Выиграйте подарки
за покупку

Чем раньше оплатите,
тем больше шансов!

Подробнее

Скорее собирайтесь у елочки: розыгрышей будет целых три. И все они среди тех, кто с 1 по 30 декабря 2020 года купит обучение на сумму от 50 000 рублей. Рассказываем по порядку.

  • У нашего Деда Мороза есть мешок подарков от Apple. Среди них — MacBook Air, iPhone 11 Pro, часы Apple Watch и наушники AirPods Pro. 
  • Разыгрываем призы трижды: 11 декабря, 21 декабря и 12 января. Участвуют те, кто купил курсы на сумму от 50 000 рублей с 1 по 30 декабря 2020. Результаты опубликуем в нашем блоге.
  • Чем раньше купите обучение, тем больше у вас шансы на выигрыш. Например, если вы оплатите курс 1 декабря, то поучаствуете во всех трех розыгрышах.

Подробнее обо всех условиях розыгрыша читайте в блоге.

Счастливого Нового года и удачи!

Первые 6 месяцев обучения бесплатно

Факультет аналитики Big Data

Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.

Длительность

18 месяцев

Результат

10 кейсов в вашем портфолио

Гарантия

Трудоустройство после обучения

Формат обучения

Онлайн, 1–2 раза в неделю

Бизнес ищет аналитиков Big Data

150 000 ₽

Средняя зарплата аналитика

400 вакансий

Доступно прямо сейчас*
*Данные взяты с сайтов по поиску работы
Аналитик данных
Москва, метро Дмитровская
200 000 руб.
Аналитик данных
Москва
90 000 руб.
Аналитик Big Data
Москва, удалённая работа
100 000 руб.

Кому подойдет курс


Новичкам

Даже если вы никогда не работали в IT, вы получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

Начинающим
аналитикам

У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.

Практикующим
IT-специалистам

Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Станьте аналитиком
Big Data с нуля

Достаточно школьных знаний, остальному научим. Вы обучаетесь в экосистеме GeekBrains: получаете математическую базу, осваиваете инструменты по работе с данными и решаете бизнес-задачи. После обучения вы станете востребованным специалистом.

Актуальная программа

Мы обновляем программу ежегодно: проводим исследования и учитываем требования работодателей.

Практикующие специалисты

Они консультируют бизнесы и развивают data-driven подход в работе. Вы учитесь у экспертов из Mail.ru Group, Delivery Club и «МегаФона».

Экспертиза Mail.ru Group — IT-гиганта

Получите знания, которые мы накопили в процессе развития наших продуктов.

100%
студентов GeekBrains, которые обратились в наш центр карьеры, ежегодно выходят на работу по специальности.

Помогаем начать карьеру

Консультируем

Поможем проанализировать ваши компетенции и пути карьерного развития. Все студенты, которые обращаются в наш центр карьеры, выходят на работу по специальности.

Помогаем с резюме

Чтобы вы выгодно выделялись на фоне конкурентов, наши HR-специалисты помогут составить резюме.

Предлагаем вакансии

Менеджер по трудоустройству отправляет подборки вакансий, а вы откликаетесь на самые интересные.

Помогаем получить работу мечты

Дадим советы, как пройти собеседование, и поздравим с оффером :-)

Гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Если после успешного обучения вы не найдёте работу, мы вернём вам деньги.
Никита Колеганов

Студент факультета аналитики Big Data

Я занимаюсь информационными технологиями в космической отрасли. Полученные знания активно применяю в работе.

Мне легко совмещать обучение с работой: программа поэтапная, а занятия проходят по будням вечером. Нагрузка нормальная, преподаватели доступно объясняют материал и подкрепляют примерами из практики. В целом от учёбы на факультете только положительные эмоции.

Вадим Мазейко

Студент факультета аналитики Big Data

В 33 года сложно осваивать новую специальность, особенно с двумя маленькими детьми. С первого месяца обучения я научился экономить время на работе: написал парсер госзакупок, обрабатывал огромные эксельки при помощи pandas и визуализировал их в Matplotlib.

Моя цель — переквалифицироваться в аналитика, и я рад, что ребята из GeekBrains поддерживают меня на этом пути.

Алексей Старцев

Студент факультета аналитики Big Data

Я начал изучать Big Data и быстро почувствовал, что знания по аналитике легко дополняют мой практический опыт. В итоге я переквалифицировался в аналитика, повысил заработок в 2,5 раза. 


Деньги — это временный мотиватор: чтобы постоянно развиваться, надо жить своим делом. Чтобы убедиться, что тебе нравится IT, пообщайся с разработчиками: они расскажут о сложностях и перспективах развития.

Выпускники GeekBrains востребованы на рынке

Многие из наших выпускников раньше не работали в IT, но после обучения открыли свой бизнес или устроились в крупные компании.

Программа обучения

1
Октябрь - Декабрь

Фундамент анализа данных

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Основы языка Python

От переменных, циклов и ветвлений до построения программ с помощью объектно-ориентированного подхода. Начнёте решать задачи и проникаться философией языка.

1 месяц, 12 уроков
18 часов обучающего контента
36 часа практики
Базы данных: проектирование и работа

Изучите работу долговременных хранилищ, начнёте работать с MySQL и другими базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.

1 месяц, 10 уроков
15 часов обучающего контента
30 часа практики
Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, scikit-learn

Разберётесь в инструментах Data Science. Освоите библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными.

2
Январь - Март

Сбор, обработка и хранение данных

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Как собирать и обрабатывать данные из интернета

Основы компьютерных сетей, работа с HTTP, открытыми данными. Основы веба: HTML/CSS, JavaScript; принципы работы с RESTful и SOAP.

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Базы данных для аналитиков

Структуры и принципы построения хранилищ данных, прогнозирование продаж, принципы анализа: RFM, RFMD, LTV, когортный анализ. Научитесь использовать Google Analytics и Google Tag Manager на примере маркетинговой аналитики, строить системы отчётности и визуализации данных.

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Big Data. Введение в экосистему Hadoop

Поработаете с парадигмой MapReduce и файловой системой HDFS, начнёте управлять ресурсами кластеров и планированием заданий в YARN, внедрите потоковую обработку данных. Изучите NoSQL, принципы ETL и архитектуры Data Lake и Lambda Architecture.

3
Апрель - Июнь

Математика для Data Science

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Теория вероятностей и математическая статистика

Познакомитесь с математической статистикой и примените её в Data Science.

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Алгоритмы анализа данных

Разберётесь в алгоритмах машинного обучения на уровне математики.

4
Август - Октябрь

Системы машинного обучения

1 месяц, 9 уроков
13 часов обучающего контента
27 часа практики
Машинное обучение в бизнесе

Изучите бизнес-кейсы и решите задачи с помощью машинного обучения.

1 месяц, 4 урока
6 часов обучающего контента
12 часа практики
Big Data. Фреймворк Apache Spark

Освоите фреймворк и систему управления базами данных Apache Hive. Получите данные с помощью Spark SQL и создадите модели машинного обучения на основе данных, обработанных в PySpark.

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Рекомендательные системы

Создадите их с помощью библиотек Python и коллаборативной фильтрации (ALS). Изучите метрики и гибридные двухуровневые модели рекомендаций, чтобы оценивать качество рекомендательных бизнес-систем.

5
Ноябрь - Январь

Аналитика для бизнеса

1,5 месяца, 7 уроков
10 часов обучающего контента
21 часа практики
Бизнес-аналитика. BI-системы

На примере Power BI освоите инструменты анализа и визуализации: от загрузки данных до создания полноценного дашборда и связей в модели. Познакомитесь с языком DAX: узнаете, что такое контекст вычислений, чем вычисляемые столбцы отличаются от мер, как использовать функции даты и времени.

6
Февраль - Март

Выпускной проект

1,5 месяца, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Big Data. Продвинутый уровень

Поработаете с высоконагруженными системами и обработаете данные в реальном времени, напишете сервисы с использованием Spark Streaming.

2 месяца, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Финальный проект

Сделаете проект с применением всех изученных технологий — индивидуально или в команде.

~

Предметы с индивидуальным выбором даты старта

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Введение в высшую математику

Курс для полного понимания машинного обучения: задачи из математического анализа, линейной алгебры, аналитической геометрии и теории вероятностей.

1 месяц, 6 уроков
9 часов обучающего контента
18 часа практики
Подготовка к собеседованию аналитика Big Data

Отработаете ответы на вопросы и научитесь решать тестовые задачи.

13 видео-уроков
2 часа обучающего контента
Git. Базовый курс

Основные понятия и операции: репозиторий, коммит, тег, ветки, создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений. После курса вам будет легче изучать языки программирования и отвечать на вопросы по системе контроля версий на собеседовании.

1 месяц, 5 уроков
7 часов обучающего контента
15 часа практики
Системы машинного обучения в production

Перенесёте модели из Jupyter Notebook в production, оформите и внедрите ML-проекты по аналогии с крупными компаниями.

1 месяц, 9 уроков
9 часов обучающего контента
27 часа практики
Интерактивный курс по алгоритмам и структурам данных на Python

Отработаете ответы на вопросы и научитесь решать тестовые задачи.

1 месяц, 8 уроков
12 часов обучающего контента
24 часа практики
Linux. Рабочая станция

Как управлять пользователями и файлами, писать регулярные выражения и скрипты в bash, работать с процессами и управлять загрузкой и сервисами.

Вас обучают лучшие эксперты

Иван Максимов | Data Scientist в Delivery Club

Работал 2 года в PwC Data & Analytics Lab и 1,5 года в ML Research Group. Среди проектов — рекомендательные системы для ритейла, оптимизация маркетинговых кампаний на основе машинного обучения, поиск оптимальной геолокации для новых точек продаж. Выпускник факультета анализа данных Сколтеха. 

Андрей Деканович | Big Data cluster administrator в МегаФоне

Писал код на множестве языков, потом занялся программированием для баз данных и в итоге стал администратором кластеров Big Data. Окончил Новосибирский государственный технический университет в 2002 году.

Екатерина Колпакова | Эксперт Mail.ru Group

Ведущий системный аналитик в DWH рекламных технологий Mail.ru Group. Преподаватель открытого курса «Проектирование хранилищ больших объёмов данных» в Технопарке Mail.ru при МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Поддержка во время обучения

Преподаватели

Программа обучения на 70% состоит из вебинаров: вы задаёте вопросы и получаете обратную связь по своим проектам.

HR-менеджер

Помогает составить резюме и подготовиться к собеседованию.

Личный наставник

Отвечает на вопросы по домашним заданиям и помогает быстрее усваивать материал.

Аккаунт-менеджер

Помогает записаться на обучение и освоиться в личном кабинете, передаёт ваши пожелания.

Специалисты техподдержки

Помогут, если возникнут сложности с личным кабинетом или загрузкой занятий.

Ваше резюме после обучения

Мои навыки:



• Владею методами машинного обучения

• Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей

• Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)

• Владею SQL и NoSQL СУБД

• Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных• Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)

Иван Гришин
Аналитик Big Data

Ожидания по з/п
120 000 ₽
Локация
Санкт-Петербург
График работы
Полная занятость

Образование

GeekBrains, аналитика Big Data, 2021

Опыт работы

Mail.ru Group, Проектная работа Июнь — Август 2021

Портфолио

3 соревнования на Kaggle: задачи регрессии и классификации
Рекомендательная система для интернет-магазина
Проект от X5 Retail Group: А/B-тестирование на данных офлайн-ритейла
Разведочный анализ данных на основе датасета (EDA)
Разработка модели от сырых данных до внедрения
Построение модели оттока клиентов, анализ ML-решений
«Пауки» для сбора данных с сайтов разной сложности

Станьте дипломированным специалистом

Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат, которые можно добавить в портфолио и показать работодателю.

Стоимость курса

Рассрочка до 36 месяцев: удобно вносить небольшие суммы

Первый платёж через 6 месяцев после начала обучения

0
₽ / месяц
первые шесть месяцев
7 490
₽ / месяц
после полугода обучения

Оставить заявку

Начало занятий: 8 декабря, 12 декабря

Отправляя заявку,  вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.

Спасибо, ваша заявка принята!

Менеджер свяжется с вами в ближайшее время.
Упс! Что-то пошло не так

Можно ещё дешевле!

Вы можете вернуть до 13% стоимости обучения в виде налогового вычета. Подробности расскажет наш консультант после отправки заявки.

Начать обучение