Курс Data Wizard

data proection
Опануйте 2 професії за ціною 1:
Data Scientist та Data Analyst з нуля
ТОП-професія, попит на яку, за даними IBM зросте на 364% до 2025 року
Вміння передбачати процеси та приймати правильні бізнес-рішення
Живі майстер-класи, підтримка менторів, проекти у портфоліо
Можливість стажування в кращих IT-компаніях ЗП від 1000$ зі старту
Зареєструватись
Старт:
26.03.24
Формат:
online
Тривалість:
4 місяці
data proection

Переваги курсу

work
Робота, на яку є попит
За даними Venngage 91% маркетологів вважають, що аналіз даних є найважливішим чинником для успіху на ринку. Попит на таких фахівців зростає щороку, адже світ все більше залежить від Data-інструментів.
AI not take your place
Вас не замінить AI
За прогнозами штучний інтелект може замінити 52% робочих місць до 2025 року. Тому замість страху перед тим, що AI забере вашу роботу, навчіться використовувати штучний інтелект для власної користі!
HR training
HR-підготовка
Наші HR-фахівці допоможуть вам підготуватися до вибору вакансій, проходження співбесід, проведення мітів та роботі в команді.
IT-English
IT-англійська
Ви також отримаєте безкоштовний доступ до курсу англійської мови для IT-спеціалістів. Ми навчимо всіх термінах, які будуть потрібні у вашій роботі.
Працевлаштування у партнерів
Наші партнери дуже зацікавлені в перспективних випускниках курсу. Найкращим випускникам пропонують роботу або стажування одразу після курсу.
Specific Skills
Практичні навички
Ми гарантуємо, що ви навчитесь передбачати майбутні процеси та приймати стратегічні рішення на основі даних

Наш курс підійде:

Student
rocket
Новачкам
які мають бажання опанувати навички Data Science
programmer
code
Програмістам (Python|QA)
які планують здійснювати аналітику з використанням Python, покращити розуміння даних та якість тестування (QA)
For marketers
Megaphone
Маркетологам
які хочуть використовувати дані для уточнення ЦА, оптимізації кампаній та підвищення результативності маркетингу
analysts
ChartBar
Аналітикам – початківцям
які зацікавлені в автоматизації збору інформації, бажають створювати та навчати моделі, робити прогнози й вирішувати бізнес-завдання
For sociologists
Magnifying Glass
Соціологам
які прагнуть ефективно аналізувати соціологічні дані та робити висновки з досліджень
For managers and financiers
Brief case
Керівникам та фінансистам
які мають на меті навчитися збирати та аналізувати дані для покращення управлінських рішень та фінансового стратегування

Програма курсу

Програма легка й зрозуміла. Вона ґрунтується на безпосередній користі для роботи та містить багато “лайфхаків” та прикладів з реального життя.
Модуль 1
Вступ/Знайомство/Занурення
hand
Вступ/Знайомство/Занурення
Модуль 1
Розуміння основ аналізу даних:
Студенти навчатимуться розуміти, які дані є важливими для бізнесу та як їх аналіз може призвести до прийняття рішень з метою покращення бізнес-процесів
Модуль 2
SQL
sql
SQL
Модуль 2
Витягування необхідної інформації:
Студенти навчатимуться використовувати SQL для отримання певних даних з баз даних, для розв’язання певних задач, як-от аналіз продажів або відстеження запасів товарів.
Оптимізація запитів:
Знання SQL дозволить студентам покращити продуктивність своїх запитів та скоротити час виконання.
Модуль 3
Power BI
power Bi
Power BI
Модуль 3
Створення звітів та дашбордів:
Студенти навчатимуться створювати звіти та дашборди в Power BI для візуалізації даних. Наприклад, створення звітів про продажі або звітів про фінансовий стан компанії.
Моніторинг ключових показників
Використання Power BI для моніторингу ключових показників продуктивності та вчасного реагування на зміни в бізнесі.
Модуль 4
Basic Python
python
Basic Python
Модуль 4
Обробка та аналіз даних
Студенти навчатимуться використовувати Python для обробки та аналізу даних, таких як видалення дублікатів у наборах даних або обчислення статистичних показників
Розробка звітів та скриптів
Студенти навчатимуться розробляти автоматизовані звіти та скрипти для рутинних завдань, що допоможе заощадити час
Модуль 5
Python and Data
python
Python and Data
Модуль 5
Отримання даних з вебсервісів
Студенти навчатимуться використовувати API для отримання даних з вебсервісів, таких як дані про погоду або фінансові індикатори
Обробка та аналіз великих обсягів даних
Студенти навчатимуться використовувати бібліотеки NumPy та Pandas для ефективної обробки й аналізу великих масивів даних.
Модуль 6
Math for Data Science
Data Science
Math for Data Science
Модуль 6
Розробка математичних моделей
Студенти навчатимуться розробляти математичні моделі для прогнозування та оптимізації, наприклад, моделі прогнозу продажів або оптимізації запасів товарів
Аналіз статистичних даних
Студенти навчатимуться використовувати статистичні методи для аналізу даних та виявлення залежностей між змінними
Модуль 7
Machine Learning
Machine Learning
Machine Learning
Модуль 7
Розробка моделей для прогнозування
Студенти навчатимуться створювати моделі машинного навчання для прогнозування, наприклад прогнозування попиту на товари або класифікація запитів клієнтів
Оцінка та вибір моделей
Вони зможуть оцінювати ефективність моделей та вибирати найкращі для конкретних завдань
Використання нейронних мереж
Студенти навчатимуться застосовувати нейронні мережі для аналізу та обробки даних, наприклад, для розпізнавання образів або аналізу тексту
hand
Вступ/Знайомство/Занурення
Модуль 1
Розуміння основ аналізу даних:
Студенти навчатимуться розуміти, які дані є важливими для бізнесу та як їх аналіз може призвести до прийняття рішень з метою покращення бізнес-процесів
Кожен з цих пунктів допомагає студентам розвивати практичні навички та здатності, для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо.
sql
SQL
Модуль 2
Витягування необхідної інформації:
Студенти навчатимуться використовувати SQL для отримання певних даних з баз даних, для розв’язання певних задач, як-от аналіз продажів або відстеження запасів товарів.
Оптимізація запитів:
Знання SQL дозволить студентам покращити продуктивність своїх запитів та скоротити час виконання.
Кожен з цих пунктів допомагає студентам розвивати практичні навички та здатності, для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо.
power Bi
Power BI
Модуль 3
Створення звітів та дашбордів:
Студенти навчатимуться створювати звіти та дашборди в Power BI для візуалізації даних. Наприклад, створення звітів про продажі або звітів про фінансовий стан компанії.
Моніторинг ключових показників
Використання Power BI для моніторингу ключових показників продуктивності та вчасного реагування на зміни в бізнесі.
Кожен з цих пунктів допомагає студентам розвивати практичні навички та здатності, для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо.
python
Basic Python
Модуль 4
Обробка та аналіз даних
Студенти навчатимуться використовувати Python для обробки та аналізу даних, таких як видалення дублікатів у наборах даних або обчислення статистичних показників
Розробка звітів та скриптів
Студенти навчатимуться розробляти автоматизовані звіти та скрипти для рутинних завдань, що допоможе заощадити час
Кожен з цих пунктів допомагає студентам розвивати практичні навички та здібності для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо.
python
Python and Data
Модуль 5
Отримання даних з вебсервісів
Студенти навчатимуться використовувати API для отримання даних з вебсервісів, таких як дані про погоду або фінансові індикатори
Обробка та аналіз великих обсягів даних
Студенти навчатимуться використовувати бібліотеки NumPy та Pandas для ефективної обробки й аналізу великих масивів даних.
Кожен з цих пунктів допомагає студентам розвивати практичні навички та здібності для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо.
Data Science
Math for Data Science
Модуль 6
Розробка математичних моделей
Студенти навчатимуться розробляти математичні моделі для прогнозування та оптимізації, наприклад, моделі прогнозу продажів або оптимізації запасів товарів
Аналіз статистичних даних
Студенти навчатимуться використовувати статистичні методи для аналізу даних та виявлення залежностей між змінними
Кожен з цих пунктів допомагає студентам розвивати практичні навички та здібності для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо.
Machine Learning
Machine Learning
Модуль 7
Розробка моделей для прогнозування
Студенти навчатимуться створювати моделі машинного навчання для прогнозування, наприклад прогнозування попиту на товари або класифікація запитів клієнтів
Оцінка та вибір моделей
Вони зможуть оцінювати ефективність моделей та вибирати найкращі для конкретних завдань
Використання нейронних мереж
Студенти навчатимуться застосовувати нейронні мережі для аналізу та обробки даних, наприклад, для розпізнавання образів або аналізу тексту
Кожен з цих пунктів допомагає студентам розвивати практичні навички та здібності для застосування в різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукове дослідження, фінанси тощо.
Отримати повну програму курсу

Як проходить ваше навчання?

Програма навчання має наступні особливості:
Wi-fi
Онлайн формат
Кожне заняття проводиться в онлайн-форматі на платформі з використанням реальних кейсів
practice
Наголос на практику
Курс Data Wizard базується на практиці та взаємодії з досвідченими менторами
mentor
Професійні ментори
Лише цікаве навчання від людей з багатим бекграундом, які знають, що роблять та готові допомогти.
learning
video
Запис занять
Кожне заняття записується і стають доступними для перегляду вже з наступного дня
time
Гнучкий графік
Ви можете переглядати записи та навчатися, коли захочете і де вам буде зручно
online
Онлайн-платформа
Ви станете частиною спільноти студентів, та зможете обмінюватися досвідом й питаннями

Ваш шлях на курсі Data Wizard

training
01
Отримання доступу до навчання
Taking courses on the platform
02
Проходження курсів на платформі
Consultation
03
Консультація від Ігоря – наставника курсу
Master
04
На 3 місяці освоєння професії Data Аналітик
HR section
05
Отримання доступу до HR блоку
resume
06
Покращення резюме та профілів у соціальних мережах
final
07
Завершення 2 частини навчання та освоєння професії Data Science
Exam
08
Складання іспиту
promotion
9
Оновлення резюме, отримання підвищення або перехід до нової компанії з більшим заробітком
references from our partners
10
Потрапляння в рекомендації до наших партнерів

Ваше резюме

Хочете досягати успіхів як Netflix чи Amazon? Почніть кар’єру в DATA! Вас чекає цікава й затребувана професія, за яку роботодавці готові добре платити
Інструменти:
Python
Python
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook
Pandas
Pandas
SQL
Power BI
Power BI
Numpy
Скіли, які ви отримаєте:
  • Роботи з базами даних в хмарному середовищі Azure
  • Навички роботи з мовою SQL для витягнення даних з баз даних
  • Запити SQL для фільтрації, сортування і агрегації даних
  • Робота з реляційними базами даних і таблицями
  • Візуалізація даних для зрозумілого представлення результатів аналізу
  • Робота з інтерактивними графіками та функціями Power BI
  • Робота з мовою формул DAX для Power BI
  • Навички роботи з Python в контексті обробки та аналізу даних
  • Володіння бібліотеками для обробки та аналізу даних, такими як Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy
  • Розробка математичних моделей для аналізу та прогнозування даних
resume

Ваша зарплата після навчання

$700+
Data Analyst
Data Analyst
$1000+
Data Scientist
Data Scientist
$1500+
Middle Data Scientist
Middle Data Scientist
$4000+
Senior Data Scientist
Senior Data Scientist

Дохід, на який ви можете претендувати після закінчення навчання.
Вам знадобляться базові знання, потрібні для щоденних задач.

Вам вже варто очікувати підвищення ЗП, адже ваші навички і досвід ростуть.
Вам потрібно освоїти наступні компетенції:

Вам вже варто очікувати підвищення ЗП, адже ваші навички і досвід ростуть.
Вам потрібно освоїти наступні компетенції:

На вищому рівні ваша кар’єра в Data Science може досягти нових вершин.
Щоб стати Senior спеціалістом, вам потрібні:

Основи програмування (Python)
Математичні та статистичні основи
Обробка та аналіз даних (NumPy, Pandas, Matplotlib)
Машинне навчання (регресія, класифікація, кластеризація)
Вдосконалення програмування (Python) та розширення знань про бібліотеки
Глибше розуміння статистичних методів і їх застосування в аналізі даних
Вивчення більш складних алгоритмів машинного навчання та їх практичне використання
Вдосконалення програмування (Python) та розширення знань про бібліотеки
Глибше розуміння статистичних методів і їх застосування в аналізі даних
Вивчення більш складних алгоритмів машинного навчання та їх практичне використання
Глибокі знання програмування, включаючи роботу з великими обсягами даних та оптимізацію коду
Майстерність у розробці та налагодженні складних моделей машинного навчання
Експертність у виборі та комбінуванні різних алгоритмів для досягнення найкращих результатів

Ваше резюме потрапить до наших партнерів!

Вам допоможуть створити або вдосконалити свою Linkedin-сторінку, навчать як поводитись на співбесідах та за якими критеріями обирати ідеальне місце роботи
Приєднуйтеся до Platma Academy і відкрийте для себе світ нескінченних можливостей та кар’єрних перспектив!
Зареєструватись

Автор курсу

Igor Betley

Ігор Бетлей – Head of R&D in Platma & Agrosem

  • 10+ років досвід впровадження BI, Data Science та AI систем у бізнес
  • 22+ компанії зі США/Європи/України з оборотом – +$22 мільярди на рік
  • +20% – середнє зростання обороту компаній після впровадження BI, Data Science та AI рішень без збільшення штату співробітників
  • Автор освітніх програм, за якими навчилися 300+ студентів
Про Ігоря пишуть:
liga.net
mctoday
ain
agrosem
itc.ua
medium
dev.ua
platma

Ментори курсу:

Самойленко Владислав

Самойленко Владислав

  • Ментор Курсу Data Wizard
  • Володіє технологіями: Power BI, Excel, Tableau, SQL, Python, Power Query, Machine Learning.
  • Більше двох років практики:
    • Data Analyst у DataOX: Здійснював аналіз великих обсягів даних, виявляв закономірності та розробляв звіти для підтримки стратегічних рішень.
    • Data Annotator у SupportYourApp: Виконував обробку та анотування даних для тренування алгоритмів штучного інтелекту.
    • SupportYourApp: Працював з важливими проектами з обробки даних для вдосконалення алгоритмів підтримки клієнтів.
Сокотов Денис

Сокотов Денис

  • Ментор Курсу Data Wizard
  • Володіє технологіями: Azure Data Studio, Jupyter, Power BI, Excel, SQL, Python, Power Query, Machine Learning.
  • Більше трьох років практики в галузі аналітики даних:
    • Міжнародна аутсорсингова компанія: створював звіти та дашборди різного рівня та типу. Від звітів по внутрішніх ресурсах до комплексних дашбордів процесу найму.
    • Створив дашборд «Digital analysis of activities of universities» який переміг міжнародний конкурс «DigIn.Net 2: German-Ukrainian Digital Innovation Network – 2»
    • Створив дашброд для конкурсу «Power BI Analytics Challenge», який вийшов у фінал. (9 фіналістів, 419 учасників)

Поширені запитання

Чи підійде мені цей курс, якщо я гуманітарій?

Звісно! Цей курс призначений для всіх, незалежно від вашого фахового бекграунду. Ми пояснюємо все з нуля.

Чи підійде мені цей курс, якщо я не дуже знаюсь у математиці?

Завдяки інструментам Low/No-code математичні знання, як і знання програмування перестають бути обов’язковими для IT. Головне для вас мати чітке уявлення, для яких бізнес-процесів вам потрібні знання з аналізу даних, та як їх застосовувати на практиці.

Чи підійде мені цей курс, якщо у мене не високий рівень англійської?

Курс доступний українською мовою, англійська не є обов’язковою. Крім того, ми “підтягнемо” вашу англійську на заняттях з IT-англійської, яка теж є частиною курсу. Ми навчимо вас усіх термінів, що знадобляться в роботі.

Як отримати розстрочку?

Дізнайтеся більше про можливості розстрочки, зв’язавшись з нашим відділом обслуговування клієнтів за контактами на нашому веб-сайті.

Чому ви не включили Tableau до програми курсу?

Наш курс Data Wizard фокусується на різноманітних навичках у сфері аналізу даних та науки про дані. Хоча Tableau – потужний інструмент візуалізації, ми вирішили зосередитися на вивченні інших аспектів, таких як SQL, Power BI, Python, Data Science та Machine Learning, для забезпечення глибших знань в обраній галузі.

Чому ви обрали Python в якості мови програмування для курсу, а не R?

Ми обрали Python через його універсальність та великий спектр застосувань у різних галузях, таких як розробка веб-додатків та штучний інтелект. Наш курс розроблено так, щоб надати студентам навички, які можна використовувати у різних сферах професійної діяльності. Python обраний через його широкі можливості та хороші кар’єрні перспективи для наших учнів.

Втомилися витрачати час на складання звітів та пояснення колегам?

Навчіться створювати прості та зрозумілі звіти для всієї команди! Звільніть час для того, що насправді важливо. Реєструйтесь зараз та відкрийте для себе ефективність та простоту управління даними!

Реєстрація на курс Data Wizard

contacts
Привіт 🤗
Маєте питання? Наша команда завжди готова вам допомогти! Задайте питання у будь-якому месенджері: