Профессиональная переподготовка: Анализ данных в Котласе

Навыки

По завершении курса профессиональной переподготовки "Анализ данных" слушатель приобретёт следующие знания и навыки:

 Знания:

1. Основы анализа данных:
   - Понимание жизненного цикла данных: сбор, хранение, обработка и анализ.
   - Знание основных этапов предобработки данных, включая очистку, трансформацию и визуализацию.

2. Методы статистического анализа:
   - Основы статистики, включая описательную и инференциальную статистику.
   - Понимание концепций, таких как корреляция, регрессия и гипотезы.

3. Инструменты и технологии:
   - Знание популярных языков программирования для анализа данных, таких как Python и R.
   - Опыт работы с библиотеками для анализа данных (например, Pandas, NumPy, scikit-learn) и визуализации (например, Matplotlib, Seaborn).

4. Работа с базами данных:
   - Основы SQL и работа с реляционными базами данных.
   - Знание NoSQL решений и их применения.

5. Машинное обучение:
   - Основы алгоритмов машинного обучения и их применение для построения предсказательных моделей.
   - Понимание процессов обучения моделей, включая этапы тренировки, валидации и тестирования.

6. Визуализация данных:
   - Принципы и методы эффективной визуализации.
   - Опыт создания интерактивных дашбордов с использованием таких инструментов, как Tableau или Power BI.

 Навыки:

1. Анализ и интерпретация данных:
   - Способность обрабатывать и анализировать данные для извлечения ценной информации.
   - Умение формулировать выводы на основе анализа и презентовать их заинтересованным сторонам.

2. Работа в команде и коммуникация:
   - Навыки работы в команде для эффективного взаимодействия с другими аналитиками и специалистами.
   - Умение чётко объяснять сложные концепции не специалистам.

3. Решение проблем:
   - Способность идентифицировать проблемы и находить решения с помощью данных.
   - Критическое мышление при анализе населенности и выборке данных.

4. Проектный менеджмент:
   - Основы управления проектами в области анализа данных, включая планирование рабочих процессов и управление временными ресурсами.

5. Постоянное обучение:
   - Навыки самообразования и адаптации к новым инструментам и методологиям в rapidly evolving области анализа данных.

Таким образом, завершив курс, слушатель будет готов к профессиональной деятельности в области анализа данных, имея прочный теоретический фундамент и практические навыки для решения реальных задач.