Tanuld meg 4 hónap alatt az adatelemzés gyakorlati, átfogó eszköztárát! Szerezz jártasságot a Python, az Excel, az SQL és a gépi tanulás legkeresettebb technikáiban, készíts projektfeladatokat valós üzleti adatok alapján, és készülj fel az adatelemzői karrieredre!
január 31. – június 3.
A 28 alkalom során megismered az adatelemző kódolás, riportkészítés, leíró statisztika és gépi tanulás legfontosabb technikáit.
A házi feladatokon keresztül felépíted az adatelemzői portfóliód első projektjeit.
Az oktató megosztja veled a legfrissebb szakmai trendeket, és útmutatást nyújt a sikeres elemzői karrierhez.
Az üzleti oldal szakértőinekHa már van mélyebb iparági tudásod, jól érted a működési folyamatokat a területeden – legyen szó akár üzleti tanácsadásról, marketingről, kontrollingról, pénzügyről, HR-ről stb. – és a továbbiakban az adatalapú gondolkodást szeretnéd elsajátítani, így a saját és céged versenyképességét növelni.
Közép- és felső vezetőknekHa közép- vagy felsővezetőként részt veszel a stratégiai irányok kialakításában és szeretnél rendelkezni az adatanalitikai eszköztárral, ismeretekkel, amelyek hozzájárulnak a stratégiai döntéshozatalhoz, továbbá szeretnél hatékonyan kommunikálni az adattudományos csapatokkal.
KarrierváltóknakHa el tudod képzelni a jövődet adatszakértőként, és ehhez átfogó, gyakorlati szaktudásra van szükséged. A kurzuson modulról modulra tanulsz meg komplex adatelemzői problémákat önállóan megoldani, hogy magabiztosan indulhass egy junior adatelemzői pozícióért.
A képzésen magabiztossá válsz az adatelemzés gyakorlatában, és az önéletrajzod programnyelvi, statisztikai és ML-ismeretekkel bővíted!
Az előadó
Takács Anna EmeseHead of Data Science, BeHive Consulting
A Columbia Egyetemen végzett adattudósként.
Karrierje során megjárta a junior szintektől a középvezetésen át a felső vezetői széket, így minden elemzési szerepkör problematikájával találkozott.
Közgazdasági háttérrel is rendelkezik, amit a University of Nottinghamen szerzett alapképzés keretében.
Dolgozott Morgan Stanley-nél és a Mastercardnál, utóbbinál egy régiós analytics csapatot épített ki.
Jelenleg a BeHive-nál dolgozik mint Head of Data Science, és a feladata az üzletág kiépítése, projektek menedzselése és új, innovatív megoldások megalkotása.
Dolgozott szegmentációs, propensity és deep learning modelleken.
Másfél évet önkénteskedett a budapesti városvezetésnek adatvizualizációs specialistaként.
Elnyerte a McKinsey női díját 2020-ban.
A KURZUSRÓL:Megismered az adatelemzés legkeresettebb technológiáit, és megtanulod stratégiai szemlélettel véghez vinni a projekteket!
Adatelemzési rutin:Gyakorold valós példák alapján, hogyan tudsz önállóan tisztítani és elemezni adatbázisokat, hogy fordíthatsz értékes adatokat üzleti nyelvre, és lásd át alapjaiban az analitikai műveleteket.
Statisztikai alapok:Tanuld meg a legfőbb statisztikai módszerekkel értelmezni az adatokban rejlő mintázatokat és anomáliákat, monitorozd az adatminőséget, és tárd fel te a kulcsfontosságú mutatókat.
Szoftverismeret:Fejleszd az önéletrajzod a Python használatával, az Excel eszköztárával és az SQL adatbázis-lekérdezéseivel. Válj jártassá a haladó gépi tanulási algoritmusokban, az adatvizualizációban és a riportkészítésben is.
Karrier:A házi feladatokkal portfólióanyagot készítesz az elemzői karrieredhez, tudni fogod, hogyan bonyolíts le egyedül egy adatanalitikai projektet, és útmutatást kapsz az etikus munkavégzéshez.
