Общая информация

Дата проведения:
24.08 - 30.09.2021
Завершение регистрации :
23.08.2021
Продолжитель­ность:
50 академических часов
Расположение :
онлайн обучение
Цена: Присоединяйтесь к льготным предложениям
1788 € + НСО
Льготная цена для клиентов Эстонского центра обучения и конференций до 25 апреля. 1308€ + km

За два последних года спрос на специалистов в сфере сбора и анализа данных (data-специалистов или data-аналитиков) вырос в два раза (по данным HeadHunter), прогноз на 2021 по 2024 год: этот рынок вырастет ещё на $64,27 млрд.

Почему же такой спрос на специалистов, умеющих обращаться с данными?

Объем данных в мире удваивается каждые три года. Все эти данные нужно уметь сортировать, обрабатывать и использовать с максимальной пользой для бизнеса.  Для этого и нужны data-специалисты и аналитики данных, которые при помощи структурного подхода к управлению данными, могут многократно повысить  эффективность любых бизнес-процессов.

Реальность же такова, что ¾  компаний сегодня не обладают навыками и технологиями, которые позволяют использовать имеющиеся у них данные наилучшим образом. Повсеместно ощущается серьёзный дефицит специалистов, которые умеют эффективно использовать анализ данных для повышения прибыльности в компании.

Нужно ли знать высшую математику и программирование для того, чтобы выучиться на data-специалиста? Конечно, это было бы не лишне, однако на первоначальном этапе будет достаточно базового образования, логического мышления, усидчивости и огромного желания овладеть новыми навыками.

Прошедший обучение научится:

  • Разбираться в индустрии данных и понимать, кто и чем занимается в этой сфере.
  • Работать с данными с нуля.
  • Работать с разными источниками данных и собирать данные, которые находятся в открытом доступе.
  • Анализировать данные и извлекать из них полезную именно для своей компании информацию.
  • Находить закономерности и тенденции, которые помогут принимать взвешенные решения в компании.
  • Автоматизировать процесс сбора данных и экономить массу времени на более важные процессы.
  • Овладеет Python на уровне, достаточном для анализа данных.
  • Сможет работать с различными форматами представления, хранения и передачи данных CSV, XML и XLS.
  • Создавать аналитические панели.
  • Создавать, изменять и управлять базами данных при помощи SQL.

В группе 20 мест!

 

Цена 149€+НСО за один учебный день.
При покупке полной программы (12 дней) цена за один учебный день 109€+НСО (1308€+НСО за 12 учебных дней). Возможна оплата по частям.
Продолжительность одного учебного дня – 4 академических часа. 
Всего — 50 академических часов.
По окончанию обучения — сертификат о прохождении программы. 

Программа

24.08.2021

10:00 - 13:00

1 модуль. Введение в специальность аналитик данных. Основы анализа данных.

  • Чем занимается аналитик данных?
  • Основные навыки, которыми должен обладать аналитик данных.
  • Различные направления в data-индустрии:
  • - Data Analyst
  • - Data Scientist
  • - Business Intelligence
  • Основное отличие Data Analyst от Data Scientist
  • Что такое датасеты?
  • - Data Science
  • - Data Mining
  • Администратор и инженер Big Data
  • DevOps-инженер, DataOps, директор по данным - Chief Data Officer, специалист по безопасности и др.
  • Формирование Data Driven в компании.
  • Анализ состояния предприятия на предмет необходимости data-специалиста.
  • Как понять, какие специалисты и знания нужны для внедрения data- технологий на вашем предприятии?

26.08.2021

14:00 - 17:00

2 модуль. Фундаментальные основы для анализа данных.

  • Что входит в процесс анализа данных?
  • Процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации для принятия оптимальных решений.
  • Автоматизация процесс сбора данных? Что можно, а что нельзя делать?
  • Сбор данных из различных источников.
  • Форматы данных: CSV, XML и XLS.
  • Методы и приложения, связанные с алгоритмами обработки данных.
  • Что такое фичеселект (feature selection) или препроцессинг?
  • Главные инструменты работы аналитика — язык SQL, основы языка Python, базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).

31.08.2021

10:00 - 13:00

3 модуль. Источники данных и работа с ними.

  • По каким критериям структурировать информацию?
  • Какие источники данных больше всего подходят для вашего бизнеса?
  • Подключение к источникам данных (FTP, API).
  • Обработка и очистка данных после загрузки.
  • Автоматическая очистка.
  • Ручная очистка данных.
  • Набор инструментов для сбора и очистки данных.
  • Инструменты и техники пассивного сбора информации.

02.09.2021

14:00 - 17:00

4 модуль. Парсинг (web scraping) — это автоматизированный сбор открытой информации в интернете по заданным условиям.

  • Учащиеся будут собирать и структурировать элементарные базы данных под руководством преподавателя.
  • Практическая часть: анализ социальных сетей и других источников, где хранятся данные.
  • Практическое занятие. Процессы предобработки неструктурированных данных и их хранения в различных базах данных для дальнейшего анализа.
  • Примеры облачных парсеров с русскоязычным интерфейсом.
  • Примеры парсеров-программ.
  • Парсеры на основе Python.

07.09.2021

10:00 - 13:00

5 модуль. SQL - незаменимый инструмент при сборе данных.

  • SQL как основной инструмент для создания, модификации и управления данными.
  • Как при помощи SQL
  • - создать в базе данных новую таблицу
  • - добавить в таблицу новые записи
  • - изменить записи
  • - удалить записи
  • - сделать выборку записей из одной или нескольких таблиц (в соответствии с заданным условием)
  • - изменить структуру таблиц. Б
  • Можно ли научиться писать простые SQL-запросы без образования программиста?
  • Как при помощи SQL-запроса получать данные из баз данных?
  • Аналитические функции SQL.
  • Главные инструменты аналитика — язык SQL, основы языка Python, базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).
  • Основы SQL и NoSQL баз данных.

09.09.2021

14:00 - 17:00

6 модуль. Python для анализа данных (1 часть).

  • В какой степени необходимо владеть Python data-специалисту?
  • Устанавливаем Python: Anaconda и Jupyter notebook
  • Основной синтаксис языка Python. Синтаксис при сборе данных?
  • Методы работы со списками и словарями.
  • Методы работы с разными типами данных.
  • Работа с файлами.
  • Работа со строковыми величинам.
  • Работа со временем и датами
  • Распознаем даты в Python
  • Учимся складывать и вычитать даты
  • Объединение данных из разных источников.

14.09.2021

10:00 - 13:00

7 модуль. Python для анализа данных (2 часть).

16.09.2021

14:00 - 17:00

8 модуль. Pandas - библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.

  • Библиотека Pandas: как с ней работать?
  • — Учимся группировать данные по колонкам средствами Pandas
  • — Распределяем датасет поисковых запросов по количеству слов
  • — Знакомимся с Pivot и сложной агрегацией средствами Pandas
  • — Учимся работать со сводными таблицами
  • Объект DataFrame для манипулирования индексированными массивами двумерных данных
  • Инструменты для обмена данными между структурами в памяти и файлами различных форматов
  • Встроенные средства совмещения данных и способы обработки отсутствующей информации
  • Переформатирование наборов данных, в том числе создание сводных таблиц
  • Срез данных по значениям индекса, расширенные возможности индексирования, выборка из больших наборов данных
  • Вставка и удаление столбцов данных
  • Возможности группировки позволяют выполнять трёхэтапные операции типа «разделение, изменение, объединение» (англ. split-apply-combine).
  • Слияние и объединение наборов данных
  • Иерархическое индексирование позволяет работать с данными высокой размерности в структурах меньшей размерности
  • Работа с временными рядами: формирование временных периодов и изменение интервалов и так далее

21.09.2021

10:00 - 13:00

9 модуль. Визуализация данных.

  • Визуализация данных при помощи графиков и диограмм.
  • Работа со сводными таблицами и однотипными файлами.
  • Работа с файлами разных форматов.
  • Написание автоматического скрипта.
  • Парсеры на основе Python.

23.09.2021

14:00 - 17:00

10 модуль. Тестирование data-продуктов

  • Как протестировать продукт по сбору данных на его пригодность для нужд вашей организации?
  • А/B-тестирование.
  • Аналитические панели для аналитика данных (Spotfire, Dash и Shiny).
  • Анализ результатов тестирования.

28.09.2021

10:00 - 13:00

11 модуль. Что нужно знать аналитикам и data-специалистам о защите личных данных?

30.09.2021

14:00 - 17:00

12 модуль.

Основы организации учебного процесса

Тип мероприятия:
Webinar
Количество лекторов :
10
Целевая группа :
Руководители предприятий, менеджеры, специалисты, бухгалтеры, IT-специалисты, все лица, заинтересованные в эффективном использовании хранящихся в фирме данных для повышения производительности предприятия. А также лица, заинтересованные в получении новой профессии.
Методы обучения :

Практическое онлайн-обучение. Один учебный день - 4 академических часа. Весь курс - 50 академических часов.

Прошедший обучение получит свидетельство о прохождении курса в случае, если прослушает программу обучения в  объёме 80%.

Пожалуйста, ознакомьтесь с основами обеспечения качества обучения.

По окончании курса - сертификат.

Учащиеся получают записи и материалы обучения.

Условия отказа :

100% от оплаченной суммы возвращаем в случае, если вы откажетесь от участия в мероприятии минимум за 30 дней до его начала, 50% от оплаченной суммы возвращаем в случае, если вы откажетесь от участия в мероприятии за 20 дней до его начала. Если вы откажетесь от участия в мероприятии менее, чем за 15 дней до его начала, то уплаченную сумму мы не возвращаем и счёт подлежит оплате.

Порядок решения споров: все проблемные ситуации стороны спора решают между собой в письменной форме. На претензии клиентов Eesti Koolitus-ja Konverentsikeskus отвечает в течение 7 дней. Если договорённости не удаётся достичь, то спор решается в судебном порядке в соответствии с законами Эстонской республики.

Руководитель проекта :
Оксана Кабритс
Кейтеринг :
No
*Eesti Koolitus- ja Konverentsikeskus оставляет за собой право вносить изменения в программу.

Просмотреть похожие

Webinar

Учебный курс: финансовый аналитик

25.03
Регистрация
Webinar

Учебный курс: специалист KYC/AML

27.04
Регистрация
Webinar

Влияние изменений в налоговой системе Швеции на работу иностранных предприятий

06.10
Регистрация
Webinar

Изменения в трудовых отношениях в 2021 году: новое в законах и судебная практика

21.04
Регистрация
Kонференция

Конференция по управлению персоналом и трудовому праву: трансформация 2021

20.05
Регистрация
Webinar

Учебный курс: специалист KYC/AML

21.09
Регистрация
Webinar

Учебный курс: специалист по налогам

04.10
Регистрация
Webinar

Дигитальное архивирование. Изменения в 2021г.

04.06
Регистрация
Webinar

Учебная программа: оптимизация производственного процесса и новые стратегии управления

03.05
Регистрация
Webinar

Е-торговля: налогообложение по новым правилам с 01 июля 2021г.

09.06
Регистрация
Webinar

Изменения в налоговой системе Латвии 2021г., о которых должны знать предприниматели Эстонии

27.05
Регистрация
Webinar

Учебный курс: data-аналитик

24.08
Регистрация
Webinar

Изменения в налоговой системе Польши в 2021 году

22.09
Регистрация