Научитесь собирать данные и автоматизировать рутинные задачи
Освоите навыки прогнозирования и визуализации в R-Studio на продвинутом уровне
Государство оплатит 100% стоимости обучения
Длительность
2,5 месяца
Формат обучения
Интенсив: записи лекций и практические вебинары
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
R — самый популярный язык программирования среди аналитиков по данным опроса O’Reilly Media
Аналитики используют язык R, чтобы автоматизировать рабочие процессы и освободить время для новых проектов. С помощью R специалисты проводят статистические тесты, проверяют гипотезы, строят графики и делают прогнозы.
Интернет-маркетологам
__________________________________
Получите инструмент для работы с данными. Автоматизируете рутинные операции и научитесь создавать информативные отчёты. Начнёте говорить с программистами на одном языке.
Начинающим аналитикам
__________________________________
Добавите ещё один профессиональный навык в резюме и углубите понимание статистики. Научитесь собирать и анализировать в одном месте данные по всем проектам.
Собирать данные из большинства аналитических систем
Использовать скрипты для переработки получаемых данных в зависимости от задачи эффектами
Анализировать процессы с помощью скриптов и показывать результаты на графиках
Вас ждут 60 часов теории и 84 часа практики.
Интенсивная программа поможет освоить профессию всего за 2,5 месяца. Для комфортной учебы потребуется 10 часов в неделю на лекции и домашние задания.
Старт в обучении
Узнаете, как будет организовано обучение на курсе, научитесь пользоваться личным кабинетом Нетологии, работать в учебном чате и быстро находить нужную информацию. Модуль поможет улучшить навыки работы с компьютером и интернетом.
Вы также узнаете, какие знания английского языка нужны каждому аналитику и потренируетесь в произношении терминов. Познакомитесь с центром развития карьеры Нетологии и построите план по поиску работы во время дальнейшего обучения на курсе.
Знакомство с Нетологией
Компьютерная грамотность
Английский для аналитиков
Центр развития карьеры Нетологии
Аналитическое мышление
Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
Что такое аналитическое мышление
Введение в Google Таблицы
Продвинутые Google Таблицы
Основы статистики
Откуда берутся данные
Продвинутая визуализация данных
Python как инструмент анализа данных
Машинное обучение для жизни
Базовые принципы программирования на R
Рассмотрим базовые возможности языка R, научимся настраивать R-Studio и начнём использовать для простых операций.
R и R-Studio
Переменные их типы
Объявление переменных в R
Арифметические операции
Логические переменные и операции
Ветвление
Циклы
Отличия R от традиционного программирования
Познакомимся с векторами и техниками программирования в R.
Понятие вектора, векторные операции
Использование функций
Обзор основных функций и пакетов R
Работа с наборами данных
Научимся импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоим базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация). Разберём этапы анализа данных. Узнаем, какой workflow есть при анализе данных и какие действия нужно выполнить.
DataFrame — что это и для чего
Импорт DataFrame в R
Простейшее исследование DataFrame
Доступ к переменным DataFrame (знак $)
Базовые операции с DataFrame
Фильтрация DataFrame
Использование библиотеки dplyr для объединения Data Frames
Тип данных «список» (list): что это такое, для чего и как с ним работать
Визуализация в R
Познакомимся со способами визуализации данных в R, научимся применять визуализацию в зависимости от данных, интерпретировать графики. Научимся оценивать распределение, описательные статистики для двух и более переменных, узнаем о корреляции и регрессии.
Базовый шаблон ggplot
Построение точечной и линейной диаграмм и их параметризация
Исследование числовых данных с помощью гистограммы и boxplot
Исследование категориальных переменных на столбчатых диаграммах. Нормирование
Дополнительные приёмы при исследовании данных на графиках: jitter, география
Какие типы диаграмм для каких данных использовать и другие правила хорошего тона при визуализации
Этапы анализа данных. Подготовка и очистка данных
Научимся работать с данными разного формата, а также «очищать» данные — придавать некачественным данным пригодный для анализа вид.
Некачественные данные: как заполнить отсутствующие значения
Изменение формата данных. Функции spread, gather, separate. Конвертация между типами
Работа с датами и временем
Работа со строками и библиотекой stringr
Основы регулярных выражений в R
Основы моделирования в R
Узнать про основные модели прогнозирования, познакомимся с линейной регрессией и научимся её построению, оценке и использованию.
Подготовка данных для моделирования. Стандартизация, нормирование, проверка гипотез о нормальном распределении
Модели прогнозирования. Линейная регрессия
Определение линейной регрессии
Построение модели линейной регрессии в R
Оценка модели линейной регрессии
Кластеризация. Метод К-средних
Предоставление результатов анализа. Продвинутая визуализация
Познакомимся с продвинутыми способами визуализации данных в R и предоставления результатов анализа данных бизнесу.
Картография с помощью библиотеки leaflet
Таблицы и сводные таблицы: библиотеки DT и rpivotTable
Возможности библиотеки Plotly для визуализации, использование ggplotly
RMarkdown. Как представлять результаты своей работы
Что такое веб-приложения Shiny и какие возможности в них есть
Архитектура веб-приложения: UI-функция, серверная функция, файл Global
Базовые UI-элементы Shiny
Разработка аналитических веб-приложений в R (Shiny)
Научимся реализовывать удобный интерфейс для работы с аналитикой в R для бизнес-пользователя.
Изучаем шаблон дашборда shinydashboard для создания интерфейса приложения
Изучаем реактивность и возможность её ограничивать функцией isolate()
Обзор базовых элементов управления и кейсов их использования
Дополнительные способы визуализации в приложении: встраиваем графики ggplot, таблицы, карты
Центр развития карьеры
Освоите простые и действенные инструменты поиска работы. Научитесь формулировать карьерные цели, создавать резюме, собирать портфолио и готовиться к собеседованиям. Создадите пошаговый план поиска работы.
Поиск работы как проект
Дорожная карта поиска работы
Анализ рынка труда
Резюме, портфолио и сопроводительное письмо
Собеседование
Отклик. Измерение эффективности и дальнейшие шаги
Итоговый проект
Дипломный проект
В итоговом проекте вы будете использовать язык R для улучшения работы интернет-магазина или создания приложения для моделирования доходности личных накоплений. Вы самостоятельно изучите и подготовите данные для анализа в R, построите предиктивную модель и преобразуете её в удобный и читаемый вид.
Вы выполните дипломную работу самостоятельно под руководством эксперта курса и закрепите весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.
Теория
Смотрите видеолекции и участвуете в вебинарах. Записи будут доступны в личном кабинете
Практика
Проходите тесты и выполняете домашние задания. Эксперт проверяет итоговые работы и дает подробную обратную связь
Сопровождение
Получаете поддержку, ответы на вопросы и помощь во время обучения от команды экспертов и координаторов
Карьера
С помощью Центра развития карьеры составите резюме, научитесь искать вакансии и подготовитесь к собеседованию
Аналитик R
Достигнутые результаты
Составлен прогноз продаж в зависимости от погоды
Собраны несколько наборов данных в один
Проведён анализ продаж интернет-маркетинга
Проведён анализ потребительских привычек регионов России
Составлен прогноз цены квартиры на основе характеристик
Ключевые навыки
Сбор данных из большинства веб-аналитических систем
Преобразование данных с помощью R-скриптов
Работа с клиент-серверными, облачными и локальными базами данных на языке R
Разработка скриптов для рассылки писем и создания наглядных графиков
Инструменты, которые освоите
R
R
Язык программирования, а также среда вычислений, разработанная учёными для обработки данных, математического моделирования и работы с графикой.
R-Studio
R-Studio
Свободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R.
Министерство труда и социальной защиты реализует программу организации профессионального обучения отдельных категорий граждан, а также помогает им с трудоустройством.
Благодаря проекту вы можете повысить свою квалификацию и востребованность на рынке труда, сменить профессию или начать своё дело.
Программа полностью бесплатна — государство оплатит 100% стоимости вашего обучения
Принадлежать к одной из льготных категорий или состоять на учёте в Центре занятости как безработный
Наш приоритет — ваше трудоустройство
На курсах Нетологии вы получите все необходимые знания и навыки для старта в новой профессии.
Граждане предпенсионного возраста — 50 лет и старше
Женщины, находящиеся в отпуске по уходу за ребёнком
Женщины с детьми дошкольного возраста, не состоящие в трудовых отношениях
Работники любого возраста, находящиеся под риском увольнения
Безработные, зарегистрированные в органах службы занятости
Безработные по истечении 4 месяцев с даты окончания военной службы по призыву
Безработные по истечении 4 месяцев с даты выдачи документа об образовании
Студенты последних курсов, обратившиеся в органы службы занятости и не нашедшие работу
Авторизуйтесь на портале с помощью учётной записи ЕСИА
Перейдите на страницу со списком образовательных программ
Выберите интересующую вас программу и отправьте заявку
В течение 3 дней после подачи заявки обратитесь в центр занятости населения за услугой по профессиональной ориентации
Получите подтверждение об участии в программе, отказ или рекомендацию по смене программы обучения
В случае получения рекомендации по смене программы обучения вы можете отозвать свою заявку и подать новую на рекомендованную программу или отклонить рекомендацию
В случае отклонения рекомендации перед началом обучения вам необходимо будет подписать договор с Нетологией, в соответствии с которым вы обязуетесь найти работу или открыть свое дело после завершения обучения
После успешной подачи заявки ожидайте её рассмотрения. Оно может занять до 7 рабочих дней
Зачисление на курс произойдет в течение 10 рабочих дней после одобрения заявки
Программы в Чукотском автономном округе
Программы в Пермском крае
Программы в Кировской области