Profession Data Analyst - δωρεάν μάθημα από το Skillbox, εκπαίδευση, Ημερομηνία: 29 Νοεμβρίου 2023.
μικροαντικείμενα / / November 30, 2023
Ρωσική εταιρεία Διαδικτύου στον τομέα της διαδικτυακής εκπαίδευσης, που ιδρύθηκε το 2016. Το μερίδιο ελέγχου της Skilbox LLC ανήκει στην VK. Η εταιρεία θεωρείται ο ηγέτης στη ρωσική αγορά επαγγελματικής διαδικτυακής εκπαίδευσης. Είναι επίσης ηγέτης στην εκπαίδευση για θέσεις εργασίας που σχετίζονται με την ψηφιακή οικονομία και τη διαδικτυακή διαφήμιση.
Η Skillbox είναι μια ρωσική εταιρεία που ειδικεύεται στην ηλεκτρονική εκπαίδευση. Το Skillbox αυτοαποκαλείται διαδικτυακό πανεπιστήμιο για δεξιότητες σε ζήτηση.
Τα εκπαιδευτικά προγράμματα της υπηρεσίας επικεντρώνονται σε τέσσερις βασικούς τομείς:
- σχέδιο;
- προγραμματισμός;
- εμπορία;
- έλεγχος.
Στην πλατφόρμα μπορείτε να αποκτήσετε γνώσεις για τρέχοντα θέματα και δεξιότητες που απαιτούνται. Όλα τα μαθήματα στοχεύουν στην πρακτική: παρακολουθούμε τη συνάφεια του υλικού και βοηθάμε στην απασχόληση και την πρακτική άσκηση.
Η εκπαιδευτική πλατφόρμα Skillbox κυκλοφόρησε το 2016. Η εταιρεία ιδρύθηκε από τον Igor Koropov (1989-2020) και τον Dmitry Krutov. Αργότερα ενώθηκαν από τους Andrey Anishchenko και Sergey Popkov. Γενικός διευθυντής της εταιρείας από την ίδρυσή της ήταν ο Ντμίτρι Κρούτοφ. Το Skillbox έλαβε το βραβείο Runet δύο φορές: το 2018 στην κατηγορία Εκπαίδευση και Προσωπικό και το 2019 στην κατηγορία Τεχνολογία και Καινοτομία.
Τον Φεβρουάριο του 2019 Mail. Ο Όμιλος Ru απέκτησε το 3% της εταιρείας, στη συνέχεια αύξησε το μερίδιο στο 10,33% τον Μάρτιο και τελικά στο 60,33% τον Δεκέμβριο του ίδιου έτους. Σύμφωνα με την ετήσια έκθεση της Mail. Ο Όμιλος Ru, ένα μερίδιο ελέγχου στην εταιρεία, του κόστισε 1,6 δισεκατομμύρια ρούβλια.
Τον Νοέμβριο του 2019, η RBC συμπεριέλαβε την εταιρεία στην κατάταξη των 35 μεγαλύτερων εταιρειών EdTech στη Ρωσία, τοποθετώντας το Skillbox στην 6η θέση. Το 2020, στην κατάταξη των κορυφαίων 10 μεγαλύτερων εταιρειών EdTech που συνέταξε η RBC, η Skillbox πέρασε στη 2η θέση.
Τον Οκτώβριο του 2020 Mail. Ο Όμιλος Ru αύξησε το μερίδιό του στην εταιρεία στο 70%. Τον Νοέμβριο του 2020, ο συνιδρυτής της πλατφόρμας, Igor Koropov, πέθανε στο Σότσι.
Αποκτήστε βασικές γνώσεις μαθηματικών για να εργαστείτε με τη μηχανική μάθηση. Θα καταλάβετε τι είναι η προσέγγιση, η παρεμβολή, οι συναρτήσεις, οι παλινδρομήσεις, οι πίνακες και τα διανύσματα. Μάθετε να εργάζεστε με μαθηματικές οντότητες στη βιβλιοθήκη SymPy Python.
Βασικές αρχές στατιστικής και θεωρία πιθανοτήτων
Θα κατανοήσετε τις αρχές της εργασίας με τυχαίες μεταβλητές και συμβάντα. Εξοικειωθείτε με ορισμένους τύπους κατανομών και στατιστικών δοκιμών που είναι χρήσιμοι για την κατασκευή μοντέλων και τον έλεγχο υποθέσεων.
Ευκαιρία πρακτικής άσκησης
Οι βασικές γνώσεις και δεξιότητες είναι αρκετές για να αποκτήσετε πρακτική άσκηση - μπορείτε να συνεχίσετε να σπουδάζετε στο μάθημα και στην εταιρεία ταυτόχρονα.
Προηγμένο επίπεδο: εμβάπτιση στην ανάλυση δεδομένων και την απασχόληση
Ο μέσος χρόνος ολοκλήρωσης είναι 6 μήνες.
Αναλυτής δεδομένων. Κατώτερος
- Θα μάθετε βασικές τεχνικές ανάλυσης δεδομένων και θα μάθετε πώς να βγάζετε αναλυτικά συμπεράσματα. Θα μάθετε πώς να δημιουργείτε βασικούς τύπους γραφημάτων και να οπτικοποιείτε σωστά τα δεδομένα. Θα εξασκηθείτε στον εντοπισμό τάσεων από δεδομένα πινάκων στο Excel και στην πραγματοποίηση προβλέψεων.
- Θα μάθετε πώς να εντοπίζετε προβλήματα στο μάρκετινγκ μιας εταιρείας και να βελτιώνετε την αποτελεσματικότητα της διαφήμισης. Στην πράξη, μάθετε πώς να συλλέγετε πλήρεις διοχετεύσεις πωλήσεων στο Power BI και να προετοιμάζετε αναφορές. Θα κατανοήσετε πώς να παρακολουθείτε τους πελάτες πιο αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας την απόδοση δυνητικού πελάτη και την παρακολούθηση κλήσεων.
- Μάθετε να κατεβάζετε δεδομένα από βάσεις δεδομένων χρησιμοποιώντας Python, να γράφετε ερωτήματα SQL και να διορθώνετε λάθη στο υλικό που έχει συλλεχθεί. Θα μάθετε πώς να δημιουργείτε έναν σαφή πίνακα ελέγχου και να διατυπώνετε συμπεράσματα σχετικά με την εργασία που έχετε κάνει. Μάθετε να εργάζεστε με εργαλεία για την επεξεργασία Big Data: Hadoop, Hive, Spark. Πραγματοποιήστε ανάλυση δεδομένων σχετικά με το έργο του κέντρου επικοινωνίας της εταιρείας.
- Θα μάθετε πώς να αξιολογείτε την αγορά πριν ξεκινήσετε μια startup και στην πράξη θα περάσετε από όλα τα στάδια της εργασίας ενός αναλυτή προϊόντων από τις έρευνες έως την αξιολόγηση και την ιεράρχηση των χαρακτηριστικών.
- Θα μάθετε πώς να οργανώνετε την εργασία χρησιμοποιώντας μεθόδους Scrum και Kanban. Μάθετε να συλλέγετε και να ελέγχετε απαιτήσεις για ασυνέπειες και να τις τεκμηριώνετε. Θα μάθετε πώς να σχεδιάζετε την εργασία, να αξιολογείτε τους κινδύνους του έργου και να παρουσιάζετε τα αποτελέσματα.
- Θα αναλύσετε τυπικές δοκιμαστικές εργασίες, θα λάβετε συστάσεις για τη σύνταξη ενός βιογραφικού και μια ιδέα για το πώς να εξελιχθείτε ως αναλυτής.
Εύρεση εργασίας χρησιμοποιώντας το Κέντρο Καριέρας
- Ένας σύμβουλος σταδιοδρομίας θα σας βοηθήσει να προετοιμαστείτε για μια συνέντευξη σε μια συνεργαζόμενη εταιρεία. Θα κατανοήσετε τις κοινές ερωτήσεις και θα μάθετε να ανησυχείτε λιγότερο κατά τη διάρκεια των συνεντεύξεων.
- Γράψτε μια συνοδευτική επιστολή και μορφοποιήστε σωστά το βιογραφικό σας.
- Όταν είστε έτοιμοι να υποβληθείτε σε συνέντευξη, ένας σύμβουλος σταδιοδρομίας θα οργανώσει μια συνάντηση με τον εργοδότη.
- Στη συνέντευξη, παρουσιάζετε τα έργα που δουλέψατε κατά τη διάρκεια του μαθήματος και οι γνώσεις και οι δεξιότητές σας θα σας φανούν χρήσιμες για την ολοκλήρωση εργασιών δοκιμής.
Επίπεδο ειδικού. Επιλογή ειδικότητας
Ο μέσος χρόνος ολοκλήρωσης είναι έως ένα έτος.
Αναλύσεις προϊόντων
Θα επεξεργάζεστε δεδομένα, θα μελετάτε την αλληλεπίδραση των χρηστών με το προϊόν και θα ερμηνεύετε τις συλλεγόμενες πληροφορίες. Τα αποτελέσματα που θα προκύψουν θα βοηθήσουν στην επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων.
Marketing Analytics
Θα μάθετε πώς να ρυθμίζετε αναλυτικά στοιχεία ιστού και από άκρο σε άκρο, να δημιουργείτε διοχετεύσεις πωλήσεων και να αναλύετε τη συμπεριφορά των χρηστών στον ιστότοπο.
BI analytics
Μάθετε να δημιουργείτε αποθήκες δεδομένων, να σχεδιάζετε βάσεις δεδομένων SQL και να εργάζεστε με πίνακες σε προχωρημένο επίπεδο. Θα λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα χρησιμοποιώντας αναλυτικά στοιχεία, θα καθαρίσετε δεδομένα, θα τα αποθηκεύσετε σωστά και θα τα οπτικοποιήσετε.
Μπόνους μαθήματα
Καριέρα προγραμματιστή: Απασχόληση και Ανάπτυξη
Θα μάθετε πώς να επιλέξετε μια κατάλληλη κενή θέση, να προετοιμαστείτε για μια συνέντευξη και να διαπραγματευτείτε με έναν εργοδότη. Θα μπορέσετε να αποκτήσετε γρήγορα μια θέση που να ανταποκρίνεται στις προσδοκίες και τις δεξιότητές σας.
Σύστημα ελέγχου έκδοσης Git
Μάθετε να τροποποιείτε τον κώδικα έκδοσης, να δημιουργείτε και να διαχειρίζεστε αποθετήρια, υποκαταστήματα και να επιλύετε διενέξεις εκδόσεων. Μάθετε χρήσιμους κανόνες για την εργασία με το Git.
Αγγλικά για ειδικούς πληροφορικής
Αποκτήστε γλωσσικές δεξιότητες που θα σας βοηθήσουν να περάσετε μια συνέντευξη με μια ξένη εταιρεία και να επικοινωνήσετε άνετα σε μικτές ομάδες.
Τελικά έργα
Αφού ολοκληρώσετε το πρώτο επίπεδο, ετοιμάστε ένα εισαγωγικό έργο. Στο τέλος του προχωρημένου επιπέδου, παρουσιάστε την τελική εργασία σας σε τρεις τομείς της ανάλυσης και αποφασίστε με ποια δεδομένα σας ενδιαφέρει περισσότερο να εργαστείτε.
Εισαγωγή στην Επιστήμη Δεδομένων
Ενοποιήστε τις νέες σας γνώσεις σε ένα μεμονωμένο έργο - θα μεταβείτε από τη φόρτωση δεδομένων στην υλοποίηση ενός μοντέλου. Λύστε τα προβλήματα ενός μηχανικού δεδομένων, μηχανικού ML και αναλυτή δεδομένων για να αποφασίσετε για την εξειδίκευσή σας.
Αναλυτής δεδομένων. Κατώτερος
- Product Analytics: αναλύστε τα αποτελέσματα της δοκιμής A/B για ένα προϊόν και αποφασίστε τι πρέπει να αναπτυχθεί πρώτα.
- Marketing Analytics: προετοιμασία δεδομένων, υπολογισμός μετατροπών και LTV. Εξάγετε συμπεράσματα σχετικά με την αποτελεσματικότητα των διαφημιστικών εκστρατειών.
- BI Analytics: δημιουργήστε ένα σχέδιο-γεγονός. Δημιουργήστε πίνακες εργαλείων που θα σας επιτρέψουν να κατανοήσετε ποια τμήματα έχουν τον μεγαλύτερο αντίκτυπο στην απόδοση της εταιρείας.
Πλεονεκτήματα: ποσότητα γνώσεων και δασκάλων. Μειονεκτήματα: ορισμένες ενότητες ήταν ασαφείς, η ποικιλία των εργασιών Πρώτα απ 'όλα, θα ήθελα να εκφράσω ιδιαίτερη ευγνωμοσύνη στον δάσκαλο δοκιμών. Πάντα ανέλυε κάθε εργασία λεπτομερώς και έδινε σχόλια για όλα τα θέματα. Θα μπορούσατε να πείτε ότι αυτό είναι το δεύτερο μάθημά μου στο skillbox. Το πρώτο ήταν το "Data Scientist". Analytics. Πρώτο επίπεδο". Προμήθεια υλικών...
Ολοκλήρωσε το μάθημα Data Analyst. Η συνολική εντύπωση από τα μαθήματα είναι θετική
Πλεονεκτήματα: Θα είναι ενδιαφέρον. Μειονεκτήματα: Δεν καλύπτονται όλα τα θέματα από καλούς καθηγητές. Το μάθημα παρέχει μια γενική εισαγωγή στο επάγγελμα του αναλυτή δεδομένων. Καλύπτονται πολλές διαφορετικές περιοχές. Είναι απίθανο να μπορείτε να μελετάτε 4 ώρες την εβδομάδα. Μου πήρε περισσότερο χρόνο. Δεν πρέπει να περιμένετε ότι όλα θα μασηθούν και θα μπουν στο στόμα σας - όχι. Εάν αποφασίσετε, κάντε υπομονή, σας προτείνω αμέσως υψηλής ποιότητας...
Σκοπός αυτού του μαθήματος είναι να εισαγάγει τους φοιτητές στη θεωρία και την πράξη της βαθιάς μάθησης και των νευρωνικών δικτύων σε διαδραστική μορφή. Κατά τη διάρκεια του μαθήματος θα σας προσφερθούν αρκετές πρακτικές εργασίες. Η τελευταία εργασία είναι η τελική πρακτική εργασία. Με βάση τα αποτελέσματα του μαθήματος, θα εκδοθεί πιστοποιητικό ολοκλήρωσης, το οποίο παρέχει οφέλη για την εισαγωγή σε προγράμματα πτυχίου και μεταπτυχιακού στη Σχολή Φυσικής και Τεχνολογίας του Ινστιτούτου Φυσικής και Τεχνολογίας της Μόσχας. Η βασική ροή προορίζεται για όσους κάνουν τα πρώτα τους βήματα στην Επιστήμη των Δεδομένων. Ένα σημαντικό μέρος του μαθήματος είναι αφιερωμένο στη γλώσσα Python, τις βιβλιοθήκες ανάλυσης δεδομένων και τα μαθηματικά για την επιστήμη των δεδομένων. στο δεύτερο εξάμηνο θα μιλήσουμε για τη γενική θεωρία των νευρωνικών δικτύων, καθώς και για τα νευρωνικά δίκτυα στους υπολογιστές όραμα
Το μάθημα εισάγει τους φοιτητές στις βασικές έννοιες της Επιστήμης Δεδομένων. Θα εξετάσουμε βασικούς αλγόριθμους (γραμμικά μοντέλα, δέντρα αποφάσεων, KNN, συνθέσεις) και θα αναλύσουμε την προετοιμασία δεδομένων (καθαρισμός, δημιουργία νέων χαρακτηριστικών και επιλογή τους). Οι γνώσεις που αποκτήθηκαν θα είναι αρκετές για να λύσουν ένα ευρύ φάσμα προβλημάτων.
Κατακτήστε τη γλώσσα προγραμματισμού Kotlin - μάθετε να χρησιμοποιείτε το ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης και να δημιουργείτε αντικειμενοστρεφείς εφαρμογές.