Начинаете с нуля
Первый модуль вводит Python, базовые типы данных и логику программирования, а затем переводит их в работу с таблицами и аналитическими задачами.
Анализ данных · моделирование · индивидуально
Прикладной анализ и моделирование данных
Профессиональная переподготовка от первых шагов в Python и подготовки наборов данных до статистического анализа, визуализации, построения моделей и содержательной интерпретации результатов. Все контактные занятия проходят один на один с преподавателем.
252академических часа — полный объём программы
96академических часов индивидуальной работы с преподавателем
4модуля от программирования до моделирования данных
Заочная форма · дистанционные образовательные технологии · занятия в режиме реального времени
Кому подойдёт
Для тех, кто хочет научиться работать с данными последовательно
Специальная подготовка в программировании, статистике и анализе данных до поступления не требуется. Программа выстроена так, чтобы перейти от базовых операций к самостоятельному аналитическому исследованию и моделированию.
Хотите видеть весь аналитический цикл
Не только строить графики, а получать данные, приводить их в порядок, проверять гипотезы, строить модели и формулировать выводы.
Нужен персональный разбор
На индивидуальных занятиях можно детально разбирать код, расчёты, выбор метода и смысл полученного результата без ориентации на темп группы.
Результат обучения
Что вы сможете делать с данными
Основной результат — умение пройти аналитическую задачу от исходного набора данных до проверенного и объяснимого вывода.
01
Использовать Python для аналитических задач: писать понятный код, работать со структурами данных, файлами, массивами и табличными наборами.
02
Подготавливать данные к исследованию: проверять структуру и типы, обрабатывать пропуски, дубликаты и аномалии, преобразовывать признаки и объединять данные.
03
Проводить статистический анализ: рассчитывать характеристики распределений, работать с выборками, доверительными интервалами, гипотезами и связями между признаками.
04
Визуализировать результаты осмысленно: выбирать график под задачу, показывать распределения, сравнения и взаимосвязи и избегать искажающего представления данных.
05
Строить и оценивать базовые модели: решать задачи регрессии, классификации и кластеризации, работать с временными рядами, сравнивать варианты и контролировать переобучение.
06
Интерпретировать результат: связывать числовые показатели и модели с исходной задачей, учитывать ограничения данных и формулировать выводы, которые можно обосновать.
Общий объём252академических часа
96часов с преподавателемИндивидуальная контактная работа по четырём модулям.
144часа самостоятельной работыКод, подготовка данных, расчёты, визуализация и моделирование между занятиями.
12часов аттестацииПрактические зачёты по модулям и итоговый экзамен с защитой проекта.
Как проходит обучение
Разобрать метод → применить → проверить вывод
Понимаете, что и зачем считать
На занятии разбираются аналитическая задача, подходящий метод и логика решения — не только последовательность команд в коде.
Работаете с данными самостоятельно
Между встречами выполняете практические задания: очищаете и преобразуете наборы, считаете показатели, строите графики и модели.
Сверяете результат с преподавателем
Проверяются код, корректность расчётов, выбор метода, качество модели и обоснованность интерпретации; ошибки разбираются по существу.
Интенсивность
Один объём — разный темп
Можно выбрать нагрузку под свой график. Во всех вариантах сохраняются содержание программы, объём индивидуальной работы и самостоятельной практики.
49учебных недель5 акад. ч. в неделю2 с преподавателем + 3 самостоятельно
25учебных недель10 акад. ч. в неделю4 с преподавателем + 6 самостоятельно
17учебных недель15 акад. ч. в неделю6 с преподавателем + 9 самостоятельно
13учебных недель20 акад. ч. в неделю8 с преподавателем + 12 самостоятельно
9учебных недель30 акад. ч. в неделю12 с преподавателем + 18 самостоятельно
4 учебных модуля
Содержание программы
Программирование, подготовка данных, статистическое исследование и моделирование собраны в одну последовательную траекторию.
Модуль начинается с базовых конструкций Python и постепенно переводит их в аналитическую практику: чтение данных, вычисления, фильтрацию, группировку, объединение таблиц и контроль корректности результата.
01
Аналитическая задача, рабочая среда и базовые типы данных
02
Условия, циклы и повторяющаяся обработка
03
Функции и обработка строковых данных
04
Списки, словари и структуры записей
05
Файлы, каталоги и табличные форматы
06
Числовые массивы и векторные операции
07
Табличные структуры и основные операции
08
Отбор, сортировка и фильтрация данных
09
Вычисляемые признаки и преобразование значений
10
Группировка и агрегирование данных
11
Объединение таблиц и сопоставление записей
12
Проверка корректности и комплексная обработка набора данных
Здесь основное внимание — качеству исходных данных: источникам, типам, пропускам, дубликатам, аномалиям, преобразованию признаков и построению последовательного процесса подготовки данных.
01
Источники, требования и загрузка табличных данных
02
Структурированные форматы и реляционные источники
03
Проверка структуры, типов и диапазонов значений
04
Пропуски и дубликаты
05
Преобразование типов, дат и категорий
06
Очистка текстовых значений и выявление аномалий
07
Масштабирование и преобразование числовых признаков
08
Создание производных признаков
09
Групповые преобразования и оконные вычисления
10
Изменение формы таблиц и объединение данных
11
Контроль качества и воспроизводимость преобразований
12
Комплексная подготовка набора данных к анализу
Модуль учит не просто получать показатели, а понимать, что они означают: описывать распределения, работать с выборками, проверять гипотезы, анализировать связи и выбирать корректную визуализацию.
01
Описательная статистика: центр, разброс и форма распределения
02
Частоты, доли, квантили и устойчивые характеристики
03
Основы вероятностей и случайные величины
04
Выборка и выборочные характеристики
05
Доверительные интервалы и оценивание параметров
06
Проверка статистических гипотез и сравнение двух групп
07
Сравнение нескольких групп и категориальные признаки
08
Корреляционный анализ количественных признаков
09
Принципы визуального представления данных
10
Графики распределений, сравнений и взаимосвязей
11
Визуализация многомерных данных и оформление графиков
12
Комплексный статистический анализ и визуализация
Финальный модуль посвящён моделированию: постановке задачи, подготовке выборки, выбору метрик, построению и сравнению моделей, контролю переобучения и содержательной интерпретации результата.
01
Понятие модели, постановка задачи и выбор целевой переменной
02
Подготовка данных и разделение выборки
03
Метрики качества и базовые подходы к оценке
04
Линейная и множественная регрессия
05
Диагностика регрессии, остатки и преобразование признаков
06
Логистическая регрессия и оценка качества классификации
07
Кластерный анализ и подготовка данных
08
Группировка объектов и выбор числа групп
09
Снижение размерности и исследование структуры данных
10
Временные ряды: структура, сглаживание и прогнозирование
11
Сравнение моделей и контроль переобучения
12
Интерпретация результатов и комплексное моделирование
Образовательная среда
Работа строится вокруг данных и практических решений
Контактные занятия проходят в режиме реального времени, а самостоятельная часть позволяет закреплять каждый этап аналитического процесса на конкретных наборах данных.
Наборы данных для практикиЗадания связаны с загрузкой, проверкой, очисткой, преобразованием, анализом и моделированием данных.
Python и аналитические инструментыРабочая среда, программный код, табличные структуры, расчёты, графики и средства моделирования по содержанию модулей.
Проверка не только кодаВажно, чтобы вычисления были корректны, выбранный метод соответствовал задаче, а вывод следовал из данных.
Персональная обратная связьМожно разбирать конкретную ошибку, спорный график, метрику или модель непосредственно с преподавателем.
Контроль и аттестация
Проверяется способность выполнить анализ, а не пересказать теорию
В программе используются практические задания, комплексные зачёты по модулям и итоговый аналитический проект.
Вы программируете, готовите данные, проводите расчёты, строите визуализации и модели, а результат проверяется по существу выполненной задачи.
Нужно самостоятельно объединить основные действия модуля в законченное решение: от обработки набора до анализа или моделирования.
Итоговый экзамен — законченное исследование набора данных с подготовкой, статистическим анализом, визуализацией, моделью и интерпретацией результата.
Итоговый документ
Диплом о профессиональной переподготовке
После успешной итоговой аттестации выдаётся диплом о профессиональной переподготовке с указанием квалификации «Специалист по большим данным».
Итоговая аттестация: защита индивидуального аналитического исследования набора данных — от подготовки исходной информации до построения модели и интерпретации результата.
Если программа осваивается параллельно с получением среднего профессионального или высшего образования, диплом выдаётся одновременно с получением соответствующего документа об образовании и о квалификации.
Требования к поступлению
Можно начать без опыта в анализе данных
К обучению допускаются лица со средним профессиональным или высшим образованием, а также те, кто получает СПО или высшее образование.
Вступительных испытаний нет. Предварительная подготовка в программировании, статистике и анализе данных не требуется. Достаточно базовых навыков работы с компьютером, файлами и веб-браузером.
Технические условия
Что понадобится для работы
- Персональный компьютер или ноутбук.
- Стабильный доступ к сети Интернет.
- Современный веб-браузер и рабочая среда Python.
- Средства видеоконференцсвязи для индивидуальных занятий.
- Программные средства анализа, визуализации и моделирования данных по содержанию модулей.
Перед зачислением
Частые вопросы
Нет. Специальная предварительная подготовка в программировании не требуется. Первый модуль начинается с рабочей среды, переменных, типов данных, условий, циклов и функций, а затем переходит к обработке таблиц.
Предварительное изучение статистики программой не требуется. Необходимые статистические понятия и методы вводятся по ходу обучения и сразу отрабатываются на данных.
Да. По четырём учебным модулям предусмотрено 96 академических часов контактной работы с преподавателем, и она проходит в индивидуальном формате.
Аналитический навык формируется в самостоятельной работе с данными. Эти часы нужны, чтобы писать код, готовить наборы, выполнять расчёты, строить графики и модели, а затем разбирать результат с преподавателем.
Да. Предусмотрены варианты на 49, 25, 17, 13 или 9 учебных недель. Меняется только недельная нагрузка — общий объём и содержание программы сохраняются.
Да. Стоимость программы — 198 000 ₽. Оплата разделена на четыре этапа по 49 500 ₽.
Это законченное аналитическое исследование набора данных. В проект входят подготовка данных, статистический анализ, визуализация, построение и оценка модели и интерпретация полученных результатов.
При успешном прохождении итоговой аттестации выдаётся диплом о профессиональной переподготовке с указанием квалификации «Специалист по большим данным».
Следующий шаг
Выберем темп и оформим зачисление
Оставьте заявку. Проверим основания для поступления, обсудим удобную нагрузку, согласуем график индивидуальных занятий и подготовим договор об образовании.
Полная стоимость
198 000 ₽
4 платежапо 49 500 ₽
Центр 25-12 · продолжить выбор