Data Analytics

Для специалистов, которые хотят развивать свою карьеру и улучшать свои навыки в области обработки данных для решения сложных бизнес-задач

Подать заявку

cтарт

сентябрь

продолжительность

6 месяцев

уровень

для начинающих

Цели и задачи программы обучения

Цель курса обучить студентов навыкам обработки данных из различных источников, применению современных методов и инструментов анализа для принятия обоснованных решений.

В рамках проекта мы также разрабатываем кадровую платформу, которая поможет участникам программы найти подходящего работодателя среди быстрорастущих стартапов, data driven компаниях или реализовать свои навыки на международных фриланс-платформах.

Цели курса

Сформировать понимание основных понятий и принципов Data Analytics.
Развивать практические навыки работы с инструментами Excel, Power BI, SQL и Python.
Обучать основам машинного обучения.
Оказать поддержку при трудоустройстве студентов.

Задачи курса

Содержание программы обучения

Уроки:

Введение в машинное обучение; Типы проблем машинного обучения (Supervised learning, Unsupervised learning, Reinforcement learning)
Основы машинного обучения; Межотраслевой стандартный процесс исследования данных (CRISP-DM); Тренировочный и тестовый наборы данных; Кросс валидация; Смещение и дисперсия: переобучение/недообучение
Задача регрессии; Полнота/Recall линейной регрессии; Метрики регрессии MSE, RMSE, MAE; Преобразование категориальных переменных; Масштабирование функций: нормализация и стандартизация
Кейс-стади 4; Практический кейс по регрессии - Анализ стоимости бриллиантов и предсказание их цены в Python; Оценка производительности модели (MSE, RMSE, MAE); Преобразование категориальных переменных; Масштабирование функций: нормализация и стандартизация
Кейс-стади 5; Практический кейс по классификации - Предсказываем одобрение кредитной карты клиенту с помощью классификации в Python; Дисбаланс классов; Оценка производительности модели (Confusion matrix, Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC)
Алгоритмы машинного обучения основанные на правилах; Древо решений; Случайный лес
Бустинг в ML
Кейс-стади 6; Использование алгоритма наивного Байеса для классификации текста
Кластеризация
Кейс-стади 7 / Резервный урок / Гостевая лекция
Кейс-стади 8 / Резервный урок / Гостевая лекция
Резервный урок / Гостевая лекция

Скачать полную программу курса

Тренеры курса:

Азат Есенов

Профессиональный путь:

2005 - 2009: Kazakh-British Technical University, бакалавр в области “Information systems”

2009 - 2014: Danone, Sales Analyst
2012 - 2014: Danone, Business Intelligence Supervisor
2014 - 2019: pladis Global, Sales Support Manager
2020 - 2021: Kazakhtelecom JSC, Business Intelligence Expert
2016 - н.в.: Yessen & Company, Managing General Partner

2022 - н.в.: ментор курса Data Analytics в outpeer.kz

Основатель и управляющий
партнер компании
Yessen & Company

Ангелина Гербольт

Профессиональный путь:

2012 - 2016: Nazarbayev University, бакалавр инженерии в области “Mechatronics, Robotics, and Automation Engineering”
2018 - 2020: Nazarbayev University, магистр в области “Computer Science”

2020: Mechta Market LLP, Business Analyst
2021: JSC Kaspi Bank, Data Miner
2022 - н.в.: Kazdream Technologies LLC, Data Scientist

2016 - н.в.: ментор курса Data Analytics & Data Science в outpeer.kz

Data Scientist,
Kazdream Technologies

Оставить заявку

Преимущества обучения в outpeer.kz

Программа обучения

Программа составлена на основе необходимых квалификационных нужд и требований бизнеса для решения реальных задач

Команда тренеров

Cостоит из экспертов, работающих в зарубежных и местных data driven компаниях, имеющих исследовательский опыт и глубокие знания в IT

outpeer.kz offline meetups

Оффлайн встречи наших студентов и экспертов из IT индустрии для обмена опытом и взаимной поддержки

Demo Days

Топ 7 студентов программы получают возможность представить свои проекты перед профессионалами из различных областей, которые могут проявить интерес к их проектам и инвестировать в них

Trainee Success

Программа предлагает студентам:
- подготовку резюме (CV) + карьерное планирование
- открытые позиции в стартапах, data driven компаниях
- поддержку деловых связей в сообществе

Mentorship/Internship

Предполагает стажировку в виде:
- прохождения стажировок в стартапах, IT компаниях
- менторства от топовых специалистов
- исследовательской деятельности

Well being program

Capstone projects

Нацелена на поддержку ментального состояния студентов, обеспечивая им повышения эмоционального благополучия

Это самостоятельный практический проект студента, завершающий процесс обучения, где учащийся применяет полученные знания и навыки

Financial literacy for IT professionals

Финансовая грамотность необходима профессионалам во всех областях, включая IT-специалистов. Этот модуль поможет нашим студентам в дальнейшем хорошо понимать финансы и принимать обоснованные финансовые решения

Получи контракт на UpWork

Гарантированный контракт

После полного прохождения нашего курса, мы обеспечиваем вам первый контракт на Freelance платформе UpWork. Мы уверены в качестве нашего обучения и готовы подтвердить это гарантией.

Создание профессионального портфолио

В рамках курса вы будете работать над своими проектами, которые послужат основой для вашего портфолио. Это даст вам возможность не только научиться новому, но и показать свои навыки потенциальным заказчикам.

Записаться на курс

Навыки по завершению курса

Выполнять исследовательский анализ данных с помощью Excel, SQL, Python и Power BI.
Запрашивать и преобразовывать данные в базе данных SQL для создания аналитических данных и бизнес-отчетов.
Знать основы работы с базами данных и то, как их использовать для управления, извлечения и преобразования данных с помощью SQL.
Иметь четкое представление, как освещать бизнес-проблемы, рассказывая истории с помощью визуализации данных.
Использовать Python для сквозного анализа данных и решения различных бизнес-задач.
Понимать аналитику данных с точки зрения бизнеса, технических и концептуальных аспектов.

При успешном завершении курса студенты научатся

Квалификации по завершении обучения

Дата-инженер

Разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных

Аналитик данных

Помогать бизнесу принимать верные решения на основе данных. Собирать информацию и анализировать её, находить аномалии в метриках

BI аналитик

Собирать информацию из разных источников в одном месте, анализировать и визуализировать ее с помощью интерактивных дашбордов. Предоставлять отчеты для принятия эффективных решений

1

2

3

Школа outpeer.kz дает знания, которые станут фундаментом для получения других сильных IT навыков. Вы получите базу, которая позволит адаптироваться под запросы рынка труда и регулярно получать выгодные предложения по работе по следующим специализациям:

Trainee Success: Ваш путь к профессиональной карьере

Подготовка CV

Работаем над вашим резюме, чтобы оно выделялось и привлекало внимание работодателей.

Cover Letter (Мотивационное письмо)

Mock Interview

Помогаем вам выразить вашу уникальность и желание работать именно в той компании, которую вы выбрали.

1

Пройдите через ролевые интервью с нашими экспертами, чтобы быть готовым ко всему на настоящем собеседовании.

2

3

Наши преимущества для успешной подготовки к занятию желаемой должности:

Capstone Project

Работайте над завершающим проектом, который покажет ваши навыки и знания в практике.

4

Список работодателей

Даем вам доступ к списку проверенных и надежных компаний, которые ищут таланты, такие как вы.

5

Лучшие проекты с Demo Day

Мамыт Мадилан

Customer churn prediction

Проект нацеленный на банки, предсказывающий клиентов, которые захотят отказаться от услуг банка

Кусатаева Алия

Competitions from drivedata.org and dashboard “shipping time”

Цель - создание дэшборда, который позволяет анализировать качество доставленных клиентам грузов и принимать решения на основе данных для действующих отправок

Тлеулиев Алим

Image captioning and text-to-speech

Цель - разработка системы, переводящая информацию на изображениях в речевую форму для людей с ограниченными возможностями зрения позволяя им лучше воспринимать окружающий мир

Байтуреева Айымжан

Baggage multi label classification

Цель - разработка точной системы, которая классифицирует опасные предметы багажа, что имеет решающее значение для обеспечения безопасности, оптимизации операций и соблюдения нормативных требований в аэропортах, стадионах и учебных заведениях