Онлайн-навчання

Професія Data Analyst

Data Analyst: навчання для занурення в тонкощі аналізу даних. Стати Data Analyst? З ITEA!
Пройди комплексну програму навчання, щоби навчитися використовувати мову Python для збирання та аналізу великих даних

КОЛИ
Старт
Йде набір на курс
СКІЛЬКИ
26 занять
2-3 рази на тиждень
З 19:00 до 22:00
ЦІНА
18600 UAH
13950 UAH
Доступна оплата частинами
Чому Професія Data Analyst?
Затребуваність
Професія Data Analyst сьогодні вважається дуже популярною. Вона неодмінно залишатиметься затребуваною на ринку праці, тому що для стабільного й ефективного розвитку бізнесу необхідно збирати та досліджувати інформацію про конкурентів і користувачів.
Перспективи
Стати Data-аналітиком може кожен, незалежно від віку та знань. Ти можеш розпочати вивчення професії хоч у 18, хоч у 40 років. Головне — бажання розвиватись і любов до своєї справи!
Високий заробіток
На старті кар’єри стажери-джуніори можуть розраховувати на місячний дохід від 800$. Здобуваючи більше досвіду та знань, професійні спеціалісти будуть отримувати зарплатню в понад 2000$.

Перша робота Data Analyst? З ITEA!

Про працевлаштування

Повний план розвитку з нуля, який ми розробляємо з урахуванням твоїх особливостей

Консультації щодо складання резюме та портфоліо

Підтримка ментора й лайфхаки щодо проходження співбесіди

Допомога з працевлаштуванням після завершення курсів комплексної програми

Безкоштовна консультація
Курси для професії Data Analyst
Розклад курсів
Етапи твого становлення в якості Data Analyst

Вебінар
Онлайн-формат нічим не поступається аудиторним заняттям у якості навчання. Ти під’єднуєшся до стриму занять, слухаєш викладача й одногрупників, ставиш запитання, береш участь в обговореннях. Після кожної трансляції ти будеш отримувати запис уроку, щоби закріпити матеріал або переглянути заняття у випадку пропуску.
Домашні завдання
Домашні завдання імітують реальну робочу діяльність: ти самостійно розбираєшся зі завданнями та шукаєш можливі розв'язання. Усі напрями курсів передбачають обов’язкові домашні завдання. Виконуючи завдання, ти не тільки отримуєш додаткову практику, але виявляєш нюанси, які могли бути втрачені тобою на заняттях.
Робота з ментором
З’явилися труднощі в навчанні? Просто напиши менторові. Він на зв’язку з групою протягом навчання і навіть після занять. Ментор допомагає викладачеві та дбає про те, аби твоє навчання проходило зручно та без додаткових проблем. Організаційні моменти, проблеми з домашнім завданням, відсутність ідей для виконання фінального проекту — ментор допоможе розібратися з усім.
Курсовий проект
Щоби показати, чому курси навчили тебе, ти готуєш фінальний проект. Постався до нього серйозно, адже він згодом зможе стати повноцінною частиною твого портфоліо.
Формула ефективного навчання ITEA:

Зручний формат онлайн-занять

Подбай про стабільність інтернет-з’єднання та приєднуйся до трансляції з будь-якого пристрою. Замість поїздок в академію й занять в аудиторіях ти можеш зануритися в навчання вдома, у коворкінгу або кафе. Спілкуйся з одногрупниками, став запитання викладачеві, практикуйся виконувати завдання — проходь курси без шкоди якості навчання!

Актуальні програми навчання

Жодних переказів чужих лекцій і застарілих прийомів. Наші викладачі оновлюють програми курсів, надаючи найнеобхіднішу інформацію та підкріплюючи її особистим досвідом. Усі отримані знання та навички знадобляться тобі в подальшій кар’єрі в якості Data Analyst.

Стажування та працевлаштування

Ми реєструємо всіх випускників курсів на партнерській платформі JunGo, де зібрані пропозиції роботи від перевірених роботодавців. Ти будеш шукати роботу разом з іншими джунами, без потреби конкурувати з більш досвідченими фахівцями. Окрім цього ми допоможемо тобі скласти резюме й підготуватися до співбесіди.

Усебічний розвиток

Успішні Data Analysts повинні володіти не тільки технічними навичками, а й розвиненими особистісними якостями. Ми допоможемо тобі розвинути soft skills безкоштовно, навчитися ефективно працювати в команді й дізнатися, що потрібно для стрімкого кар’єрного зростання.

Твій план навчання професії
1. Python Basics

10 занять

  • Навіщо потрібні комп’ютерні програми?
  • Змінні, вирази й інструкції Python
  • Управління потоком виконання
  • Ітерації
  • Функції та модулі
  • Рядки
  • Файли
  • Колекції
  • Елементи функціонального програмування
  • Об’єктно-орієнтоване програмування
2. Python/R for Data Science

16 занять

  • Вступ до машинного навчання й Data Science
  • Основи мов програмування Python і R для Data Science
  • Функціональне програмування в Python та R
  • Дослідження й підготовка даних до аналізу
  • Візуалізація даних в R і Python
  • Основні поняття статистичного аналізу
  • Типові проблеми в підготовці даних до аналізу
  • Базові регресійні моделі
  • Базові моделі класифікації
  • Базові моделі кластеризації та зниження розмірності
  • Дерева рішень та ансамблі
  • Методи поліпшення якості моделей машинного навчання
  • Вступ до нейронних мереж. Нейронні мережі для класифікації зображень
  • Прогнозування часових рядків
  • Документація Data Science проектів, Data Science in prod
  • Практикум з поліпшення якості моделей
Викладачі напрямку Професія Data Analyst
Команда ITEA зібрала кращих практиків: керівників, senior-фахівців і експертів з багаторічним досвідом
Machine Learning Engineer
Олег Сорокін
Почав свій шлях в IT з аналітики та менеджменту SQL Server / PostgreSQL баз даних. Надалі отримав диплом Магістра Математики в Georgia Southern University (США). Там же працював асистентом викладача математики (2 роки) і Data Scientist (більше 2 років). В даний момент працює freelance Machine Learning Developer.
Data Scientist
Денис Ширман
4 роки досвіду. Має бекграунд в більшості сучасних алгоритмів машинного навчання, високі навички програмування та глибоке розуміння реляційних схем і SQL. Є досвід глибокого навчання з інстансами Amazon. Працює зі штучним інтелектом для мобільних пристроїв.
Компанії, в яких працюють наші випускники
Встигни забронювати своє місце в групі
Якщо після першого заняття ти відчуєш, що цей курс не для тебе (наприклад, не підходить за складністю), то ми повернемо гроші.