+7 495 150 96 00
Аналитика данных для руководителей
Курс для управленцев, которые хотят опираться на данные. Разберём, как оценить зрелость работы с данными, выстроить стратегию, выбрать подходящую архитектуру, обеспечить качество и безопасность, посчитать выгоду проектов и довести решения до внедрения на практике.
- 4 дня / 32 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
- 4 дня / 32 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
Кому подойдет курс
- Топ-менеджерам и собственникам — чтобы выстроить data-стратегию, обосновать бюджеты и видеть возврат от инвестиций в данные
- Лидерам функциональных команд — финансам, маркетингу, операторам — для постановки корректных задач аналитикам и оценки эффектов
- Руководителям ИТ и аналитики — чтобы организовать процессы работы с данными на уровне компании
- Руководителям проектов по данным — чтобы довести решения до продакшена
Что будет на курсе
Почему наш курс
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь
в трудоустройствеРазместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Половина курса — живые вебинары с преподавателем
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь в трудоустройстве
Разместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Половина курса — живые вебинары с преподавателем
Программа курса
- Большие данные и цифровизация бизнеса.
- Характеристики data-driven организации. Data-driven и data-informed организации: основные отличия.
- Принятие data-driven решений и путь к ценности данных.
- Базовые принципы и отличия от классических подходов к работе с данными.
- Сравнительный анализ фрэймворков управления проектами анализа больших данных CRISP DM, Domino, TDSP, SEMMA, Enterprise Big Data Framework.
- Отраслевая специфика аналитики больших данных. Общий разбор отраслевых сценариев.
- Специфика работы с потоковыми и пакетными данными в Big Data.
- Облачные технологии и большие данные
- Тенденции в подходах Big Data и что актуально на сегодняшний день.
- Технологии Big Data в условиях импортозамещения.
- Общие принципы организации управления данными
- Роли и специалисты в области анализа и управления данными
- Типы структурных подразделений по управлению данными
- Местоположение подразделения по управлению данными в структуре организации
- Организационная структура департамента управления данными
- Взаимодействие офиса CDO с бизнес-подразделениям
- Выявление и назначение владельцев данных
- Планирование программы
- Оценка зрелости организации в управлении данными
- Разработка целевой модели развития направления
- Построение и утверждение бизнес-кейса
- Задачи для построения прототипа
- Примеры задач для реализации прототипа
- Планирование дальнейших действий
- Правовое регулирование в области защиты данных
- Права субъекта и обязанности оператора при обработке ПД
- Нарушители безопасности ПД
- Государственные регуляторы и их нормативно-правовая документация в области защиты ПД
- Осуществление проверки соблюдения правил в области защиты ПД и ответственность за их нарушение
- Средства выявления критичных данных и их защиты
- Первичный сбор и анализ данных: инструментарий и доступные методы.
- Описание данных и сбор метаданных.
- Data management и Data Governance.
- Бизнес-глоссарий
- Функции бизнес-глоссария
- Поисковые механизмы
- Ведение концептуальной и логической моделей данных
- Жизненный цикл метаданных
- Супермаркет данных
- Каталог данных
- Основные функции каталога данных
- Системы-источники для каталога данных
- Состав объектов на уровне физической модели
- Профилирование данных
- Data lineage и impact analysis
- Связи моделей данных
- Выявление доменов данных
- Каталог каталогов
- Data Lake
- Lake House
- Системы управления базами данных: реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL) базы данных
- Структурированные хранилища данных
- Песочниц
- Модели данных
- Подготовка данных: нормализация, очистка, выборки, обогащение, форматирование данных.
- Подготовка данных – как процесс формирования Data Pipeline:
- Процессы ETL и ELT,
- Зонирование Data Lake и сегментирование данных,
- Назначение и сравнительная характеристика компонент экосистемы платформ потоковой обработки для хранения и обработки Big Data на примерах (отраслевые сценарии),
- Инструменты оркестрирования и автоматизации (Data Flow).
- Средства проверки и обеспечения качества данных
- Методы анализа данных
- Описательный анализ: статистические методы, визуализация данных.
- Диагностический анализ: выявление причинно-следственных связей.
- Прогнозный анализ: регрессия, временные ряды, машинное обучение и искусственный интеллект.
- Предписывающий анализ: оптимизация, моделирование сценариев.
- Инструменты и технологии для анализа данных
- Программное обеспечение для анализа данных: Python, R, SAS, SPSS и др.
- Библиотеки и фреймворки для машинного обучения: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
- Платформы для работы с большими данными: Hadoop, Spark.
- Визуализация данных
- Принципы эффективной визуализации данных.
- Инструменты для визуализации: Tableau, Power BI, SuperSet,
- Отечественные инструменты визуализации данных
- Примеры визуализации: графики, диаграммы, тепловые карты.
- Применение анализа данных в различных областях
- Планирование развертывания.
- Мониторинг и обслуживание.
- Методологии автоматизации и вывода продуктов в промышленную эксплуатацию – DevOps и MLOps.
- Задачи финального обеспечения фаз жизненного цикла: цикличность reviews, обновления и вывод из эксплуатации.
- Показатели экономической эффективности проекта
- Принципы разработки бизнес-кэйсов для проектов анализа больших данных. Типовые ошибки при разработке бизнес-кэйсов. Разбор примеров бизнес-кэйсов.
- Защита бизнес-кэйсов и бюджета проекта
Подтверждение квалификации - Диплом о профессиональной переподготовке
Вам будут помогать
Эксперты-практики
Опытные специалисты помогают с задачами и отвечают в течение 15 минут. Они сами прошли наши курсы и понимают все сложности новичков.
Опытные преподаватели
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.
Спреведливые ревьюверы
Оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь.
Внимательные кураторы
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.
Закрытое сообщество
Совместный чат, где можно задать любые вопросы из области анализа данных и программирования.
После курса вы сможете
- Оценить зрелость управления данными, сформировать дорожную карту и KPI трансформации
- Выстроить роли CDO и владельцев данных, наладить взаимодействие аналитики с бизнесом
- Выбрать архитектуру (Data Lake/Lakehouse, SQL/NoSQL) и задать требования к качеству данных
- Рассчитать ROI и подготовить убедительный бизнес-кейс для защиты бюджета
- Организовать внедрение и эксплуатацию аналитических решений с DevOps/MLOps-подходами
- Контролировать соответствие правовым требованиям и снижать риски при работе с ПД
Стоимость обучения
Курс "Аналитика больших данных для руководителей"
Базовый тариф
56 000₽
- 32 академических часа
- реальные бизнес-кейсы на практике
- поддержка куратора и преподавателя
- общий чат с экспертами в области
- домашние задания и практикумы
Оплачивайте курс так, как удобно
- Беспроцентная рассрочка или оплата частямиВыберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев.
- Единовременно со скидкой 13%Оформите налоговый вычет и верните до 13% от стоимости обучения.
- Не подойдет - вернем оплатуЕсли за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков.
Повышайте квалификацию за счет компании! Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить вам ваш работодатель
Оставьте заявку
[В ближайшее время с Вами свяжется менеджер]
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ЭКОСИСТЕМА
НАПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЯ
СЕРВИСЫ
Через обучение - к успеху! Знания работают на вас