Аналитика данных с МФТИ

Аналитик данных — связующее звено между цифрами и решениями

Аналитик данных работает на стыке информации и бизнеса. Его задача — превращать массивы данных в понятные выводы, которые помогают компаниям принимать обоснованные решения, находить новые возможности роста и повышать прибыль. Опираясь на факты и цифры, специалист помогает оптимизировать процессы, снижать риски и выстраивать стратегии, которые дают измеримый результат. В процессе обучения вы освоите современные AI-инструменты и научитесь применять их для анализа данных. Это позволит автоматизировать рутинные задачи и сосредоточиться на поиске инсайтов и интерпретации результатов.

Чему вы научитесь

• понимать архитектуру интеллектуальных аналитических систем и AI-агентов;
• использовать машинное обучение для поддержки бизнес-решений;
• автоматизировать сбор, обработку и анализ данных;
• находить скрытые закономерности и аномалии в данных;
• создавать аналитические решения для реальных бизнес-задач;
• ускорять аналитику за счёт интеллектуальных алгоритмов.

Кому подойдёт обучение

• тем, кто хочет с нуля освоить профессию аналитика данных;
• специалистам, которым аналитика нужна для роста в текущей роли;
• тем, кто уже работает с данными и планирует развиваться в IT и бизнес-аналитике;
• людям, которым интересно работать с цифрами и принимать решения на основе фактов.

Ключевые профессиональные навыки

• работа с Python для получения, обработки и анализа данных;
• применение методов математической статистики и проверки гипотез;
• сбор и интерпретация больших массивов данных;
• оценка финансовых и операционных рисков с помощью AI;
• выявление аномалий и предотвращение мошенничества;
• подготовка данных для аналитических моделей;
• визуализация информации и создание понятных отчётов;
• интерпретация аналитических результатов для бизнеса.

Инструменты и технологии

• Excel — анализ данных, расчёты и визуализация;
• PostgreSQL — работа с реляционными базами данных;
• Python — основной язык аналитика данных;
• Pandas и NumPy — обработка и анализ данных;
• BI-инструменты — создание интерактивных дашбордов;
• DataLens, Qlik Sense, Apache Superset — визуальная аналитика;
• SQL — язык запросов к базам данных;
• NoSQL и MongoDB — работа с документоориентированными хранилищами.