Сертифікаційна програма Data Analytics (Аналіз Даних) складається з трьох окремих частин, вступ на кожну з яких відбувається окремо:
- Data Analytics 1 (Intro) – 10 тижнів + 4 тижні робота над проєктом
- Data Analytics 2 – 10 тижнів + 4 тижні робота над проєктом
- Вибіркові курси для вузької спеціалізації (1-2 місяці)
Всі навчальні курси на перших двох рівнях програми можна розділити за наступними основними темами:
- Математика. Це набір курсів, який забезпечить базові знання статистики, теорії ймовірностей та економетрики.
- Бази даних. Блок курсів, який забезпечує спектр компетенцій, що відповідають за розуміння баз даних та вміння працювати з ними.
- Інструменти. Це набір курсів, який забезпечить практичні навички користування інструментами для аналізу даних
Про факультет
Важлива інформація
Контактна інформація
Сертифікаційна програма Data Analytics (Аналіз Даних) складається з трьох окремих частин, вступ на кожну з яких відбувається окремо:
- Data Analytics 1 (Intro) – 10 тижнів + 4 тижні робота над проєктом
- Data Analytics 2 – 10 тижнів + 4 тижні робота над проєктом
- Вибіркові курси для вузької спеціалізації (1-2 місяці)
Всі навчальні курси на перших двох рівнях програми можна розділити за наступними основними темами:
- Математика. Це набір курсів, який забезпечить базові знання статистики, теорії ймовірностей та економетрики.
- Бази даних. Блок курсів, який забезпечує спектр компетенцій, що відповідають за розуміння баз даних та вміння працювати з ними.
- Інструменти. Це набір курсів, який забезпечить практичні навички користування інструментами для аналізу даних
Data Analytics 1 (Intro)
Перша частина сертифікаційної програми Data Analytics триває 10 тижнів по 3 двогодинних заняття на щотижня (близько 60 годин загалом). Дана частина не передбачає в учасників значних попередніх знань, окрім базової обізнаності Microsoft Excel, знань шкільної математики та знання англійської мови на рівні розуміння технічних текстів.
Курси Data Analytics 1 (Intro)
- Основи теорії ймовірностей
- Ймовірність та її властивості
- Функція розподілу
- Умовна ймовірність
- Описова статистика
- Популяція, вибірка
- Види змінних
- Характеристики вибірки
- Ймовірність на основі вибірки
- Зв’язок між двома вибірками, кореляції
- Вивідна статистики
- Оцінка параметрів
- Теорема великих чисел та центральна гранична теорема
- Інтервали довіри
- Статистичні тести
- Комбінаторика
Тривалість курсу: 14 годин
Викладачка: Наталія Новосад, Financial engineer у SS&C Technologies. Працює у напрямку моделювання активів та створення оптимального інвестиційного портфелю. Має великий досвід в клієнтській аналітиці та прогнозуванні часових рядів завдяки роботі у ПриватБанку як Data Scientist. Отримала ступінь магістра Data Science в Українському Католицькому Університеті та ступінь бакалавра прикладної математики в Львівському національному університеті імені Івана Франка.
- Основи теорії ймовірностей
- Робота з електронними таблицями
- Основні елементи
- Типи даних та формати клітинок
- Автозаповнення
- Формули та функції
- Принцип «охайних даних», «вузькі» та «широкі» формати
- Очищення та трансформація даних
- Отримання зовнішніх даних
- Сортування, фільтрування
- Текстові функції
- Створення нових змінних
- Поєднання різних масивів даних (VLOOKUP)
- Зведені таблиці (pivot tables)
- Аналіз та візуалізація даних
- Цілі та завдання аналізу даних
- Умовне форматування (як швидко побачити особливості в даних)
- Основні типи діаграм
- Підготовка даних для різних типів діаграм
- Основні функції для аналізу даних: середнє, медіана, мода
- Візуалізація як інструмент аналізу
- Комбіновані діаграми
- Зведені діаграми
Тривалість курсу: 18 годин
Викладач: Оксана Сидорук, консультант Українського центру суспільних даних, 15 років професійного досвіду соціальних та маркетингових досліджень
- Знайомство з SQL (короткий нарис історії, потреби, задачі які розв’язує)
- Основні поняття (таблиця, рядок, атрибу/колонка/поле, ключ, індекс …)
- TABLE і поняття нормалізації (з прикладами)
- Основні типи даних
- Структура запиту SQL. Логічна побудова запиту
- Конструкції SELECT / TOP (LIMIT) / ORDER BY
- Конструкція WHERE та предикати (IN, LIKE, BETWEEN, …)
- Групування даних. Конструкції GROUP BY, агрегатори (SUM, COUNT, AVG …)
- Очищення даних за допомогою функцій
- Конструкції UNION, EXCEPT, INTERSECT
- Конструкція JOIN
- Табличні вирази, підзапити
Тривалість курсу: 20 годин
Викладач: Тарас Фостяк, Data Team Lead at N-iX. В IT з 2017, працював більш ніж на 10-ти проектах в різних галузях (медицини, агробізнесу, кібер безпеки, нафти та газу, ті ін.). Основні технології, які викостовував на проекті – від Microsoft. В більшості робота з SQL Server (2008-2019), Azure, Power BI. На даний момент працює з Azure Databricks (Spark 3.x) and Python, Azure Data Factory та Delta Lake.
- Моделювання даних
- Візуалізації та інформаційні панелі
- Спільний доступ до звітів у хмарах та ліцензування
Тривалість курсу: 10 годин
Викладач: Olga Nazarenko, Lead DW/BI Engineer at SoftServe. Працювала з Sisense, Tableau, Power BI, ClicData, SQL, Python for ETL and storage with relevant dashboards and data visualization, machine learning applications: customer churn prediction, events prediction and classification, recommendation tools development.
Викладачі Data Analytics 1
Data Analytics 2
Друга частина сертифікаційної програми Data Analytics триває 10 тижнів по 3 двогодинних заняття на щотижня (близько 60 годин загалом) та 4 тижні роботи над фінальним проєктом.
Дана частина передбачає в учасників базові знання мови програмування Python (прості типи даних, алгоритмічні структури, структури даних, ітератори та генератори, функції); Базові знання SQL (Основні поняття, Основні типи даних, структура запиту SQL, логічна побудова запиту, групування даних, очищення даних за допомогою функцій, Конструкції UNION, EXCEPT, INTERSECT, JOIN, табличні вирази, підзапити); Основи статистики та теорії ймовірностей (обрахунок імовірності, розуміння випадкової змінної, описова статистика, інтервали довіри)
Курси Data Analytics 2
I Статистика
Налаштування середовища, Jupyter Notebook/Lab, Google Colab, необхідні бібліотеки;
Генерація випадкової змінної у Python: sampling з розподілу. Її властивості: функція густини, функція розподілу;
Описова статистика у Python: гістограма, бульбашкова діаграма, бокс-плот, статистики;
Інтервали довіри; Статистичні тести у Python;
Лінійна регресія у Python; Логістична регресія у Python;
II Дерева рішень
Алгоритм побудови дерева рішень;
Побудова та візуалізація дерева у Python;
III A/B тестування
Принципи побудови експерименту;
Проведення A/B тестів;
Виведення висновків з експериментів;
IV Аналіз часових рядів і прогнозування
Візуалізація часових рядів;
Патерни часових рядів: тренд, сезонність, циклічність;
Moving average; STL; Автокореляція;
Метрики якості: MSE, MAE, R-squared, Theil’s U;
Exponential Smoothing; Holt model; Holt-Winters` model;
Прогнозування на основі лінійної регресії, трансформація часових рядів;
ARIMA, SARIMAX; Прогнозування кілької змінних, VAR;
Бонус: ARCH, поділ на тест-трейн дані;
Тривалість курсу: 14 годин
Викладачка: Наталія Новосад, Financial engineer у SS&C Technologies. Працює у напрямку моделювання активів та створення оптимального інвестиційного портфелю. Має великий досвід в клієнтській аналітиці та прогнозуванні часових рядів завдяки роботі у ПриватБанку як Data Scientist. Отримала ступінь магістра Data Science в Українському Католицькому Університеті та ступінь бакалавра прикладної математики в Львівському національному університеті імені Івана Франка.
- Тимчасові об’єкти. Тимчасові таблиці. Programibilities (Function, Views, Stored Procedures)
- Транзакції. Індекси. Основне розуміння плану запиту – читання даних
- Основне розуміння плану запиту – Обробка даних
- Методи оптимізації запитів
- Робота з різними типами даних (Regexp, Datetime formats, implicit conversions)
- Window functions для аналізу даних
Тривалість курсу: 12 годин
Викладач: Тарас Фостяк, Data Team Lead at N-iX.. В IT з 2017, працював більш ніж на 10-ти проектах в різних галузях (медицини, агробізнесу, кібер безпеки, нафти та газу, ті ін.). Основні технології, які викостовував на проекті – від Microsoft. В більшості робота з SQL Server (2008-2019), Azure, Power BI. На даний момент працює з Azure Databricks (Spark 3.x) and Python, Azure Data Factory та Delta Lake.
I Open Source tool Jupyter Notebooks
Перевірка інструментів/Основи (автодоповнення, інтроспекція, завершення);
Історія команд, змінні/Хронометраж та протоколювання;
Відладка/HTML-блокнот iPython;
II Loading, Querying & Filtering data with CSV Module
Огляд формату/Читання/Запис CSV;
Діалекти; Функції модуля CSV. Використання namedtuples;
Фільтрація CSV;
III NumPy
Створення/типи даних/індексація/функції;
Векторизація/генерація, лінійна алгебра;
Математичні та статистичні операції;
Методи масивів;
IV Pandas
Об’єкт Series/Створення/Індекси;
Вибірка, фільтрація;
Застосування функцій, mapping; сортування;
Dataframe (Стовпчики, елементи/Індекси/Фільтрація/Основні функції)
Застосування функцій/Ієрархічний індекс;
Зведені статистики/Описові статистики, унікальні значення, лічильники;
З’єднання/Злиття, об’єднання/Комбінування/Зміна форми та поворот/Групування;
V AWS access / Data Management
Підключення до екземпляру AWS RDS;
Робота з базою даних;
Управління даними, огляд;
Складові процесу управління даними;
VI Data Visualisation
Мова опису графів DOT;
Побудова графів за допомогою Graphviz;
Matplotlib API;
Seaborn як обгортка для Matplotlib/функції Seaborn;
Побудова графіків за допомогою Seaborn;
Тривалість курсу: 24 години
Викладач: Ренат Насрідінов, аналітик Українського центру суспільних даних, учасник Національної мережі тренерів з відкритих даних. З 2016 року працює над проєктами у галузі електоральної, судової та медичної статистики
I Why NoSQL
– Relational data model
– Normalized vs “Denormalized” data model
– Aggregate orientation and Schema-less
– NoSQL propertiesII Types of NoSQL databases
– Key-Value
– Document
– Column-Family
– GraphIII NoSQL DB features
– Scalability via sharding– Reliability and availability via replication– CAP theoremТривалість курсу: 6 годин
Викладач: Андрій Родіонов, Software Engineer at Oracle, National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute”
Викладачі Data Analytics 2
