Программа профессиональной переподготовки «Аналитика данных»

• бакалавры не ранее 2 курса;
• специалисты не ранее 3 курса;
• магистры 1, 2 курса, обучающиеся по направлениям не относящихся к ИТ-профилю.

Учебный процесс организуется с применением электронного обучения, дистанционных образовательных технологий, инновационных технологий и методик обучения, способных обеспечить получение слушателями знаний, умений и навыков в области «06 Связь и информационно-коммуникационные технологии»

Видео-лекции в асинхронном дистанционном формате, практическая часть — синхронно с сопровождением преподавателей программы.

К образовательному процессу привлекаются высококвалифицированные специалисты ИТ-сферы и/или дополнительного профессионального образования в части, касающейся профессиональных компетенций в области создания алгоритмов и программ, пригодных для практического применения, с обязательным участием представителей профильных организаций-работодателей.

Срок освоения: 280 академических часов. Документ: диплом о профессиональной переподготовке.

Содержание программы

• статистический анализ данных
• SQL для аналитики
• гибкие методологии разработки
• нотации UML BPMN
• BI-инструменты
• основы Python
• принятие управленческих решений в бизнесе на основе данных

Компетенции: способен с помощью различных инструментов анализировать большие данные, визуализировать выводы и описывать возможные решения

Знать:

• принципы правильной визуализации данных и анализа показателей с помощью полученных графиков.
• основные методы первичной обработки данных для дальнейших статистических процедур и способы изучения взаимосвязи между данными.
• основные виды и типы статистических показателей, которые применяются в анализе состояния, динамики и эффективности социально-экономических процессов в условиях рыночной экономики.

Уметь:

• визуализировать разные данные и запросы бизнеса с использованием различных BI инструментов;
• обрабатывать и графически иллюстрировать исходный массив данных с помощью гистограмм, блочных диаграмм и т.д., проводить корреляционный, дисперсионный и регрессионные анализы для обнаружения связи между данными.
• формировать систему показателей, исчислять и интерпретировать статистические показатели с учетом их содержания, выявлять проблемы экономического характера при статистическом анализе конкретных ситуаций, предлагать способы их решения с учетом критериев социально-экономической эффективности, уровня рисков и возможных социально-экономических последствий.

Навыки:

• владеть навыками построения комплексного интерактивного дашборда согласно ТЗ;
• владеть навыком преобразования исходной выборки, а именно нахождения выбросов, избавления от асимметрии, работы с кластеризацией и гетероскедастичностью и т.д., способностью интерпретировать полученные выводы с учетом статистической погрешности результатов и специфики их применения.
• освоить информационные технологии (приложение Excel) в решении статистических задач, параметрическими и непараметрическими критериями статистической обработки исходных данных для нахождения параметров описательной статистики, графической иллюстрации группировки данных, регрессионного анализа и т.д.

Компетенции: навыки визуализации бизнес-процессов, ликвидируя пробелы информации, показывая последовательность деловых операций, необходимых для перехода от начала бизнес-процесса к его завершению

Знать:

• методы моделирования бизнес-процессов при помощи нотаций BPMN, UML и др., в достаточном объеме для визуализации БП.

Уметь:

• анализировать и визуализировать существующий БП и оптимизировать его при помощи нотаций BPMN, UML и др.

Навыки:

• владеть ключевыми навыками визуализации БП при помощи нотаций BPMN, UML и др., проводит оценку эффективности существующего БП.

Компетенции: применение навыков SQL-запросов при проведении тестирования

Знать:

• основные операторы работы с базами данных.

Уметь:

• находить и отфильтровывать данные с помощью SQL-запросов.

Навыки:

• владение навыком обрабатывать данные и управлять ими в СУБД.

Компетенции: применение языков программирования для решения профессиональных задач

Знать:

• базовые алгоритмы и структуры данных на языке Python: переменные, операторы, функции;
• методы логического моделирования для их применения в профессиональной деятельности в соответствии с их сложностью.

Уметь:

• использовать среду программирования IDLE Python, Jupyter Notebook;
• выбирать оптимальные методы логики и моделирования в зависимости от сложности задач по моделированию процессов обработки информации.

Навыки:

• применение базовых конструкций Python;
• анализ и проверка исходного программного кода.

Компетенции: анализ и моделирование бизнес-процессов предприятия

Знать:

• методики и средства описания и моделирования бизнес-процессов;
• методы сбора информации (наблюдения, фиксация данных, проведения интервью и анкетирования, анализ документов и отчётной информации);
• основные нотации моделирования бизнес-процессов.

Уметь:

• разрабатывать модели бизнес-процессов предприятия в определенных нотация;
• формализировать, идентифицировать и классифицировать бизнес-процессы предприятия.

Навыки:

• применение инструментальных средств для создания моделей бизнес-процессов в соответствии с нотациями моделирования.

Компетенции: способен настраивать системный анализ собранных производственных данных

Знать:

• методы и модели теории систем и системного анализа, методологию формализации моделей принятия решений, формулирования, структуризации и анализа целей систем, организации экспертиз.

Уметь:

• идентифицировать системообразующие факторы, характеризующие функционирование и развитие бизнеса, моделировать процедуры принятия решений.

Навыки:

• владение приёмами формализованного представления и моделирования систем, приёмами проектирование процедур принятия решений.

Компетенции: использует большие данные при реализации проектов в области управления финансовой информацией

Знать:

• основные методы data mining и методы визуализации аналитических данных.

Уметь:

• осуществлять предиктивную аналитику.

Навыки:

• владеть методами имитационного моделирования и статистической обработки данных.

Компетенции: составляет задание на разработку бизнес-приложений для решения поставленных бизнес-задач

Знать:

• приемы декомпозиции задач, наименования задач и их описания.

Уметь:

• формировать требования к решению ТЗ.

Навыки:

• владеть навыками постановки задач на реализацию.