Data Analyst
Несколько лет назад в data analysts шли аналитики-математики, которые умели анализировать данные с помощью статистического программного обеспечения. Сегодня простого знания аналитики и математики недостаточно, специалист должен хорошо разбираться в информационных технологиях и следить за последними достижениями в области «больших данных».
1
Цифровые навыки
Программа знакомит слушателей с глобальными технологическими трендами, новыми бизнес-моделями в т.ч. в банковской индустрии, основными ИТ- понятиями и терминами, технологической стратегией банка, ИТ-архитектурой Банка и технологическими рисками.
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, по записи
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
2
Основы статистики. Часть 1
Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы.
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
3
Основы статистики. Часть 2
Курс продолжает знакомить слушателей с основными понятиями и методами статистики. Курс затронет такие темы, как анализ номинативных данных, непараметрические критерии и методы понижения размерности.
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
4
Основы статистики. Часть 3
В курсе более подробно рассматриваются темы в области регрессионного анализа, разбираются такие важные вопросы как повторные измерения в статистике и смешанные регрессионные модели.
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
5
Программирование на Python
Курс посвящен базовым понятиям и элементам языка программирования Python (операторы, числовые и строковые переменные, списки, условия и циклы). Курс является вводным и наиболее подойдет слушателям, не имеющим опыта написания программ ни на одном из языков программирования.
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
6
Python: основы и применение
Курс посвящен базовым принципам языка Python и программирования в целом. Он хорошо подойдет тем, кто уже может писать простейшие программы на Python или тем, кто до этого программировал на других языках.
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
7
Основы программирования на R
Курс познакомит слушателей с языком R, основными структурами данных и семантическими правилами. Мы также рассмотрим несколько углублённых тем, которые помогут овладеть принципами написания эффективного кода.
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных в ВШ
Комментарий: обязательно к прохождению, альтернатива Python
Записаться
8
Анализ данных в R. Часть 1
Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.
Уровень: продолжающий (middle)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных в ВШ
Комментарий: обязательно к прохождению, альтернатива Python
Записаться
9
Анализ данных в R. Часть 2
В этом курсе мы разберем несколько продвинутых тем, которые не были рассмотрены в первой части: предобработка данных при помощи пакетов data.table и dplyr, продвинутые приемы визуализации, работа в R Markdown.
Уровень: продолжающий (middle)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных в ВШ
Комментарий: обязательно к прохождению, альтернатива Python
Записаться
10
Искусственный интеллект
Общее представление об искусственном интеллекте, методах его использования и влияния технологического развития на повседневные задачи
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, по записи, след. группа 01 ноября 2017
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: опционально к прохождению
Записаться
11
Введение в машинное обучение
Вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Наконец, познакомитесь с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач.
Уровень: продолжающий (middle)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: Coursera
Комментарий: опционально к прохождению
Записаться
12
Архитектура новой ИТ-платформы Сбербанка
Программа даёт слушателям знания по основным элементам ИТ архитектуры новой Платформы Сбербанка и возможность развить навыки создания решений с использованием компонентов Платформы. Предназначена для руководителей и сотрудников, задействованных в разработке или эксплуатации функциональности на новой ИТ-платформе, в т.ч. сотрудников Трайбов
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, по записи
Размещение: сегмент Академии технологий и данных КУ Сбербанка
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
13
Hadoop. Система для обработки больших объемов данных
Курс посвящен методам обработки больших объемов данных (BigData) с помощью системы Hadoop. После прохождения курса вы получите знания основных способов хранения и методов обработки больших объемов данных, поймете принципы работы распределенных систем в контексте фреймворка Hadoop и освоите практические навыки разработки приложений, используя программную модель MapReduce..
Уровень: начинающий (junior)
Формат: дистанционный, открытая запись
Размещение: сегмент Академии технологий и данных в ВШ
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
14
Принятие решений в условиях неопределенности
Принятие решений - это особый вид человеческой деятельности, направленный на выбор способа достижения поставленной цели. В широком смысле под решением понимают процесс выбора одного или нескольких вариантов действий из множества возможных. В основе этого процесса лежит выбор направления деятельности в условиях неопределенности, а умение работать в условиях неопределенности представляет собой основу процесса принятия решений. Если бы не было неопределенности в том, какое направление деятельности следует выбрать, не нужно было бы и принимать решение
Уровень: начинающий (junior)
Формат: очный
Размещение: программа Высшей школы экономики
Комментарий: обязательно к прохождению
Записаться
Made on
Tilda