Типы источников. Подключение источников с помощью data ingestion tool
Docker: настройка мониторинга и логирования
Hadoop Stack
Spark: RDD, Dataframe
Hive
Введение в хранилища данных для аналитики
Построение data lake
Управление ETL-процессами с помощью Airflow
Использование ClickHouse
Моделирование и построение DWH
Работа с аналитическими БД
Построение витрин
Тестирование Python-приложений на примере DAGов Airflow
Загрузка данных и контроль качества
Аналитик данных (на выбор)
Доступные источники данных, оценка качества
Визуализация в Excel
Объединение разнородных данных
Требования к качеству данных
Корреляция и факторы
Визуализация в Python
Формулирование гипотез по данным
SQL для витрины данных
Очистка данных
Методы прогнозирования
Программные средства визуализации
A/B-тесты и их планирование
Данные по API и аккумулирование источников
Повышение качества данных
Выявление закономерности в данных
Прикладные программные продукты визуализации
Интерпретация результатов А/В-тестирования
Аналитическая отчетность и сторителлинг
Итоговый проект
Дополнительные курсы
Основы математики
Базовые математические объекты и SymPy
Интерполяция и полиномы
Аппроксимация, преобразования функций и производные
Функции нескольких переменных, их свойства и графики
Частные производные функции нескольких переменных
Векторs и матрицы. Градиент
Линейная регрессия и системы линейных уравнений
Задача аппроксимации как матричное уравнение
Основы статистики и теории вероятностей
Случайные величины и события
Принципы и виды распределения
Непрерывные распределения
Статистисечкие тесты
Составление моделей и проверка гипотез
Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
Оценивание
Проверка гипотез
Совместные распределения
Исследование зависимостей
Временные ряды
Git
Работаем с Git на своем компьютере
Работаем с удаленным репозиторием
Командная работа в Git
Сравнение версий и отмена изменений
Инструменты и правила работы с Git
Развитие карьеры разработчика
Поиск подходящих вакансий
Подготовка к собеседованиям
Переговоры с работодателем
GeekBrains, образовательный портал
Мы учим людей с нуля осваивать программирование, веб-дизайн и маркетинг.
Проводим онлайн-курсы со стажировкой и бесплатные мастер-классы, развиваем сообщество, сотрудничаем с компаниями по трудоустройству и непрерывно тестируем новые методики для поднятия эффективного обучения.
Наша цель − ваше трудоустройство
Мы привязали систему мотивации сотрудников и преподавателей к результатам студентов. Поэтому мы совершенствуем наше обучение каждый день и сами с удовольствием приглашаем выпускников на работу.
Комбинируем живое обучение и видеоуроки
Теория в видеоуроках с безграничным доступом
Изучайте материалы в удобное время, всегда можете к ним вернуться, чтобы повторить
Живые занятия по расписанию
Разберете сложные задачи с экспертами в прямом эфире, зададите вопросы и сразу получите ответы
Практика для тренировки навыков
70% обучения — практика на кейсах из трех востребованных сфер: торговли, сферы услуг и производства. Можете решать все задания из одной сферы или выбрать ту, которая больше вам интересна
Персональная обратная связь на ваши задания
Подробная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов с момента отправки работы
Крупный бизнес сейчас неотрывно связан с большими данными, которые надо обрабатывать, хранить и анализировать. Без таких специалистов, как Data Scientist, организовать это попросту не представляется возможным.
Хотите узнать, представителям какой профессии в IT-сфере работодатели готовы платить одни из самых высоких гонораров? Это специалисты в Data Science. Расскажем, почему профессия считается одной из самых сложных, где пройти обучение и найти работу.
Современный рынок вакансий в последние годы претерпевает кардинальные изменения. Это связано со стремительным развитием технологий, глобальной компьютеризацией и цифровизацией. И чтобы не оказаться за бортом карьерного успеха, стоит вкладывать свое время и силы в освоение тех профессий, которые...