Переходите в аналитику с нуля
Python и базовая обработка данных входят в программу — отдельный подготовительный курс не нужен.
Профессиональная переподготовка · групповое обучение · дистанционно
Прикладной анализ и моделирование данных
Профессиональная переподготовка для тех, кто хочет превращать исходные данные в проверяемые выводы: программировать обработку, готовить наборы, применять статистические методы, строить визуализации и модели. Обучение проходит в группе по фиксированному учебному графику.
252академических часа — полный объём программы
144академических часа занятий с преподавателем
25учебных недель по нормативному графику
Заочная форма · дистанционные образовательные технологии · занятия в группе по установленному расписанию
Кому подойдёт
Для тех, кто хочет работать с данными осмысленно, а не только строить графики
Предварительная подготовка в программировании, статистике и анализе данных не требуется. Программа идёт от базовых инструментов к полноценному аналитическому исследованию.
Работаете с данными, но не хватает системы
Подготовка, статистика, визуализация и моделирование связаны в один аналитический процесс.
Нужен регулярный темп
Групповое расписание удерживает ритм: тема, практика, проверка результата и следующий блок.
Результат обучения
От исходного набора до обоснованного аналитического вывода
Программа формирует способность провести аналитическую работу целиком, а не просто выполнить отдельные операции в Python.
01
Программировать обработку данных: Python, структуры данных, файлы, числовые массивы и табличные операции.
02
Подготавливать данные к анализу: проверять качество, обрабатывать пропуски, дубликаты и аномалии, преобразовывать и объединять данные.
03
Проводить статистическое исследование: описательные показатели, выборки, доверительные интервалы, гипотезы и связи признаков.
04
Строить корректные визуализации: выбирать график под задачу и показывать распределения, сравнения и взаимосвязи без искажения смысла.
05
Применять базовые модели: регрессия, классификация, кластеризация и временные ряды с оценкой качества.
06
Интерпретировать результат: связывать расчёты и модели с исходной задачей и учитывать ограничения данных.
Общий объём252академических часа
144часа занятий с преподавателемПо 36 часов в каждом из четырёх модулей.
96часов самостоятельной работыПо 24 часа практики в каждом модуле.
12часов аттестации8 часов зачётов и 4 часа итогового экзамена.
Как проходит обучение
Получить данные → подготовить → проверить → объяснить результат
Постановка аналитической задачи
На занятии определяется, что именно нужно узнать из данных и какие методы для этого подходят.
Самостоятельное исследование
Между занятиями вы очищаете данные, считаете показатели, строите графики и модели.
Разбор выводов
Преподаватель проверяет не только код, но и то, насколько вывод действительно следует из данных.
Учебный график
Фиксированный ритм групповой программы
Четыре модуля осваиваются последовательно. Ближайший период обучения — с ноября 2026 по май 2027. Точные даты начала занятий и расписание сообщаются при зачислении.
25учебных недель24 + 124 недели модулей + неделя итоговой аттестации
6акад. часов в неделюс преподавателемКонтактная работа по расписанию группы
6учебных недельна каждый модуль36 часов занятий + 24 часа самостоятельной работы
Нужен формат один на один?
Посмотреть эту программу индивидуально →Если нужен гибкий график и разбор задач один на один, на сайте доступен Центр индивидуального обучения.
4 модуля · 72 темы
Содержание программы
В каждом модуле 18 тематических блоков. Следующий этап опирается на навыки предыдущего.
Техническая база аналитика: Python, структуры данных, файлы, массивы и табличные операции с контролем корректности вычислений.
1.1
Аналитическая задача, данные и рабочая среда
1.2
Переменные, базовые типы данных и операции
1.3
Условные конструкции и логические выражения
1.4
Циклы и повторяющаяся обработка данных
1.5
Функции, параметры и возвращаемые значения
1.6
Строки и базовая обработка текстовых данных
1.7
Списки и последовательности
1.8
Словари, множества и структуры записей
1.9
Работа с файлами и каталогами
1.10
Табличные форматы данных
1.11
Числовые массивы и векторные операции
1.12
Табличные структуры и основные операции
1.13
Отбор, сортировка и фильтрация данных
1.14
Вычисляемые столбцы и преобразование значений
1.15
Группировка и агрегирование данных
1.16
Объединение таблиц и сопоставление записей
1.17
Обработка ошибок и проверка корректности вычислений
1.18
Комплексная обработка набора данных и оформление кода
Подготовка данных как отдельный рабочий процесс: источники, проверка качества, очистка, преобразования, объединение и воспроизводимость результата.
2.1
Источники данных и требования к набору
2.2
Загрузка данных из текстовых и табличных файлов
2.3
Загрузка данных из структурированных текстовых форматов
2.4
Получение данных из реляционных баз данных
2.5
Проверка структуры, типов и диапазонов значений
2.6
Пропуски: выявление и стратегии обработки
2.7
Дубликаты и противоречивые записи
2.8
Преобразование типов, дат и категориальных признаков
2.9
Очистка и нормализация строковых значений
2.10
Поиск аномальных и выбросных значений
2.11
Масштабирование и преобразование числовых признаков
2.12
Создание производных признаков
2.13
Групповые преобразования и оконные вычисления
2.14
Изменение формы таблиц
2.15
Объединение данных из нескольких источников
2.16
Контроль качества подготовленного набора данных
2.17
Воспроизводимая последовательность преобразований
2.18
Комплексная подготовка набора данных к анализу
Переход от набора чисел к обоснованному анализу: статистические характеристики, выборки, гипотезы, корреляции и визуальное представление результатов.
3.1
Основы описательной статистики
3.2
Центр, разброс и форма распределения
3.3
Частоты, доли и категориальные данные
3.4
Квантили, выбросы и устойчивые характеристики
3.5
Основы теории вероятностей для анализа данных
3.6
Случайные величины и основные распределения
3.7
Выборка и выборочные характеристики
3.8
Доверительные интервалы и оценивание параметров
3.9
Постановка и проверка статистических гипотез
3.10
Сравнение двух групп
3.11
Сравнение нескольких групп
3.12
Связь категориальных признаков
3.13
Корреляционный анализ количественных признаков
3.14
Принципы визуального представления данных
3.15
Графики распределений и сравнений
3.16
Визуализация взаимосвязей и многомерных данных
3.17
Оформление аналитических графиков и интерпретация
3.18
Комплексный статистический анализ и визуализация набора данных
Моделирование и интерпретация: постановка задачи, оценка качества, регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды и содержательные выводы.
4.1
Понятие модели и этапы построения аналитической модели
4.2
Постановка задачи моделирования и выбор целевой переменной
4.3
Подготовка данных к моделированию и разделение выборки
4.4
Базовые метрики качества модели
4.5
Линейная регрессия: постановка и интерпретация
4.6
Множественная линейная регрессия
4.7
Диагностика регрессионной модели и анализ остатков
4.8
Преобразование признаков и нелинейные зависимости
4.9
Логистическая регрессия для бинарного результата
4.10
Оценка качества классификационной модели
4.11
Кластерный анализ: постановка и подготовка данных
4.12
Методы группировки объектов и выбор числа групп
4.13
Снижение размерности для исследования структуры данных
4.14
Временные ряды: структура, тренд и сезонность
4.15
Сглаживание и базовое прогнозирование временных рядов
4.16
Сравнение моделей и контроль переобучения
4.17
Интерпретация результатов моделирования и подготовка выводов
4.18
Комплексное моделирование и интерпретация результатов
Образовательная среда
Здесь данные — основной материал обучения
Каждая тема привязана к конкретным действиям с наборами данных. Контактная часть даёт методику, самостоятельная — заставляет пройти аналитический цикл собственными руками.
Разные этапы аналитикиЗагрузка, очистка, преобразование, статистический анализ, визуализация, моделирование и интерпретация.
Python и аналитические инструментыРабочая среда, табличные структуры, расчёты, графики и программные средства моделирования.
Проверяется смысл результатаНедостаточно получить число или график — нужно понимать корректность метода и уметь объяснить вывод.
Регулярная обратная связьОшибки в данных, расчётах, визуализациях и моделях разбираются на занятиях.
Контроль и аттестация
Оценивается аналитическая работа, а не запоминание терминов
Текущий контроль строится на практических заданиях; после каждого модуля проводится зачёт, а программа завершается итоговым экзаменом.
Проверяются расчёты, преобразования, код, графики и обоснованность выводов.
Самостоятельное задание собирает несколько действий в один воспроизводимый результат.
Защищается законченное исследование с подготовкой данных, статистикой, визуализацией, моделью и интерпретацией.
Итоговый документ
Диплом о профессиональной переподготовке
После успешной итоговой аттестации выдаётся диплом о профессиональной переподготовке с квалификацией «Специалист по большим данным».
Итоговая аттестация — защита индивидуального проекта: законченное аналитическое исследование набора данных с подготовкой данных, статистическим анализом, визуализацией, построением и оценкой модели и интерпретацией результатов.
Требования к поступлению
Предварительный опыт в аналитике не обязателен
К обучению допускаются лица со средним профессиональным или высшим образованием, а также получающие СПО или высшее образование.
Вступительных испытаний нет. Специальная предварительная подготовка в программировании, статистике и анализе данных не требуется.
Технические условия
Что понадобится для обучения
- Персональный компьютер или ноутбук.
- Стабильный доступ к Интернету.
- Современный браузер и рабочая среда Python.
- Средства видеоконференцсвязи для групповых занятий.
- Средства анализа, визуализации и моделирования данных.
Перед зачислением
Частые вопросы
Нет. Программа начинается с базовых конструкций Python и постепенно переходит к работе с данными.
Нет. Необходимые статистические понятия и методы входят в программу.
144 академических часа — по 36 часов на каждый модуль.
25 учебных недель: четыре модуля по 6 недель и 1 неделя итоговой аттестации.
Да. Предусмотрено 4 платежа по 24 500 ₽.
Да. Его можно выбрать через Центр индивидуального обучения.
Законченное аналитическое исследование: подготовка данных, статистический анализ, визуализация, модель и интерпретация.
Диплом о профессиональной переподготовке с квалификацией «Специалист по большим данным».
Следующий шаг
Войти в аналитику через системную практику
Оставьте заявку. Расскажем о ближайшей группе, расписании, оплате и документах для зачисления.
Полная стоимость98 000 ₽
4 платежапо 24 500 ₽
Центр 25-12 · продолжить выбор