Курсы по Big Data

• Длительность обучения 2 года. Старт в сентябре
• 70% программы — практика: кейсы, хакатоны, выпускная работа
• Стажировки в компаниях-партнерах — Сбере, Билайне, Biocad
• Диплом очной магистратуры, а обучение онлайн из любой точки мира
• Крепкая математическая база и один из трех профессиональных треков на выбор
• Поддержка кураторов и личного ментора — на каждом этапе

Онлайн-магистратура МФТИ и Skillfactory — это навыки и опыт на острие запросов рынка

Комфортное расписание
Гибкая программа: большая часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение понадобится 10−15 часов в неделю

Лекции и семинары — онлайн
Не нужно тратить время на дорогу. Дома, в кафе, коворкинге или на пляже — вам решать, где заниматься

Погружение в реальную профессиональную среду
Основа обучения — реальные задачи дата-сайентиста. Вы на практике узнаете, что делают специалисты, и будете уверенно чувствовать себя на настоящей работе

70% программы — практика
Тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны — практикуйтесь, ошибайтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт
 
Реальные бизнес-задачи в вашем портфолио
У вас будут кейсы, проекты и стажировки от компаний-партнеров. 

ОНЛАЙН-МАГИСТРАТУРА СОВМЕСТНО С УрФУ. Ваш прямой путь в перспективную сферу

Программма:

• Подходит для абитуриентов без технического образования и опыта в IT. Адаптационные дисциплины помогут вам погрузиться с нуля
• Развивает hard skills, важные в работе: полный цикл разработки систем ИИ от создания моделей ML до продуктивного использования

Освойте анализ данных и машинное обучение — онлайн

Платформа Skillfactory

Все материалы: видеолекции, конспекты, задания и тренажеры — доступны 24/7. Занимайтесь в любое удобное время

Контактные занятия

На семинарах и практических занятиях вы сможете разобрать сложные темы, решить кейс и задать вопросы по проекту преподавателю

Интенсивная практика

Каждый семестр у вас будут хакатоны или кейсовые задачи, которые позволят использовать пройденный материал на деле, отточить навыки и собрать крутое портфолио.

Нетворкинг и стажировки

Вы будете напрямую общаться со специалистами из ведущих IT-компаний. Заявите о себе в профессиональном сообществе или соберите команду для собственного проекта

Две линии поддержки

Координаторы сделают обучение максимально комфортным для вас. А ассистенты — опытные специалисты из индустрии — ответят на вопросы по теме курса и выполнению заданий.

После выпуска вы сможете работать на позициях:

• ML-инженер
• AI-разработчик
• Data Scientist

Получите все бонусы обучения в вузе – онлайн!

• Возможность участвовать в офлайн-мероприятиях вуза
• Кредит на образование
• Студенческий билет
• Диплом государственного образца
• Отсрочка от армии
• Глубокая экспертиза в Data Science и Machine Learning

• Длительность обучения — 2 года. Старт в сентябре
• 70% программы — практика: кейсы, хакатоны, выпускная работа
• Возможность сделать свой проект для презентации инвесторам
• Диплом очной магистратуры, а обучение онлайн из любой точки мира
• Крепкая математическая база и один из трех профессиональных треков на выбор
• Поддержка кураторов и ментора на каждом этапе

Программа подойдет всем, у кого есть бэкграунд в медицине и смежных сферах

Медикам, биологам и фармацевтам
Тем, кто хочет расширить стек и углубиться в высшую математику для решения реальных бизнес-задач

Выпускникам медицинских вузов
Тем, кто освоил профессию, но не хочет работать в персонализированной медицине

Всем, кто хочет сменить профессию
И применять имеющиеся знания и опыт в новом направлении — без необходимости начинать с нуля
 
Ученым и исследователям 
Тем, кто хочет получить знания и опыт для работы в научных исследованиях и лабораториях
 

• Несколько крупных проектов для убедительного портфолио
• Стажировки в компаниях-партнерах
• Курс не требует навыков кодинга
• Рассрочка без % для России и Казахстана
• Создатели и спикеры курса — эксперты из Amazon, «Яндекса» и Skyeng
• Длительность обучения — 10 месяцев или 8-10 часов в неделю

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных занимается анализом больших данных: собирает и обрабатывает коммерческую информацию, анализирует закономерности и помогает бизнесу на основе данных принимать важные стратегические решения. Big Data — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в экономике, маркетинге и других областях.

Отчеты аналитика — основа для принятия важных решений, которые способствуют увеличению прибыли или оптимизации бизнес-процессов.

Ваши навыки после обучения на курсе «Аналитик данных»

Работаете с основными маркетинговыми и продуктовыми метриками

• Считаете и оптимизируете расходы по unit-экономике, проводите когортный анализ данных
• Работаете с сегментацией и изучаете предпочтения аудитории
• Анализируете рекламные кампании и взаимодействия пользователей с продуктом на каждом этапе
• Запускаете А/Б-тесты

Формулируете и тестируете гипотезы о том, как увеличить эффективность работы и доходы компании

• Собираете данные с помощью сервисов Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрика или языка Python
• Обрабатываете данные с помощью SQL, Python, Google Таблиц, Google Analytics, Google Tag Managerр, Яндекс.Метрики

Проектируете систему сквозной аналитики

• Отслеживаете полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определяете эффективность инвестиций

Делаете сложное простым

• Визуализируете результат вашей работы в Google Таблицах, Power BI и Tableau

Экспресс-погружение в сферу Data Science
Разберётесь в направлениях сферы работы с данными
В сфере Data Science более десятка профессий, при этом от выбранного направления зависят необходимые личные качества, инструментарий, задачи и, конечно, зарплата. Расскажем, чем отличаются разные профессии и как определить направление для себя
Узнаете обязательные навыки и инструментарий
Существуют навыки, которыми должны владеть все специалисты по работе с данными, а есть компетенции, которые отличаются в зависимости от направления. Расскажем, какие навыки развивать в первую очередь, если вы хотите начать карьеру в Data Science, и как именно этому можно научиться
Поймёте, как начать свою карьеру 
Чтобы быстрее достичь цели, нужен план действий. Составим его вместе: выясним, кого в действительности ищут работодатели, проанализируем ваши текущие компетенции, которые пригодятся в новой сфере, и наметим первые шаги