дисциплины:

  1. Высшая математика (математический анализ, дискретная математика, математическая статистика, линейная алгебра)
  2. Гуманитарные дисциплины (экономика, философия, история, основы права)
  3. Теоретические основы информатики и офисные приложения
  4. Социально-экономическая статистика и эконометрика
  5. Моделирование и автоматизация бизнес-процессов
  6. Теория организации и организационное поведение
  7. Основы программирования для аналитиков
  8. Основы программирования для аналитиков
  9. Цифровые технологии анализа данных
  10. Основы финансового анализа
  11. Архитектура предприятия
  12. Блокчейны в бизнесе.

По окончании обучения выпускники смогут работать:

Курс «Data Analytics » — DATALEARN

https://datalearn.ru/

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: бесплатно

Для кого подойдут эти курсы:

Курсы:

  1. Getting start with Data Engineering and Analytics (DE — 101)
    ~10 недель, с одним вебинаром в неделю и с домашкой, от простого к сложному, что-то вроде моей карьеры за 10 недель.
  2. Getting Started with Machine Learning и Data Science (ML-101)
    Требуется серьезная мотивация и целеустремленность, чтобы закончить курс, и если вы справитесь со всеми модулями курса ML-101, то вы легко справитесь с базовым уровнем задач на позициях Data Science Intern, Junior Data Scientist, Applied Scientist
  3. Курс по поиску работы для аналитических специальностей в России и за рубежом (JH — 101)
  4. Getting started with SQL for beginners
    Практический видеокурс по работе с базами данных с использованием языка структурированных запросов SQL (Structured Query Language).
    Подойдет тем, кто слышал об SQL, но боялся попробовать
  5. Women in Data Community
    Наша цель — создать наиболее комфортную среду для девушек, которые интересуются карьерой в data. В дополнение к основным курсам, коммьюнити — платформа, где можно пообщаться с девушками из data, узнать про карьеры в data и задать любые интересующие вопросы.

Курс «Аналитик (с 0 до PRO)» — ProductStar

https://productstar.ru/analytics-full-course

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 93 912 ₽

Чему вы научитесь:

Программа курса:

Блок 1. Продуктовая аналитика и развитие продуктов

Блок 2. Google Sheets и Excel

Блок 3. Веб/мобильная-аналитика

Блок 4. Маркетинговая аналитика

Блок 5. A/B-тестирование

Блок 6. SQL для анализа данных

Блок 7. Python

Блок 8. Инструменты визуализации данных

Блок 9. Построение Machine Learning моделей

Блок 10. Нейронные сети и NLP

Блок 11. Рекомендательные системы

Блок 12. Аналитика больших данных

Блок 13. Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Курс «Аналитик данных» — Школа анализа данных

https://practicum.yandex.ru/data-analyst

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 70 000 ₽ — 75 000 ₽

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. На курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

За 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Вот какие проекты вы будете делать на курсе:

Программа обучения:

  1. Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс
    Процесс и стадии работы аналитика: основные термины, задачи и инструменты анализа данных. Подготовка данных для анализа. Знакомство с языком программирования Python, аналитической библиотекой Pandas и средой программирования Jupyter.
  2. Введение в профессию «Аналитик данных»
    Знакомство с профессией аналитика. Обзор областей, в которых может работать аналитик. Представление разных видов аналитики. Организационная часть процесса обучения.
  3. Предобработка данных
    Чистые и готовые к анализу данные — первый шаг к решению аналитической задачи. Разбираем инструменты для компенсации недостатков данных.
  4. Исследовательский анализ данных
    Предварительный поиск закономерностей в данных даёт возможность сформулировать первые гипотезы для анализа, а также избежать странных ошибок. На курсе учимся использовать средства визуализации для работы с данными.
  5. Статистический анализ данных
    В ходе работы с продуктом возникает масса гипотез, которые можно проверить понятными статистическими методами. Изучаем основы статистики и теории вероятностей для решения бизнес-задач.
  6. Сборный Проект — 1
    Подготовка данных для анализа. Предварительное исследование датасета. Формулирование и проверка гипотез.
  7. Сбор и хранение данных
    Как устроены базы данных, как извлекать данные из них, делая запросы на языке SQL. Добыча данных в интернете.
  8. Анализ бизнес-показателей
    Ещё ближе к бизнесу — разбираем подробно, что такое метрики и основные инструменты: когортный анализ, воронка продаж и unit-экономика.
  9. Принятие решений в бизнесе на основе данных
    A/B-тестирование: в каких случаях его использовать; проектирование, формирование выборки, получение результатов и их валидация.
  10. Как рассказать историю с помощью данных
    Как правильно презентовать результаты своего исследования, оперируя графиками, важнейшими цифрами и их правильной интерпретацией.
  11. Сборный проект — 2
    Получение данных из базы. Предобработка и обзор датасета. Формулирование гипотез с учётом специфики бизнеса. Проверка гипотез и подготовка выводов в формате аналитического отчёта.
  12. Автоматизация
    Автоматизация процессов анализа данных. Превращение рутинных и постоянных задач в скрипты. Создание дашбордов для разных аудиторий и нужд компании.
  13. Прогнозы и предсказания
    Основы машинного обучения, разбор задачи предсказания оттока пользователей.
  14. Выпускной проект
    Самостоятельное решение аналитической задачи на выбор студента, со всеми стадиями анализа данных.

Курс «Аналитика данных» — Открытое образование

https://openedu.ru/program/ITMOUniversity/DATAN/

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 60 000 ₽

Чему вы научитесь?

Программа:

Первичная обработка данных:

  1. Введение в науку о данных
  1. Инструменты обработки данных
  1. Визуализация данных
  1. Анализ и преобразование данных
  1. Работа с временными рядами

Хранение больших данных:

  1. Системы управления базами данных
  1. Проектирование структурированных данных
  1. Запросы на языке SQL
  1. Объекты баз данных

Статистический анализ данных:

  1. Обзор задач, решаемых статистикой
  1. Выборочные характеристики
  1. Точечное оценивание
  1. Точные и асимптотические доверительные интервалы
  1. Проверка гипотез

Элементы теории вероятностей (факультативный курс):

  1. Вероятностное пространство
  1. Простейшие случайные величины
  1. Общее понятие вероятностного пространства
  1. Типы распределений случайных величин
  1. Числовые характеристики, сходимость

Курс «Обработка и анализ данных» — Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана

https://www.specialist.ru/section/processing-and-analysis-of-data

15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2023 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Стоимость: 8 950 ₽ — 216 590 ₽

Курсы предназначены для аналитиков, разработчиков аналитических решений и приложений, экономистов и маркетологов, работающих с инструментами анализа данных. Специалисты по бизнес-аналитике, Big Data и Data Mining необходимы практически каждой современной организации, а в особенности – средним и крупным предприятиям с разветвлённой системой филиалов.

Курсы по самым современным методикам анализа:

Окончив курсы, Вы будете свободно и уверенно выполнять статистическую и экономическую обработку больших массивов данных, их визуализацию и анализ, а также понимать работы механизмов глубокого исследования данных, искать скрытые закономерности и алгоритмы обработки.