Скачать
Скачать
Скачать
Kail
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 395 120
- Реакции
- 38 804
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
[karpov.courses] Аналитик данных. Обучение с нуля. Полный курс [Анатолий Карпов]
- Ссылка на картинку
-
IT-индустрия меняется постоянно и быстро. Чем быстрее и напряжённее программа обучения, тем проще вам будет влиться в реальную работу и следовать за изменениями. Наша программа охватывает весь спектр Hard Skills, которые нужны на позиции аналитика.
Для кого эта программа:
- Старт карьеры. У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы!
- Уже работаете в аналитике. Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими востребованными инструментами, как Airflow, Git, Command line, Tableau, и повысите свою ценность на рынке труда.
Программа курса:
1. PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
1.1. GIT
2. SQL
3. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
4. СТАТИСТИКА
5. A/B ТЕСТЫ
6. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
7. РАЗВИТИЕ ПРОДУКТА
8. ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА
9. AIRFLOW
10. КАК ИСКАТЬ РАБОТУ
11. ИТОГОВЫЙ ПРОЕКТ
Чем мы лучше остальных?
Я и команда курса уже много лет занимаемся преподаванием в сфере анализа данных. На сегодняшний день более 150 тысяч человек учатся на наших курсах. Некоторые из них абсолютно бесплатны и находятся в открытом доступе, например, \наш открытый курс по введению в Data Science, на котором обучаются уже более 30 тысяч человек. На основе этого, а также других наших курсов вы можете составить собственное мнение о нас как преподавателях.
Наша цель — сделать лучшую специализацию по анализу данных, которая сможет с нуля подготовить вас к успешному старту карьеры. Мы вложили в эту программу все свои знания, полученные за годы работы в таких компаниях как ВКонтакте, Яндекс, Mail.ru. Мы записали десятки часов лекций, составили сотни заданий, десятки кейсов и развернули целый кластер с Big Data для практики. Я уверен, что у нас всё получилось.
Я очень хочу, чтобы всё получилось и у вас. Сотни слушателей наших курсов, лекций, интенсивов уже смогли начать работать в индустрии, с нуля освоив новую профессию. В эту программу мы вложили всю свою любовь и страсть к анализу данных! Присоединяйтесь. Обещаю, будет очень круто!
Для кого эта программа:
- Старт карьеры. У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы!
- Уже работаете в аналитике. Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими востребованными инструментами, как Airflow, Git, Command line, Tableau, и повысите свою ценность на рынке труда.
Программа курса:
1. PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
1.1. GIT
2. SQL
3. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
4. СТАТИСТИКА
5. A/B ТЕСТЫ
6. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
7. РАЗВИТИЕ ПРОДУКТА
8. ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА
9. AIRFLOW
10. КАК ИСКАТЬ РАБОТУ
11. ИТОГОВЫЙ ПРОЕКТ
Чем мы лучше остальных?
Я и команда курса уже много лет занимаемся преподаванием в сфере анализа данных. На сегодняшний день более 150 тысяч человек учатся на наших курсах. Некоторые из них абсолютно бесплатны и находятся в открытом доступе, например, \наш открытый курс по введению в Data Science, на котором обучаются уже более 30 тысяч человек. На основе этого, а также других наших курсов вы можете составить собственное мнение о нас как преподавателях.
Наша цель — сделать лучшую специализацию по анализу данных, которая сможет с нуля подготовить вас к успешному старту карьеры. Мы вложили в эту программу все свои знания, полученные за годы работы в таких компаниях как ВКонтакте, Яндекс, Mail.ru. Мы записали десятки часов лекций, составили сотни заданий, десятки кейсов и развернули целый кластер с Big Data для практики. Я уверен, что у нас всё получилось.
Я очень хочу, чтобы всё получилось и у вас. Сотни слушателей наших курсов, лекций, интенсивов уже смогли начать работать в индустрии, с нуля освоив новую профессию. В эту программу мы вложили всю свою любовь и страсть к анализу данных! Присоединяйтесь. Обещаю, будет очень круто!
Показать больше
