Курс Data Wizard

data proection
Освойте 2 профессии по цене 1:
Data Scientist и Data Analyst с нуля
ТОП-профессия, спрос на которую, по данным IBM, вырастет на 364% к 2025 году
Умение предусматривать процессы и принимать правильные бизнес-решения
Живые мастер-классы, поддержка менторов, проекты в портфолио
Возможность стажировки в лучших IT-компаниях ЗП от 1000$ со старта
Зарегистрироваться
Старт:
26.03.24
Формат:
online
Продолжительность:
4 месяца
data proection

Преимущества курса

work
Востребованная работа
По данным Venngage, 91% маркетологов считают, что анализ данных является важнейшим фактором для успеха на рынке. Спрос на таких специалистов растет каждый год, ведь мир все больше зависит от Data-инструментов.
AI not take your place
Вас не заменит AI
По прогнозам искусственный интеллект может занять 52% рабочих мест к 2025 году. Поэтому вместо того, чтобы бояться, что AI заберет вашу работу, научитесь использовать искусственный интеллект для собственной пользы!
HR training
HR-подготовка
Наши HR-специалисты помогут вам подготовиться к выбору вакансий, прохождению собеседований, проведению мифов и работе в команде.
IT-English
IT-английский
Вы также получите бесплатный доступ к курсу английского специально для IT-специалистов. Мы научим вас всем терминам, которые понадобятся в работе.
Employment with partners
Трудоустройство у партнеров
Наши партнеры очень заинтересованы в перспективных выпускниках курса. Лучшим выпускникам предлагают работу сразу после курса.
Specific Skills
Конкретные навыки
Мы гарантируем, что вы научитесь предвидеть будущие процессы и принимать стратегические решения на основе данных

Наш курс подойдет:

Student
rocket
Новичкам
которые желают овладеть навыками Data Science
programmer
code
Программистам (Python|QA)
планирующим осуществлять аналитику с использованием Python, улучшить понимание данных и качество тестирования (QA)
For marketers
Megaphone
Маркетологам
желающим использовать данные для уточнения ЦА, оптимизации кампаний и повышения результативности маркетинга
analysts
ChartBar
Начинающим аналитикам
чтобы автоматизировать сбор информации, создавать и обучать модели, делать прогнозы и решать бизнес-задачи
For sociologists
Magnifying Glass
Социологам
стремящимся эффективно анализировать социологические данные и делать выводы из исследований
For managers and financiers
Brief case
Руководителям и финансистам
чтобы научиться собирать и анализировать данные для улучшения управленческих решений и финансовой стратегии

Программа курса

Программа легкая и понятная. Она основывается на непосредственной пользе для работы и содержит много лайфхаков и примеров из реальной жизни.
Модуль 1
Введение/Знакомство/Погружение
hand
Введение/Знакомство/Погружение
Модуль 1
Понимание основ анализа данных:
Студенты научатся понимать, какие данные важны для бизнеса и как их анализ может привести к принятию решений для улучшения бизнес-процессами.
Модуль 2
SQL
sql
SQL
Модуль 2
Извлечение необходимой информации:
Студенты смогут использовать SQL для извлечения конкретных данных из баз данных, что поможет решать задачи, такие как анализ продаж или отслеживание запасов товаров.
Оптимизация запросов:
Знание SQL позволит студентам улучшить производительность своих запросов и сократить время выполнения.
Модуль 3
Power BI
power Bi
Power BI
Модуль 3
Создание отчетов и дашбордов:
Студенты смогут создавать отчеты и дашборды в Power BI для рендеринга данных. Например, создание отчетов о продажах или отчетов о финансовом состоянии компании.
Мониторинг ключевых показателей:
Использование Power BI для мониторинга ключевых показателей производительности и своевременного реагирования на изменения в бизнесе.
Модуль 4
Basic Python
python
Basic Python
Модуль 4
Обработка и анализ данных
Студенты смогут использовать Python для обработки и анализа данных, таких, как удаление дубликатов в наборах данных или вычисление статистических показателей
Разработка отчетов и скриптов
Они смогут разрабатывать автоматизированные отчеты и скрипты для рутинных задач, что помогает сэкономить время
Модуль 5
Python and Data
python
Python and Data
Модуль 5
Получение данных с веб-сервисов
Студенты смогут использовать API для получения данных с веб-сервисов, таких, как данные о погоде или финансовые индикаторы
Обработка и анализ больших объемов данных
Они могут использовать библиотеки NumPy и Pandas для эффективной обработки и анализа больших объемов данных.
Модуль 6
Math for Data Science
Data Science
Math for Data Science
Модуль 6
Разработка математических моделей
Студенты смогут разрабатывать математические модели для прогнозирования и оптимизации, например модели прогноза продаж или оптимизации запасов товаров.
Анализ статистических данных
Они смогут использовать статистические методы для анализа данных и выявления зависимостей между переменными.
Модуль 7
Machine Learning
Machine Learning
Machine Learning
Модуль 7
Разработка моделей для прогнозирования
Студенты смогут создать модели машинного обучения для прогнозирования, такие как прогнозирование спроса на товары или классификация заявок клиентов
Оценка и выбор моделей
Они смогут оценивать эффективность моделей и выбирать лучшие для конкретных задач.
Использование нейронных сетей
Студенты смогут применять нейронные сети для анализа и обработки данных, например для распознавания образов или анализа текста.
hand
Введение/Знакомство/Погружение
Модуль 1
Понимание основ анализа данных:
Студенты научатся понимать, какие данные важны для бизнеса и как их анализ может привести к принятию решений для улучшения бизнес-процессами.
Каждый из этих пунктов помогает студентам развивать практические навыки и способности, которые могут быть использованы в различных областях, таких, как бизнес-аналитика, научное исследование, финансы и другие.
sql
SQL
Модуль 2
Извлечение необходимой информации:
Студенты смогут использовать SQL для извлечения конкретных данных из баз данных, что поможет решать задачи, такие как анализ продаж или отслеживание запасов товаров.
Оптимизация запросов:
Знание SQL позволит студентам улучшить производительность своих запросов и сократить время выполнения.
Каждый из этих пунктов помогает студентам развивать практические навыки, которые могут быть использованы в различных областях, таких, как бизнес-аналитика, научное исследование, финансы и другие.
power Bi
Power BI
Модуль 3
Создание отчетов и дашбордов:
Студенты смогут создавать отчеты и дашборды в Power BI для рендеринга данных. Например, создание отчетов о продажах или отчетов о финансовом состоянии компании.
Мониторинг ключевых показателей:
Использование Power BI для мониторинга ключевых показателей производительности и своевременного реагирования на изменения в бизнесе.
Каждый из этих пунктов помогает студентам развивать практические навыки, которые могут быть использованы в различных областях, таких, как бизнес-аналитика, научное исследование, финансы и другие.
python
Basic Python
Модуль 4
Обработка и анализ данных
Студенты смогут использовать Python для обработки и анализа данных, таких, как удаление дубликатов в наборах данных или вычисление статистических показателей
Разработка отчетов и скриптов
Они смогут разрабатывать автоматизированные отчеты и скрипты для рутинных задач, что помогает сэкономить время
Каждый из этих пунктов помогает студентам развивать практические навыки, которые могут быть использованы в различных областях, таких, как бизнес-аналитика, научное исследование, финансы и другие.
python
Python and Data
Модуль 5
Получение данных с веб-сервисов
Студенты смогут использовать API для получения данных с веб-сервисов, таких, как данные о погоде или финансовые индикаторы
Обработка и анализ больших объемов данных
Они могут использовать библиотеки NumPy и Pandas для эффективной обработки и анализа больших объемов данных.
Каждый из этих пунктов помогает студентам развивать практические навыки, которые могут быть использованы в различных областях, таких, как бизнес-аналитика, научное исследование, финансы и другие.
Data Science
Math for Data Science
Модуль 6
Разработка математических моделей
Студенты смогут разрабатывать математические модели для прогнозирования и оптимизации, например модели прогноза продаж или оптимизации запасов товаров.
Анализ статистических данных
Они смогут использовать статистические методы для анализа данных и выявления зависимостей между переменными.
Каждый из этих пунктов помогает студентам развивать практические навыки, которые могут быть использованы в различных областях, таких, как бизнес-аналитика, научное исследование, финансы и другие.
Machine Learning
Machine Learning
Модуль 7
Разработка моделей для прогнозирования
Студенты смогут создать модели машинного обучения для прогнозирования, такие как прогнозирование спроса на товары или классификация заявок клиентов
Оценка и выбор моделей
Они смогут оценивать эффективность моделей и выбирать лучшие для конкретных задач.
Использование нейронных сетей
Студенты смогут применять нейронные сети для анализа и обработки данных, например для распознавания образов или анализа текста.
Каждый из этих пунктов помогает студентам развивать практические навыки, которые могут быть использованы в различных областях, таких, как бизнес-аналитика, научное исследование, финансы и другие.

Как проходит ваше обучение?

Wi-fi
Онлайн формат
Каждое занятие проводится в онлайн-формате на платформе с использованием реальных кейсов
practice
Ударение на практику
Курс Data Wizard базируется на практике и взаимодействии с опытными менторами
mentor
Профессиональные менторы
Только интересная учеба от людей с богатым бекгаундом, которые знают, что делают и готовы помочь
learning
video
Запись занятий
Каждое занятие записывается и становится доступным для просмотра уже со следующего дня
time
Гибкий график
Вы можете просматривать записи и учиться, когда захотите и где вам будет удобно
online
Онлайн-платформа
Вы станете частью сообщества студентов и сможете обмениваться опытом и вопросами

Ваш путь на курсе Data Wizard

training
01
Получение доступа к обучению
Taking courses on the platform
02
Прохождение курсов на платформе
Consultation
03
Консультация от Игоря – наставника курса
Master
04
На 3 месяца освоения профессии.
HR section
05
Получение доступа к HR блоку
resume
06
Улучшение резюме и профилей в социальных сетях
final
07
Завершение 2 части обучения и освоения профессии Data Science
Exam
08
Сдача экзамена
promotion
9
Обновление резюме, получение повышения или переход в новую компанию с большим заработком
references from our partners
10
Попадание в рекомендации к нашим партнерам

Ваше резюме

Хотите добиваться успехов как Netflix или Amazon? Начните карьеру в DATA! Вас ждет интересная и востребованная профессия, за которую работодатели готовы хорошо платить
Инструменты:
Python
Python
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook
Pandas
Pandas
SQL
Power BI
Power BI
Numpy
Скилы, которые вы получите:
  •  Работа с базами данных в облачной среде Azure
  • Навыки работы с языком SQL для извлечения данных из баз данных 
  • Запросы SQL для фильтрации, сортировки и агрегации данных 
  •  Работа с реляционными базами данных и таблицами
  • Визуализация данных для понятного представления результатов анализа
  • Работа с интерактивными графиками и функциями Power BI
  • Работа с языком формул DAX для Power BI 
  • Навыки работы с Python в контексте обработки и анализа данных 
  • Владение библиотеками для обработки и анализа данных, такими как Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy 
  • Разработка математических моделей для анализа и прогнозирования данных 
resume

Ваша зарплатапосле обучения

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

Доход, на который вы можете претендовать по окончании обучения.

Вам понадобятся базовые знания, необходимые для повседневных задач.

Вам уже следует ожидать повышения ЗП, ведь ваши навыки и опыт растут.

Вам нужно освоить следующие компетенции:

Вам уже следует ожидать повышения ЗП, ведь ваши навыки и опыт растут.

Вам нужно освоить следующие компетенции:

На высшем уровне ваша карьера в Data Science может добиться новых вершин.

Чтобы стать Senior специалистом, вам нужны:

Основы программирования (Python)
Математические и статистические основы
Обработка и анализ данных (NumPy, Pandas, Matplotlib)
Машинное обучение (регрессия, классификация, кластеризация)
Усовершенствование программирования (Python) и расширение знаний о библиотеках
Более глубокое понимание статистических методов и их применение в анализе данных
Изучение более сложных алгоритмов машинного обучения и их практическое использование
Усовершенствование программирования (Python) и расширение знаний о библиотеках
Более глубокое понимание статистических методов и их применение в анализе данных
Изучение более сложных алгоритмов машинного обучения и их практическое использование
Глубокие знания программирования, включая работу с большими объемами данных и оптимизацию кода
Мастерство в разработке и налаживании сложных моделей машинного обучения
Экспертность в выборе и комбинировании различных алгоритмов для достижения наилучших результатов

Ваше резюме попадет к нашим партнерам!

Вам помогут создать или усовершенствовать свою Linkedin-страницу, научат как вести себя на собеседованиях и по каким критериям выбирать идеальное место работы.
Присоединяйтесь к Platma Academy и откройте для себя мир нескончаемых возможностей и карьерных перспектив!
Зарегистрироваться

Автор курса

Igor Betley

Игорь Бетлей — Head of R&D in Platma & Agrosem

  • 10+ лет опыт внедрения BI, Data Science и AI систем в бизнес 
  • 22+ компании из США/Европы/Украины с оборотом – +$22 миллиарда в год 
  • +20% – средний рост оборота компаний после внедрения BI, Data Science и AI решений без увеличения штата сотрудников
  •  Автор образовательных программ, по которым научились 200+ студентов
Об Игоре пишут:
liga.net
mctoday
ain
agrosem
itc.ua
medium
dev.ua
platma

Менторы курса:

Самойленко Владислав

Самойленко Владислав

  • Ментор Курса Data Wizard
  • Обладает технологиями: Azure Data Studio, Jupyter, Power BI, Excel, SQL, Python, Power Query, Machine Learning.
  • Более трех лет практики в области аналитики данных:
    • Международная аутсорсинговая компания: создавал отчеты и дашборды разного уровня и типа. От отчетов по внутренним ресурсам к комплексным дашбордам процесса найма.
    • Создал дашборд «Digital analysis of activities of universities», победивший на международном конкурсе «DigIn.Net 2: German-Ukrainian Digital Innovation Network — 2»
    • Создал дашброд для конкурса Power BI Analytics Challenge, который вышел в финал. (9 финалистов, 419 участников)
Сокотов Денис

Сокотов Денис

  • Ментор Курса Data Wizard
  • Владеет технологиями: Power BI, Excel, Tableau, SQL, Python, Power Query, Machine Learning.
  • Более двух лет практики:
    • Data Analyst в DataOX: Осуществлял анализ больших объемов данных, выявлял закономерности и разрабатывал отчеты для поддержки стратегических решений.
    • Data Annotator в SupportYourApp: Выполнял обработку и аннотирование данных для тренировки алгоритмов искусственного интеллекта.
    • SupportYourApp: Работал с важными проектами обработки данных для совершенствования алгоритмов поддержки клиентов.

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли мне этот курс, если я гуманитарий?

Конечно! Этот курс предназначен для всех, независимо от вашего профессионального бэкграунда. Мы объясняем все с нуля.

Подойдет ли мне этот курс, если я не очень разбираюсь в математике?

Благодаря инструментам Low/No-code математические знания, как и знания программирования, перестают быть обязательными для IT. Главное для вас иметь четкое представление, для каких бизнес-процессов вам нужны знания анализа данных и как их применять на практике.

Подойдет ли мне этот курс, если у меня слабый уровень английского?

Курс доступен на украинском языке, английский не является обязательным. Кроме того, мы «подтянем» ваш английский на занятиях по IT-английскому, который тоже является частью курса. Мы научим вас всем терминам, которые понадобятся в работе.

Как получить рассрочку?

Узнайте больше о возможностях рассрочки, связавшись с нашим отделом обслуживания клиентов по контактам на нашем веб-сайте.

Почему вы не включили Tableau в программу курса?

Наш курс Data Wizard фокусируется на разнообразных навыках в области анализа данных и науки о данных. Хотя Tableau — мощный инструмент визуализации, мы решили сосредоточиться на изучении других аспектов, таких как SQL, Power BI, Python, Data Science и Machine Learning, чтобы обеспечить более глубокие знания в выбранной области.

Почему вы выбрали Python в качестве языка программирования для курса, а не R?

Мы выбрали Python из-за его универсальности и широкого спектра применения в различных отраслях, таких как разработка веб-приложений и искусственный интеллект. Наш курс разработан так, чтобы предоставить студентам навыки, которые можно использовать в различных областях профессиональной деятельности. Python выбран из-за его обширных возможностей и хороших карьерных перспектив для наших учеников.

Устали тратить время на составление отчетов и объяснение коллегам?

Научитесь создавать простые и понятные отчеты для всей команды! Освободите время для того, что на самом деле важно. Регистрируйтесь сейчас и откройте для себя эффективность и простоту управления данными!

Регистрация на курс Data Wizard

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