Data-инженер
Разбираем профессию от А до Я
#КАРЬЕРА_В_DATA
29 октября в 20:00
В
С
Эксклюзивный мастер-класс, на котором расскажем о внедрении Data-Driven в процессы, Business Intelligence и трансформации бизнеса с помощью аналитики от исследователя крупнейшего исследовательского университета в Сингапуре.
Регистрируйтесь на лекцию из цикла
«Профессии в Data Science»
,
где ведущий эксперт из «АльфаСтрахование» расскажет, что из себя представляет профессия и как выглядят задачи Data-инженера в крупной жизни.
Цикл лекций о профессиях в Data Science от школы анализа данных SkillFactory
Лекция #1
Data Engeneer
Data Scientist и Data Engineer — что эти люди делают в Data Science?
Почему Data Engineering — становится одним из самых популярных путей начала карьеры в Data Science?
Кому подойдет профессия Data Engineer, а кому — Data Scientist?
Какие навыки и инструменты необходимы для профессии Data-инженера?
Как использовать свой опыт для перехода в профессию Data-инженера?
В конце митапа на примере историй зрителей на выбор
разберем план перехода в DS и дадим карьерные рекомендации
Участники получат
список последних статей и полезных ресурсов на тему Data Science
с переводом от экспертов.
Спикеры
Михаил Королев
Data Engineer в Альфастраховании
Наташа Бобрик
Teamlead Experimental Products в SkillFactory
Курсы, связанные с темой
митапа
Вы освоите основные инструменты и методы по работе с Big Data, и по окончанию сможете определить для себя вектор развития в Data Science.
  • онлайн-уроки
  • собственный проект с первого дня обучения
  • минимальные требования на старте (вам не нужно уметь программировать)
  • 2 месяца обучения
  • специальные условия на обучение по профессии Data Science по окончании
    Data Engineering
    Освойте новую профессию Data Scientist с нуля за 12 месяцев: 6 курсов для старта карьеры (с готовым Git-репозиторием и решенными кейсами в вашем портфолио).
    В процессе обучения вы пройдете курсы:
    • Python для анализа данных
    • Математика
    • Машинное обучение
    • Глубинное обучения
    • Data engineering
    • Управление в сфере Data Science
      Специализация
      Data Science
      Кому Python может упростить жизнь (а кому нет)
      Вебинар для аналитиков, маркетологов, продактов и любопытных людей
      18:00 - 19:00 (мск), 5 июня, среда

      В преддверии старта курса по Python для анализа данных мы решили рассказать, а кому вообще нужен этот нашумевший язык программирования. Какие кейсы лучше решать с его помощью, а для чего есть готовые инструменты? Насколько Python используется в крупных компаниях или же это лишь часть академической программы университетов?

      • Обсудим, кому и для каких задач нужен Python
      • Разберем бизнес-кейсы с экспертами из крупных компаний, чтобы понять, как конкретные инструменты Python упрощают жизнь. Ждём продуктового аналитика из CoMagic и CTO SigmaPool
      • Прокомментируем ваши кейсы. Готовьтесь =)
      • Обсудим, когда Python мешает и что использовать вместо. Да, на рынке уже куча крутых готовых продуктов. Возможно, программирование вам и вовсе не пригодится
      • Поймем, в каком объеме достаточно знать Python, чтобы его использовать или работать в связке с экспертом
      • Узнаем несколько баек о том, как сами эксперты учили Python
      • Поделимся списком открытых источников для изучения
      По итогам у вас будет список задач, которые вы можете решать с помощью Python
      Вебинар пройдёт в Zoom — пришлём вам ссылку. Запись будет, да.
      Бесплатно
      ₽/мес.
      Python для аналитиков: что знать, чтобы экономить время
      Вебинар для аналитиков, маркетологов, продактов и любопытных людей
      18:00 - 19:00 (мск), 6 июня, четверг

      Этот вебинар подойдёт для тех, кто совсем ничего не знает про Python, и для тех, кто много слышал, но пока не выстроил структурированную картинку. Если вы в замешательстве, когда и зачем нужно использовать Python, а также не можете принять решение, нужно ли вам его изучать или эффективнее найти эксперта — присоединяйтесь.

      • Обсудим data mining с помощью Python: где и как найти данные для анализа
      • Узнаем, как строить работу с API: преимущества и недостатки подхода. Когда можно и нужно использовать этот подход
      • Поговорим о том, что такое парсинг: преимущества и недостатки метода. Как обойти возникающие подводные камни
      • Послушаем обзор других неочевидных способов выгрузки информации
      • Самое интересное. Разбор кейсов. Обсудим, как и зачем использовать выгруженные данные в digital marketing:
        - Анализ аудитории групп/каналов.
        - Конкурентный анализ.
        - Анализ текстов
      • Послушаем несколько баек о том, как сам Витя учил Python
      • Поделимся списком открытых источников

      Вебинар пройдёт в Zoom — пришлём вам ссылку. Запись будет, да.
      Бесплатно
      ₽/мес.
      Какие бизнес-задачи решает Data Science
      Вебинар для аналитиков, маркетологов, продактов и любопытных людей
      18:00 - 19:00 (мск), 10 июня, понедельник

      11 июня стартует комплексная программа по Data Science. В её преддверии мы решили провести вводный вебинар. Он подойдет всем, кто много слышал об анализе данных, Python, но пока не внедрил эти инструменты в работу. Вы построите целостную картинку сферы, скорее всего, удивитесь, насколько инструменты машинного обучения доступны каждому из нас, но при этом, возможно, осознаете, что вашей компании они вовсе не нужны.

      • Подробно разберем, что такое Data Science и чем отличается от аналитики. Будут примеры бизнес-задач
      • Проясним, как Data Science соотносится с машинным обучением, искусственным интеллектом, нейронными сетями и глубинным обучением
      • Прокомментируем ваши кейсы: нужны ли вам инструменты Data Science и возможности Python
      • Посмотрим, как строится работа методами Data Science на примере одного бизнес-кейса: конкретные шаги, инструменты, подводные камни, команда

      Вебинар пройдёт в Zoom — пришлём вам ссылку. Запись будет, да.
      Бесплатно
      ₽/мес.
      Записаться на встречу