Добавить коуча Регистрация/ЛК
Ваш маркетплейс и отзовик
в образовании
  2. Курсы онлайн-школ и университетов
  3. Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science

Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science

Категория обучения:
Data science
Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science
Длительность курса:
0.00
Формат курса:
Занятия в записи (автовебинары)
Есть рассрочка платежа:
Нет
Трудоустройство:
Нет
Поделиться с друзьями:
Особенности курса:
Считается, что аналитика и Data Science — сложные сферы, требующие особого склада ума. В реальности же основные языки работы с данными – Python и R – доступны для изучения без предварительной подготовки.
Описание курса:

В плане мы собрали

  • Чеклисты необходимых навыков для начинающего дата-сайентиста и аналитика
  • Ссылки на полезные ресурсы, книги и бесплатные курсы
  • Советы HR-специалистов о том, как правильно составить резюме и наработать портфолио
  • Рейтинг зарплат для начинающих позиций в data science проектах

Бесплатно

Перейти на сайт
Онлайн-школа

Нетология

Онлайн-университет «Нетология» основан в 2020 году. Обучение в учреждении проводится по следующим направлениям: • программирование; • маркетинг; • менеджмент; • МВА.
0
0.0
Нет отзывов
000
0.0
0.0
0.0
0.0
—
Написать отзыв
  Код для встраивания
Новые Первые Лучшие Худшие Со статусом
Нет отзывов. Напишите отзыв первым!
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Также рекомендуем посмотреть курсы
Хотите освоить новую профессию? Выберите наиболее подходящие для вас курсы, прочитав реальные отзывы!
Аналитик данных

Аналитик данных

Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Освойте ключевые навыки дата-аналитика и найдите работу со стартовой зарплатой 70 000 рублей.
0.0
Нет отзывов
Web-аналитика
Веб-аналитика на практике: сегментирование данных

Веб-аналитика на практике: сегментирование данных

Есть рассрочка платежа:
Нет
Трудоустройство:
Нет
Сегментирование аналитики данных помогает найти ответы на многие вопросы и понять, на каком уровне возникают помехи и как их решить.
0.0
Нет отзывов
Системная аналитика
Аналитик данных

Аналитик данных

Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Вы научитесь самостоятельно собирать, анализировать и презентовать данные, выдвигать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их тестирования.
0.0
Нет отзывов
Аналитика данных
Аналитик данных с нуля

Аналитик данных с нуля

Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Научитесь анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. Сможете строить прогнозы на основе данных и помогать бизнесу принимать решения.
0.0
Нет отзывов
Аналитика
Аналитик данных

Аналитик данных

Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Став аналитиком вы научитесь профессионально работать с данными
0.0
Нет отзывов
Аналитика данных
Профессия Аналитик данных

Профессия Аналитик данных

Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Программа которая подстраивается под вас: выбираете специализацию продукт/маркетинг после основного блокапосле первого блока устраиваетесь на работу и параллельно учитесь и работаете
0.0
Нет отзывов

Аналитик Big Data

Аналитики Big Data несут ответственность за анализ больших данных для оценки технических характеристик организации и предоставления рекомендаций по усовершенствованию системы.

Специалист может сосредоточиться на:
потоковой передаче и оперативных данных
миграции данных.
Аналитики больших данных могут работать в различных компаниях, включая фирмы, предоставляющие финансовые услуги, и поставщиков технологических услуг.

Требуемые навыки
Аналитики больших данных должны обладать отличными техническими знаниями, поскольку они отвечают за оценку наборов информации и реализацию соответствующих решений.

Опыт и навыки такого специалиста могут включать следующее:
  • программирование и кодирование
  • способность переводить неструктурированную информацию в структурированную
  • умение работать в облачных сервисах, таких как Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure, практические знания SQL, различных CRM, Salesforce.
Специалист по большим данным должен уметь определять тенденции в наборах данных, точно читать модели и разрабатывать правила на основе своего анализа.