Skillbox
Яндекс Практикум
SF Education
Нетология
Академия Eduson
GB (GeekBrains)
Skypro
Systems Education
STENET schoolSystems EducationSystems EducationSystems EducationSTENET schoolSystems EducationSystems EducationSystems EducationSystems EducationНетология
Компьютерная академия «TOP»НетологияНетология
Action Digital School
SkillfactoryAction Digital School
GBC AcademyGBC AcademySTENET school
CORS AcademyCORS AcademyCORS AcademyCORS AcademyCORS Academy
Moscow Business Academy
Нетология
MathshubSkillfactory
karpov.coursesЯндекс ПрактикумSkillboxSkillbox
Университет «Синергия»GB (GeekBrains)SkillboxMoscow Business AcademyGB (GeekBrains)Популярные курсы Аналитики и Data Science
Бесплатные курсы Аналитики и Data Science
Курсы Аналитики и Data Science с трудоустройством
ТОП курсов с трудоустройством по аналитике
1. Профессия Аналитик 1С
Научитесь улучшать рабочие процессы в компаниях, станете востребованным специалистом по внедрению и сопровождению решений на базе 1С.
2. Инженер данных с нуля
За 12 месяцев научитесь разрабатывать архитектуру данных, даже если у вас нет опыта в IT.
3. Аналитик 2.0
Научитесь анализировать финансовую информацию, создавать финансовые модели и проводить финансовый анализ, что является важным аспектом работы аналитика 13 месяцев обучения с практикой на реальных проектах - Получите математические знания, которые помогут при проведении качественного анализа данных - Научитесь работать с различными инструментами и технологиями, такими как Excel, Google-таблицы, Power BI, Power Query, SQL, Python и VBA - Поможем найти работу и выйти на уровень дохода - 200 000 рублей в месяц.
4. Аналитик BI
Собирайте и обрабатывайте запросы на аналитику, предоставляйте метрики в понятном виде и определяйте точку приложения усилий. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки.
5. Data scientist
Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
6. Выбор из профессий направления «Аналитик» с нуля до Junior
7. Аналитик данных с нуля
Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа. Справитесь без опыта в IT: учим с азов. В рассрочку на 36 месяцев.
8. Паттерны проектирования микросервисной архитектуры и нотация С4
9. Системный анализ. Проектирование интеграций ИТ-систем - в группе
О КУРСЕ
▪️ Длительность 9 недель
▪️ Занятия проходят в формате живых вебинаров, 2 раза в неделю: ПН, ЧТ 18.00−21.00, время московское
▪️ Обучение проходит в группе до 16 человек, в командах 2−4 человека, работающих над одним учебным проектом
▪️ На курсе 26 индивидуальных и групповых практических заданий, на каждое задание слушатели получают подробную обратную связь
▪️ У каждого слушателя остается выполненный учебный проект в виде отдельного документа для портфолио
▪️ На протяжении всего курса слушатели могут задавать вопросы преподавателю в чате поддержки в Telegram и, непосредственно, во время занятия
КАК ПРОХОДИТ ЗАНЯТИЕ
Занятия включают:
▪️ Теоретическую часть
▪️ Сессию вопросов и ответов по пройденной теории
▪️ Закрепление теории на практике
▪️ Обратную связь по практическим и домашним заданиям
КУРС ПОДОЙДЕТ ДЛЯ:
▪️ Тех, кто хочет начать карьеру аналитика в IT, потребуются базовые знания по работе с требованиями, можно получить на нашем курсе Системный анализ. Разработка требований к ПО
▪️ Тех, кто уже работает junior или middle аналитиком, и хочет систематизировать свои знания с опытным наставником
▪️ Тех, кто уже работает middle или senior аналитиком длительное время с одним стеком технологий и хочет расширить кругозор, изучить новые технологии и подходы
▪️ Действующие ИТ специалисты (руководители проектов, владельцы продукта, тестировщики, специалисты тех. поддержки и др.) которые хотят улучшить свой технический бэкграунд
ПРОГРАММА КУРСА
01. Основы интеграций ИТ-систем
- Назначение интеграций
- Паттерны интеграции
02. Требования к интеграциям и потокам данных
- Диаграмма потоков данных (Data Flow Diagram)
- Диаграмма последовательности (UML Sequence Diagram)
- Нефункциональные требования к интеграциям
03. Структуры данных
- JSON и XML
- JSON Schema и XSD
04. Основы HTTP и RPC API
- Основы HTTP-протокола
- Подходы к проектированию API
- RPC API
- SOAP
05. REST API
- Принципы REST API
- Ресурсы для REST API
- Запросы
- Плюсы и минусы RPC и REST
- Open API Spec
06. Асинхронные сообщения
- Общие принципы
- Apache Kafka
- RabbitMQ
- AsyncAPI
07. Выполнение учебного проекта