Аналитик данных: курсы профессиональной переподготовки с дипломом

Освоение новой квалификации в области работы с данными открывает путь к должностям аналитика данных и специалиста по анализу данных цифрового следа. Программа рассчитана на людей со средним профессиональным или высшим образованием, которые хотят сменить сферу деятельности или расширить её за счёт востребованного направления. Обучение построено как последовательное освоение практических инструментов и методов, необходимых для самостоятельной работы с массивами информации.

По завершении программы присваивается квалификация аналитика данных и выдаётся диплом о профессиональной переподготовке. Документ подтверждает приобретённую квалификацию и соответствие её обладателя квалификационным требованиям, предъявляемым к таким должностям. Диплом пригодится при трудоустройстве на позиции, связанные с обработкой и интерпретацией данных, а также при прохождении аттестации и в ситуациях, когда работодатель запрашивает подтверждение профильной подготовки. Наличие диплома снимает вопросы о компетентности соискателя и позволяет работнику претендовать на более широкий круг задач в области анализа информации.

1. Анализ данных цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
2. Подготовка данных цифрового следа для проведения анализа
3. Проверка гипотез, представленных в модели деятельности человека (группы людей) и ИКС, поиск закономерностей
4. Визуализация данных анализа цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
5. Обработка и анализ данных без предварительной разметки, в том числе машинно-генерируемых данных

Обучение строится как погружение в работу с цифровым следом - массивом данных, который оставляет человек или информационная система. Слушатель учится размечать события и контекст, определять цель анализа и связанный с ней набор данных, оценивать его уникальность, полноту и достоверность. Отдельно отрабатывается очистка информации: поиск аномалий, дубликатов и следов машинной генерации, автоматизация ручных операций. Так формируется умение готовить данные к анализу, чтобы на их основе можно было строить корректные выводы.

Основная часть программы посвящена проверке гипотез, заложенных в модели деятельности, и выявлению закономерностей. Слушатель осваивает метрики качества цифрового следа, приёмы автоматизированного поиска зависимостей и работу с неразмеченными и машинно-генерируемыми данными. В завершение курса отрабатывается визуализация итогов, экспорт результатов в различные форматы и подготовка комплексных заключений для заказчика: от согласования требований до представления анализа согласно исходной задаче.

• Разметка мероприятия или контекста, достигаемых в рамках его результатов и связанного с ними цифрового следа
• Оценка уникальности и валидности цифрового следа деятельности
• Поверка данных на достоверность и автогенерацию данных машинными средствами
• Разработка метрик оценки качества цифрового следа
• Оценка качества представленного цифрового следа на основе метрик
• Очистка данных цифрового следа (поиск аномалий, корректировка, подсказка, автоматизация/уменьшение объема ручной работы, поиск дубликатов)
• Автоматизация выявления закономерностей в массивах данных
• Анализ потребностей и целей пользователей (людей, групп людей и ИКС)
• Экспорт результатов анализа в разных форматах
• Выдача комплексных заключений по результатам обработки данных
• Согласование и утверждение требований к результатам аналитического исследования
• Обработка и представление результатов анализа в соответствии с исходной задачей