CRM-форма появится здесь

Аналитик больших бизнес-данных 

О ПРОГРАММЕ

Программа имеет целью формирование у слушателей таких профессиональных компетенций, как способность разрабатывать продукты на основе встроенной аналитики больших данных и проводить первоначальную обработку первичных статистических данных, необходимых в том числе для выполнения профессиональной деятельности в соответствии с профессиональным стандартом ПС 06.042 «Специалист по большим данным». 

приглашаем слушателей, имеющих высшее образование

Лица, желающие освоить дополнительную профессиональную программу, должны иметь высшее образование. 

Очно-заочная форма обучения

Очно-заочная форма обучения с применением дистанционных образовательных технологий и электронного обучения.

ДИПЛОМ О ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПЕРЕПОДГОТОВКЕ

Вследствие успешного завершения обучения Вы получите диплом о профессиональной переподготовке установленного образца с присвоением квалификации «Специалист по большим данным». Такой диплом не только является подтверждением Ваших навыков, но и может способствовать карьерному росту, доверию работодателя и возможностям саморазвития.

4 месяца обучения
Нормативная трудоемкость обучения по данной программе – 360 часов, включая все виды аудиторной и внеаудиторной (самостоятельной) учебной работы слушателя.

Группы приступают к занятиям по мере формирования

Стоимость обучения - 50 000 рублей

ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММЫ

СЛУШАТЕЛИ научаться

  • готовить данные для проведения аналитических работ по исследованию больших данных,
  • проводить аналитические исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика,
  • управлять получением, хранением, передачей, обработкой больших данных,
  • формировать модели предиктивного анализа,
  • строить достоверные прогнозы, оформлять результаты в виде markdown отчетов и веб-приложений.

ПРОГРАММА

Введение в R: работа с данными

Тема 1 Виды, тип и формат данных. Стандарты по работе с данными. Работа в R.
Тема 2 Предобработка данных в R.
Тема 3 Обработка и преобразование данных в R.
Тема 4 формирование отчетов в R Markdown.

Информационное наполнение баз данных

Тема 1. Основы сбора данных в сети интернет.
Тема 2. веб-скрейпинг динамических сайтов.
Тема 3. Сбор данных средствами API.

Методы и инструменты бизнес-аналитики

Тема 1. Графическое представление информации. Построение дашбодов в R. Работа в R.
Тема 2. Эксплораторный анализ бизнес-данных в R.
Тема 3. Разработка web-приложений в R. 

Технологии обработки больших данных в экономике

Тема 1. Технологии работы с большими данными.

Тема 2. Фреймворк Apache Spark для работы с большими данными.

Цифровые инструменты предиктивной аналитики

Тема 1. Регрессия (множественная линейная регрессия, бинарная (логистическая), упорядоченная).
Тема 2. Предварительный анализ временных рядов.
Тема 3. Прогнозные модели на основе анализа временных рядов.

ИТОГОВАЯ АТТЕСТАЦИЯ

преподаватели

Наша команда высококвалифицированных преподавателей готова оказать вам квалифицированную поддержку на каждом этапе прохождения курсов. Мы предлагаем не только тщательно разработанные учебные материалы, но и индивидуальный подход к каждому ученику. Наши преподаватели обладают большим опытом работы и глубокими знаниями в своей области, что позволяет им помогать вам разобраться с любыми вопросами и сложностями. Уверенно двигайтесь к своим целям вместе с нашей командой профессионалов!
  • Руководитель направления ИИ в ИТ-компании «Лексема». Имеет опыт руководством проектов в области искусственного интеллекта и машинного обучения., разработки и внедрения решений на основе анализа больших высокочастотных данных.

Лакман Ирина Александровна

Кандидат технических наук

Тимирьянова Венера Маратовна

Доктор экономических наук
  • Имеет опыт разработки и внедрения решений на основе глубокого статистического анализа данных.

Абзалилова Лия Рашитовна

Кандидат физико-математических наук