БЕЗКОШТОВНА КОНСУЛЬТАЦIЯ
Ines <br> Schreiber

Ines
Schreiber
Написати в Telegram
+4917655290257
ua

Курс «DATA ANALYTICS & ENGINEERING»

Cтарт курсу: Травень 2025

/ 5 місяців

  • Безкоштовно для клієнтів Jobcenter
  • Сертифікат державного зразка
  • Online навчання в режимі реального часу
  • Перевірка практичних завдань та зворотні відгуки
  • Ноутбук за потребою
  • Практичне тренування на реальних компанiях
  • Ліцензовані викладачі з провідних компаній
  • Навчання проводиться безкоштовно
  • Не позбавляє вас від отримання соціальних виплат

Для кого цей курс?

  • target
    Для початківців Ми розглянемо основи Data Analytics і поступово рухатимемося від простих концепцій до більш складних протягом курсу.
  • mouse
    Для тих, хто має досвіт У DATA ANALYTICS Ми вивчимо процеси Data Analytics у Німеччині, щоб ви могли працювати в німецьких компаніях або розвивати власний бізнес.
  • pc
    Ми розширимо ваш словниковий запас у сфері аналізу даних, статистики та англійської для роботи в цій галузі.

Про що курс?

Цей курс надасть вам необхідні практичні навички роботи з інструментами аналізу даних, такими як Python, бази даних та іншими, а також забезпечить базові знання в галузі Data Science, машинного навчання та професійної мови в ІТ. Курс підготує вас до успішного пошуку роботи в Німеччині та розвитку кар’єри в сфері Data Analytics та AI.

 

Ти навчишся:

  • обробляти та аналізувати дані за допомогою Python
  • працювати з базами даних та структурами даних
  • застосовувати алгоритми машинного навчання
  • використовувати інструменти Data Analytics та AI
  • створювати прогнози та моделі на основі даних
  • проводити аналіз і візуалізацію даних
  • розв’язувати складні задачі за допомогою Python
  • оптимізувати процеси за допомогою машинного навчання
  • проходити співбесіди для позицій Data Analytics та AI без стресу

Зарплатні очікування

Trainee Початок роботи

Trainee

початок кар'єри, здобуття практичних навичок після курсів.

Junior Досвід від 1 року

Junior

маєш базові навички, працюєте під наглядом, набуваєте досвіду.

Middle Досвід 2-4 роки

Middle

самостійно вирішуєш завдання, маєш досвід роботи з інструментами.

Senior Досвід 4-7 років

Senior

експерт, керуєш проєктами та наставляєш інших.

€ - €

Дані отримані на підставі головних пошукових майданчиків з пошуку роботи.
Це середня вилка зарплатних очікувань, на які може розраховувати претендент на пошук нових вакансій.
  • Stepstone
  • Indeed

Програма курсу

Цей курс надає всі необхідні навички для того, щоб ви могли розпочати кар'єру в галузі Data Analytics в Німеччині.
Курс Data Analytics
Тривалість
5 місяців
Старт:
Травень 2025

Модуль 1. Вступ та орієнтація

Привітання

  • Структура курсу
  • Мілестони
  • Тест на визначення рівня мови
  • Кар’єрні шляхи в ІТ

Модуль 2. Професійна мова в ІТ

  • Спеціалізований словник та термінологія
  • Технічна документація

Модуль 3. Python I

  • Вступ
  • Структури даних
  • Управлінські команди
  • Функції

Модуль 4. Бази даних, Алгоритми та структури даних

  • Вступ
  • Реляційне моделювання
  • Нормалізація та денормалізація
  • SQL
  • Індекси, транзакції
  • Структури: масиви, списки тощо
  • Алгоритми: пошук
  • Алгоритми: сортування

Модуль 5. Python II

  • Зовнішні модулі
  • Референсна семантика
  • Функціональне програмування
  • Обробка файлів
  • Винятки
  • ООП (Об’єктно-орієнтоване програмування)
  • Презентація проекту

Модуль 6. Основи науки про дані та машинного навчання

  • Вступ, дослідження даних та візуалізація
  • Методи навчання з учителем (Supervised Learning Techniques)
  • Оцінка методів навчання з учителем, якість даних та попередня обробка
  • Кластеризація, часті набори елементів (Frequent Itemsets)
  • Майнінг асоціативних правил (Association Rule Mining), майнінг послідовностей (Sequence Mining)
  • Майнінг процесів (Process Mining)
  • Майнінг тексту (Text Mining)
  • Оцінка ймовірнісної густини (Probability Density Estimation)
  • Лінійні дискримінанти (Linear Discriminants)
  • Лінійна регресія (Linear Regression)
  • Логістична регресія (Logistic Regression)
  • Машини підтримки векторів (Support Vector Machines, SVM)
  • Методи ансамблів (Ensemble Methods)
  • Основи нейронних мереж (Neural Network Basics)

Модуль 7. Аналітика даних та інженерія машинного навчання

  • Встановлення з’єднання з джерелами даних
  • Проведення базових досліджень даних
  • Використання фільтрів та групувань
  • Обчислення полів та використання параметрів
  • Вступ до виразів рівня деталізації (LOD) та таблиць обчислень
  • Створення інтерактивних інформаційних панелей (дашбордів)
  • Підготовка даних та експлоративний аналіз даних (EDA)
  • Реалізація лінійних дискримінантів
  • Застосування лінійної регресії
  • Використання логістичної регресії
  • Реалізація методів опорних векторів (SVM)

Модуль 8. Професіонал у галузі даних та штучного інтелекту

  • Визначення проблеми та бізнес-цілей
  • Збір та управління даними
  • Підготовка даних та створення ознак (Feature Engineering)
  • Вибір моделі, реалізація та оптимізація
  • Інтерпретація результатів та бізнес-аналіз

Модуль 9. Кінцевий проєкт

Завершальний проєкт та презентація

Пошук роботи та документи для подачі заявки

  • Документи для подачі заявки
  • Професійна комунікація

Businness English

  • Business speaking club
  • Робота з Quizlet
  • Заняття з працевлаштування
  • Комунікативні навички
  • Тестові співбесіди

ЯК ОТРИМАТИ
БЕЗКОШТОВНЕ НАВЧАННЯ?

Дізнатися

Інструменти, які ви вивчите
на курсі «Професія Data Analytics»

  • Мови програмування
  • Бібліотеки та фреймворки
  • Інтегровані середовища розробки (IDE) та Notebooks
  • Зберігання даних та бази даних
  • Контроль версій та співпраця

  • Мови програмування

    Python: Найпоширеніша мова для науки про дані та машинного навчання завдяки своїй простоті та широкій підтримці бібліотек.

  • Бібліотеки та фреймворки

    Це інструменти, які використовуються для виконання специфічних завдань в аналізі даних і машинному навчанні:

    • NumPy: Базова бібліотека для роботи з числовими даними. Підтримує багатовимірні масиви та матриці.
    • pandas: Бібліотека для роботи з табличними даними (наприклад, CSV, Excel) і часовими рядами.
    • Matplotlib: Бібліотека для створення графіків і візуалізацій.
    • Scikit-learn: Бібліотека для реалізації стандартних алгоритмів машинного навчання (класифікація, регресія, кластеризація тощо).

  • Інтегровані середовища розробки (IDE) та Notebooks

    Це середовища, де ви будете писати та виконувати код:

    • JupyterLab: Веб-середовище для створення інтерактивних документів (notebooks), що поєднують код, текст та графіки.
    • Google Colab: Безкоштовна хмарна платформа для виконання коду Python через браузер. Підтримує використання GPU та TPU, що особливо корисно для машинного навчання.

  • Зберігання даних та бази даних

    Це інструменти для зберігання та організації даних:

    • Реляційні бази даних (PostgreSQL): Бази даних для зберігання структурованих даних і складних запитів, використовують SQL.
    • NoSQL бази даних (MongoDB): Бази даних для зберігання неструктурованих або напівструктурованих даних.
    • Векторні бази даних (pgvector): Спеціалізовані бази даних для зберігання та обробки високорозмірних даних (наприклад, векторних подань для задач машинного навчання).

  • Контроль версій та співпраця

    Інструменти для відстеження змін у коді та співпраці з іншими розробниками:

    • Git: Система контролю версій для відстеження змін в коді та файлах.
    • GitHub: Платформа для хостингу репозиторіїв з Git, що дозволяє співпрацювати над кодом, відслідковувати зміни та управляти доступом.

РЕЄСТРАЦІЯ НА КУРС. ЗАПОВНІТЬ КОНТАКТНІ ДАНІ

Головні питання / відповіді

1. Як проходить цифрове навчання? Який формат: онлайн чи офлайн?

Курс проходить в режимі online live формат, також вам будуть доступні записані лекції та матеріали для практичних завдань.

Перед початком вашого навчання ми надамо вам спеціальну літературу і навчальний матеріал. На курсi ти маєш уроки у форматi живої присутностi (live) на віртуальному (online) класному занятті з викладачем та іншими учасниками а також на курсi частина навчання це самостійні заняття, практичнi завдання та робота з кураторами.

2. Чи буде зворотній зв'язок щодо моїх практичних завдань?

Так, наші експерти дають зворотній зв’язок щодо практичних завдань і підтримують студентів, якщо виникають складності або питання. В практичний час та під час вивчення кейсів викладачі завжди готові вам відповісти на питання та пiдтримати тебе.

Крім того, у вас є цілодобовий доступ до віртуального навчального середовища, де ви можете вільно переглядати навчальні матеріали та курси, а також відстежувати свій прогрес та досягнення.

Які знання іноземної мови потрібні для навчання?
Ваш рівень англійської B1-B2 (ви були учасником курсу, не диплом).

3. Якщо у мене нічого не вийде і я нічого не зрозумію?

Цей курс розрахований на студентів, які не мають знань, але готові разом розбиратися та вчитися з нуля. Якщо у вас виникають складності, не соромтеся писати та задавати якнайбільше питань.

4. Чи буде іспит?

Під час курсу здійснюється перевірка знань шляхом перевірок практичних завдань, щоб закріпити ваші знання. В кінці курсу кожен студент за бажанням може захистити та презентувати фінальний проєкт.

5. Чи можна отримати доступ до курсу на мобільних пристроях?

Так, перевірте якість Інтернету та приєднуйтеся до лекцій. Практичні завдання та робота на платформі все ж потребують ноутбука.

6. З яким софтом ми працюватимемо на курсі?

Вам знадобиться Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn для аналізу та візуалізації, JupyterLab або Google Colab для інтерактивної роботи з кодом, PostgreSQL або MongoDB для зберігання даних, Git і GitHub для контролю версій та співпраці, та багато інших.

7. Як відбувається комунікація на курсі та в якому форматі куратор дає фідбек?

Уся комунікація проходить на платформі Slack та на навчальній платформі (робочий чат групи, канали для практичних завдань і корисних посилань). Куратор надає фідбек у вигляді коментарів до практичних завдань та обговорення під час сесій.

8. Чи будуть навчальні матеріали доступні після завершення курсу?

Так, протягом 1 місяця після завершення курсу у вас зберігається доступ до навчальних матеріалів.

9. А сертифікат буде?

Буде, якщо ви докладете зусиль. Щоб отримати сертифікат, потрібно презентувати фінальний проєкт та прослухати курс до кінця.

10. Що, якщо мені не сподобається?

Ви можете розірвати контракт зі школою протягом перших семи днів. Якщо у вас виникли додаткові запитання або вам потрібна додаткова інформація про курс, будь ласка, зв’яжіться з нами. Ми тут, щоб допомогти вам досягти успіху у вашій навчальній подорожі та знайти роботу в Німеччині.

11. Для чого менi потрiбна консультацiя з вами перед навчанням?

Для можливості взяти участь у наших курсах ми бажаємо перевірити ваши передумови для отримання освітнього купона та разом обрати відповідний курс у особистому спілкуванні. Для цього нам потрібна як ваша адреса електронної пошти, так і ваш номер телефону.

12. Потрiбно менi щось платити за консультацiю?

Якщо вам надається освітній купон, витрати на навчання будуть повністю покриті Агентством зайнятості або центром зайнятості.

13. Чому є фіксовані дати початку навчання?

Наша інноваційна концепція навчання ґрунтується на принципі колаборативної віртуальної роботи і має на меті надати вам доступ до сучасного світу праці. Це досягається тим, що ви розпочинаєте навчальний шлях одночасно з іншими учасниками та спільно стикаєтеся з новими викликами.