व्यवसाय डेटा विश्लेषक - स्किलबॉक्स से निःशुल्क पाठ्यक्रम, प्रशिक्षण, दिनांक: 29 नवंबर, 2023।
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / November 30, 2023
ऑनलाइन शिक्षा के क्षेत्र में रूसी इंटरनेट कंपनी, 2016 में स्थापित। स्किलबॉक्स एलएलसी में नियंत्रण हिस्सेदारी वीके की है। कंपनी को रूसी पेशेवर ऑनलाइन प्रशिक्षण बाजार में अग्रणी माना जाता है। यह डिजिटल अर्थव्यवस्था और ऑनलाइन विज्ञापन से संबंधित नौकरियों के लिए प्रशिक्षण में भी अग्रणी है।
स्किलबॉक्स एक रूसी कंपनी है जो ऑनलाइन शिक्षा में विशेषज्ञता रखती है। स्किलबॉक्स खुद को मांग वाले कौशल के लिए एक ऑनलाइन विश्वविद्यालय कहता है।
सेवा के शैक्षिक कार्यक्रम चार मुख्य क्षेत्रों पर केंद्रित हैं:
- डिज़ाइन;
- प्रोग्रामिंग;
- विपणन;
- नियंत्रण।
प्लेटफ़ॉर्म पर आप समसामयिक विषयों और मांग वाले कौशल पर ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं। सभी पाठ्यक्रमों का उद्देश्य अभ्यास है: हम सामग्री की प्रासंगिकता की निगरानी करते हैं और रोजगार और इंटर्नशिप में मदद करते हैं।
स्किलबॉक्स शैक्षिक मंच 2016 में लॉन्च किया गया था। कंपनी की स्थापना इगोर कोरोपोव (1989-2020) और दिमित्री क्रुतोव ने की थी। बाद में वे एंड्री अनिश्चेंको और सर्गेई पोपकोव से जुड़ गए। इसकी स्थापना के बाद से कंपनी के सामान्य निदेशक दिमित्री क्रुतोव रहे हैं। स्किलबॉक्स को दो बार रूनेट पुरस्कार मिला: 2018 में शिक्षा और कार्मिक श्रेणी में, और 2019 में प्रौद्योगिकी और नवाचार श्रेणी में।
फरवरी 2019 में मेल. आरयू ग्रुप ने कंपनी का 3% अधिग्रहण किया, फिर मार्च में हिस्सेदारी बढ़ाकर 10.33% और अंततः उसी वर्ष दिसंबर में 60.33% कर दी। मेल की वार्षिक रिपोर्ट के अनुसार. कंपनी में नियंत्रक हिस्सेदारी रखने वाले आरयू ग्रुप की कीमत 1.6 बिलियन रूबल है।
नवंबर 2019 में, आरबीसी ने स्किलबॉक्स को छठे स्थान पर रखते हुए कंपनी को रूस की 35 सबसे बड़ी एडटेक कंपनियों की रेटिंग में शामिल किया। 2020 में, आरबीसी द्वारा संकलित शीर्ष 10 सबसे बड़ी एडटेक कंपनियों की रैंकिंग में, स्किलबॉक्स दूसरे स्थान पर आ गया।
अक्टूबर 2020 में मेल. आरयू ग्रुप ने कंपनी में अपनी हिस्सेदारी बढ़ाकर 70% कर ली है। नवंबर 2020 में, मंच के सह-संस्थापक, इगोर कोरोपोव का सोची में निधन हो गया।
मशीन लर्निंग के साथ काम करने के लिए गणित का बुनियादी ज्ञान प्राप्त करें। आप समझ जाएंगे कि सन्निकटन, प्रक्षेप, फलन, प्रतिगमन, आव्यूह और सदिश क्या हैं। सिम्पी पायथन लाइब्रेरी में गणितीय इकाइयों के साथ काम करना सीखें।
सांख्यिकी और संभाव्यता सिद्धांत के मूल सिद्धांत
आप यादृच्छिक चर और घटनाओं के साथ काम करने के सिद्धांतों को समझेंगे। कुछ प्रकार के वितरणों और सांख्यिकीय परीक्षणों से परिचित हों जो मॉडल बनाने और परिकल्पनाओं का परीक्षण करने में उपयोगी होते हैं।
इंटर्नशिप का अवसर
इंटर्नशिप पाने के लिए बुनियादी ज्ञान और कौशल पर्याप्त हैं - आप एक ही समय में पाठ्यक्रम और कंपनी में अध्ययन जारी रख सकते हैं।
उन्नत स्तर: डेटा एनालिटिक्स और रोजगार में विसर्जन
औसत पूरा होने का समय 6 महीने है।
डेटा विश्लेषक। कनिष्ठ
- आप बुनियादी डेटा विश्लेषण तकनीक सीखेंगे और विश्लेषणात्मक निष्कर्ष निकालना सीखेंगे। आप सीखेंगे कि बुनियादी प्रकार के ग्राफ़ कैसे बनाएं और डेटा को सही ढंग से विज़ुअलाइज़ कैसे करें। आप एक्सेल में सारणीबद्ध डेटा से रुझानों की पहचान करने और पूर्वानुमान लगाने का अभ्यास करेंगे।
- आप सीखेंगे कि किसी कंपनी की मार्केटिंग में समस्याओं की पहचान कैसे करें और विज्ञापन प्रभावशीलता में सुधार कैसे करें। व्यवहार में, जानें कि पावर बीआई में पूर्ण बिक्री फ़नल कैसे एकत्र करें और रिपोर्ट तैयार करें। आप समझेंगे कि लीड एट्रिब्यूशन और कॉल ट्रैकिंग का उपयोग करके ग्राहकों को अधिक प्रभावी ढंग से कैसे ट्रैक किया जाए।
- पायथन का उपयोग करके डेटाबेस से डेटा डाउनलोड करना, SQL क्वेरी लिखना और एकत्रित सामग्री में त्रुटियों को ठीक करना सीखें। आप सीखेंगे कि एक स्पष्ट डैशबोर्ड कैसे बनाया जाए और किए गए कार्य के बारे में निष्कर्ष कैसे निकाला जाए। बड़े डेटा को संसाधित करने के लिए उपकरणों के साथ काम करना सीखें: Hadoop, Hive, Spark। कंपनी के संपर्क केंद्र के कार्य पर डेटा का विश्लेषण करें।
- आप सीखेंगे कि स्टार्टअप शुरू करने से पहले बाजार का मूल्यांकन कैसे करें, और व्यवहार में आप सर्वेक्षण से लेकर मूल्यांकन और सुविधाओं की प्राथमिकता तक उत्पाद विश्लेषक के काम के सभी चरणों से गुजरेंगे।
- आप सीखेंगे कि स्क्रम और कानबन विधियों का उपयोग करके काम को कैसे व्यवस्थित किया जाए। विसंगतियों के लिए आवश्यकताओं को एकत्र करना और जांचना और उनका दस्तावेजीकरण करना सीखें। आप सीखेंगे कि कार्य की योजना कैसे बनाएं, परियोजना जोखिमों का आकलन कैसे करें और परिणाम कैसे प्रस्तुत करें।
- आप विशिष्ट परीक्षण कार्यों का विश्लेषण करेंगे, बायोडाटा लिखने पर सिफारिशें प्राप्त करेंगे और एक विश्लेषक के रूप में विकसित होने का विचार प्राप्त करेंगे।
कैरियर सेंटर का उपयोग करके नौकरी ढूँढना
- एक कैरियर सलाहकार आपको किसी साझेदार कंपनी में साक्षात्कार की तैयारी में मदद करेगा। आप सामान्य प्रश्नों को समझेंगे और साक्षात्कार के दौरान कम चिंता करना सीखेंगे।
- एक कवर लेटर लिखें और अपना बायोडाटा सही ढंग से प्रारूपित करें।
- जब आप साक्षात्कार के लिए तैयार होंगे, तो एक कैरियर सलाहकार नियोक्ता के साथ एक बैठक आयोजित करेगा।
- साक्षात्कार में, आप उन परियोजनाओं को प्रस्तुत करते हैं जिन पर आपने पाठ्यक्रम के दौरान काम किया था, और आपका ज्ञान और कौशल परीक्षण कार्यों को पूरा करने के लिए उपयोगी होंगे।
विशेषज्ञ स्तर. एक विशेषज्ञता का चयन करना
औसत पूरा होने का समय एक वर्ष तक है।
उत्पाद विश्लेषण
आप डेटा संसाधित करेंगे, उत्पाद के साथ उपयोगकर्ता की सहभागिता का अध्ययन करेंगे और एकत्रित जानकारी की व्याख्या करेंगे। प्राप्त परिणाम व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में मदद करेंगे।
मार्केटिंग एनालिटिक्स
आप सीखेंगे कि वेब और एंड-टू-एंड एनालिटिक्स कैसे सेट करें, बिक्री फ़नल कैसे बनाएं और साइट पर उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण कैसे करें।
बीआई एनालिटिक्स
डेटा वेयरहाउस बनाना, SQL डेटाबेस डिज़ाइन करना और उन्नत स्तर पर तालिकाओं के साथ काम करना सीखें। आप एनालिटिक्स का उपयोग करके व्यावसायिक समस्याओं को हल करेंगे, डेटा को साफ करेंगे, इसे सही ढंग से संग्रहीत करेंगे और इसकी कल्पना करेंगे।
बोनस पाठ्यक्रम
डेवलपर कैरियर: रोजगार और विकास
आप सीखेंगे कि उपयुक्त रिक्ति कैसे चुनें, साक्षात्कार की तैयारी कैसे करें और नियोक्ता के साथ बातचीत कैसे करें। आप शीघ्र ही ऐसा पद प्राप्त करने में सक्षम होंगे जो आपकी अपेक्षाओं और कौशल के अनुरूप होगा।
गिट संस्करण नियंत्रण प्रणाली
संस्करण कोड में परिवर्तन करना सीखें, रिपॉजिटरी, शाखाएँ बनाएं और प्रबंधित करें, और संस्करण विवादों को हल करें। Git के साथ काम करने के लिए उपयोगी नियम जानें।
आईटी विशेषज्ञों के लिए अंग्रेजी
भाषा कौशल हासिल करें जो आपको एक विदेशी कंपनी के साथ साक्षात्कार पास करने और मिश्रित टीमों में आराम से संवाद करने में मदद करेगा।
अंतिम परियोजनाएँ
पहला स्तर पूरा करने के बाद एक परिचयात्मक प्रोजेक्ट तैयार करें। उन्नत स्तर के अंत में, एनालिटिक्स के तीन क्षेत्रों में अपना अंतिम कार्य प्रस्तुत करें और तय करें कि आप किस डेटा के साथ काम करने में अधिक रुचि रखते हैं।
डेटा विज्ञान का परिचय
एक व्यक्तिगत प्रोजेक्ट पर अपने नए ज्ञान को समेकित करें - आप डेटा लोड करने से लेकर एक मॉडल लागू करने तक जाएंगे। अपनी विशेषज्ञता तय करने के लिए डेटा इंजीनियर, एमएल इंजीनियर और डेटा विश्लेषक की समस्याओं का समाधान करें।
डेटा विश्लेषक। कनिष्ठ
- उत्पाद विश्लेषण: किसी उत्पाद के लिए ए/बी परीक्षण के परिणामों का विश्लेषण करें और तय करें कि पहले क्या विकसित करने की आवश्यकता है।
- मार्केटिंग एनालिटिक्स: डेटा तैयार करें, रूपांतरण और एलटीवी की गणना करें। विज्ञापन अभियानों की प्रभावशीलता के बारे में निष्कर्ष निकालें।
- बीआई एनालिटिक्स: एक योजना-तथ्य बनाएं। ऐसे डैशबोर्ड बनाएं जो आपको यह समझने में मदद करेंगे कि किन विभागों का कंपनी के प्रदर्शन पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ता है।
लाभ: ज्ञान और शिक्षकों की मात्रा। नुकसान: कुछ मॉड्यूल अस्पष्ट थे, कार्यों की विविधता सबसे पहले, मैं परीक्षण शिक्षक के प्रति विशेष आभार व्यक्त करना चाहूंगा। वह हमेशा प्रत्येक कार्य का विस्तार से विश्लेषण करती थीं और सभी मुद्दों पर प्रतिक्रिया देती थीं। आप कह सकते हैं कि स्किलबॉक्स में यह मेरा दूसरा कोर्स है। पहला था "डेटा साइंटिस्ट"। विश्लेषिकी। प्रथम स्तर"। सामग्री की आपूर्ति...
डेटा एनालिस्ट कोर्स पूरा किया। पाठ्यक्रमों का समग्र प्रभाव सकारात्मक है
पेशेवर: यह दिलचस्प होगा. नुकसान: सभी विषयों को अच्छे व्याख्याताओं द्वारा कवर नहीं किया जाता है। यह पाठ्यक्रम डेटा विश्लेषक पेशे का सामान्य परिचय प्रदान करता है। कई अलग-अलग क्षेत्रों को कवर किया गया है। यह संभावना नहीं है कि आप सप्ताह में 4 घंटे अध्ययन कर सकें। इसमें मुझे अधिक समय लगा। आपको यह उम्मीद नहीं करनी चाहिए कि हर चीज़ चबाकर आपके मुँह में डाल दी जाएगी - नहीं। यदि आप निर्णय लेते हैं, तो कृपया धैर्य रखें, मैं तुरंत उच्च-गुणवत्ता की अनुशंसा करता हूं...
इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य छात्रों को एक इंटरैक्टिव प्रारूप में गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क के सिद्धांत और अभ्यास से परिचित कराना है। पाठ्यक्रम के दौरान आपको कई व्यावहारिक कार्य दिए जाएंगे। अंतिम असाइनमेंट अंतिम व्यावहारिक प्रोजेक्ट है। पाठ्यक्रम के परिणामों के आधार पर, पूरा होने का प्रमाण पत्र जारी किया जाएगा, जो मॉस्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी के भौतिकी और प्रौद्योगिकी संकाय में स्नातक और मास्टर कार्यक्रमों में प्रवेश के लिए लाभ प्रदान करता है। मूल स्ट्रीम उन लोगों के लिए है जो डेटा साइंस में अपना पहला कदम उठा रहे हैं। पाठ्यक्रम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा डेटा विज्ञान के लिए पायथन भाषा, डेटा विश्लेषण पुस्तकालय और गणित के लिए समर्पित है। दूसरे भाग में हम तंत्रिका नेटवर्क के सामान्य सिद्धांत के साथ-साथ कंप्यूटर में तंत्रिका नेटवर्क के बारे में बात करेंगे दृष्टि
यह पाठ्यक्रम छात्रों को डेटा साइंस की बुनियादी अवधारणाओं से परिचित कराता है। हम बुनियादी एल्गोरिदम (रैखिक मॉडल, निर्णय वृक्ष, केएनएन, रचनाएं) देखेंगे, और डेटा तैयारी (सफाई, नई सुविधाओं की पीढ़ी और उनके चयन) का विश्लेषण करेंगे। प्राप्त ज्ञान कई प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त होगा।
कोटलिन प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करें - एकीकृत विकास वातावरण का उपयोग करना और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एप्लिकेशन बनाना सीखें।