Освойте ключевые навыки работы с данными и станьте востребованным специалистом цифровой эпохи, овладев ключевыми навыками анализа данных с помощью уникальной программы ВлГУ!

• Овладейте полным циклом работы с данными: от сбора и очистки до прогнозирования.
• Получите официальный документ о повышении квалификации, признаваемый работодателями.
• Работайте с современными инструментами анализа и визуализации данных (Excel, R, Tableau, Power BI).
• Улучшите карьерные перспективы и увеличьте свою конкурентоспособность на рынке труда.

Инвестируйте в свои компетенции! Освойте язык данных и станьте незаменимым специалистом!

Программа включает 5 интенсивных модулей, охватывающих полный цикл работы с данными:

Модуль 1: Введение в данные (10 часов)

Погружение в мир данных: их природа, значение и источники. Вы узнаете, как классифицировать информацию (структурированная, полуструктурированная, неструктурированная) и где ее искать (базы данных, веб, сенсоры, документы). Основное внимание уделяется критически важному этапу подготовки данных к анализу.

Ключевые темы:

• Понятие данных, их типы и роль в современном мире.
• Методы сбора: анкетирование, наблюдение, веб-скрапинг, работа с API.
• Практика подготовки данных: Преобразование категориальных признаков в числовые, нормализация, стандартизация.

• Глубокая очистка данных: Выявление и удаление дубликатов, обработка пропущенных значений (заполнение, удаление), выявление и работа с аномалиями (выбросами), исправление ошибок и несоответствий. Разделение данных на обучающую и тестовую выборки.

  Чему научитесь: Грамотно собирать данные из разных источников, проводить их комплексную очистку и подготовку к дальнейшему анализу, формируя качественные датасеты.

Модуль 2: Математические методы анализа данных (14 часов)

Основы для понимания закономерностей в данных. Модуль дает фундамент в статистике и методах оптимизации, необходимых для извлечения смысла из информации и поиска наилучших решений.

Ключевые темы:

• Основы статистики: Теория вероятностей, описательная статистика, основные распределения, понятие о статистических гипотезах, доверительных интервалах, проверка гипотез (t-тесты и др.).
• Методы математической оптимизации: Постановка задач оптимизации (линейных, нелинейных). Изучение методов линейного программирования (симплекс-метод), основ нелинейной оптимизации, многокритериальной оптимизации (введение в метод Парето). Методы решения задач с ограничениями (метод множителей Лагранжа).

• Практика: Применение статистических методов для анализа реальных данных, решение оптимизационных задач на примерах.

  Чему научитесь: Применять статистические методы для выявления закономерностей и проверки гипотез. Формулировать и решать задачи оптимизации для поиска наилучших решений в бизнес- и ИТ-контекстах.

Модуль 3: Инструментарий анализа данных (16 часов)

Практическое освоение ключевых инструментов аналитика. От универсального Excel до специализированного R для статистического анализа данных.

Ключевые темы:

• Обзор ПО: Классификация программного обеспечения для анализа данных (коммерческое/open-source, универсальное/специализированное). Критерии выбора.
• Углубленная работа в Microsoft Excel:
  • Продвинутые функции: ВПР/XПП (VLOOKUP/XLOOKUP), СУММЕСЛИ/СУММЕСЛИМН (SUMIF/SUMIFS), логические функции (ЕСЛИ - IF).
  • Анализ данных: Сортировка, фильтрация, условное форматирование. Извлечение уникальных записей.
  • Сводные таблицы (PivotTable): Создание, настройка, фильтрация (срезы), группировка, вычисляемые поля и элементы. Консолидация данных из нескольких источников.
  • Инструменты анализа: Подбор параметра, Поиск решения (Solver - для оптимизационных задач).
• Основы анализа в R:
  • Знакомство с языком и средой R/RStudio.
  • Работа с пакетами (библиотеками), например, dplyr для обработки данных.
  • Выполнение базовых операций: импорт/экспорт данных, фильтрация, агрегация.
  • Статистический анализ в R: Расчет описательных статистик, проведение t-тестов, корреляционный анализ.
• Введение в методы Data Mining:
  • Классификация: Логистическая регрессия, метод k-ближайших соседей (k-NN), деревья решений (введение).
  • Кластеризация: Метод k-средних (k-means), иерархическая кластеризация.
  • Уменьшение размерности: Метод главных компонент (PCA - введение).

Чему научитесь: Эффективно использовать MS Excel для решения широкого круга аналитических задач. Применять R для базового   статистического анализа. Понимать принципы и области применения основных методов классификации, кластеризации и уменьшения размерности.

Модуль 4: Визуализация данных (16 часов)

Искусство превращения чисел в понятную деловую графику. Научитесь выбирать правильные графики и диаграммы, строить интерактивные дашборды и доносить результаты анализа до любой аудитории.

Ключевые темы:

• Принципы эффективной визуализации: Выбор типа диаграммы (столбчатые, линейные, круговые, точечные, гистограммы, ярусные, тепловые карты) в зависимости от задачи и данных. Правила оформления (цвета, шкалы, подписи, легенды).
• Визуализация в Excel: Создание и настройка различных типов диаграмм. Использование спарклайнов. Расширенные техники.
• BI-инструменты (Tableau / Power BI):
  • Знакомство с интерфейсом и основными возможностями.
  • Подключение к источникам данных.
  • Создание интерактивных визуализаций, фильтров.
  • Разработка дашбордов: Принципы компоновки, использование интерактивных элементов (срезы, фильтры, параметры). Создание единой информационной панели для мониторинга KPI.
• Презентация результатов: Как структурировать отчет, выделять ключевые инсайты, формулировать выводы и рекомендации на основе визуализированных данных. Распространенные ошибки в представлении данных.

Чему научитесь: Создавать наглядные, информативные и эстетичные визуализации в Excel, Tableau и Power BI. Проектировать и разрабатывать интерактивные дашборды для мониторинга показателей. Грамотно презентовать результаты анализа данных заинтересованным сторонам.

Модуль 5: Экстраполяция и прогнозирование данных (16 часов)

Способность заглядывать в будущее, используя данные прошлого и настоящего. От простых методов экстраполяции до основ построения прогнозных моделей.

Ключевые темы:

• Основы прогнозирования: Отличие экстраполяции от интерполяции. Понятие горизонта прогнозирования. Типы прогнозов (кратко-, средне-, долгосрочные).
• Методы экстраполяции:
  • Линейная экстраполяция.
  • Полиномиальная экстраполяция.
  • Экспоненциальная экстраполяция.
  • Метод скользящего среднего (для выявления тренда).
• Модели прогнозирования:
  • Временные ряды: Основные компоненты (тренд, сезонность, шум). Простые методы (Наивный, Среднее).
  • Регрессионный анализ: Линейная регрессия (как инструмент прогноза), множественная регрессия (введение).
  • Введение в более сложные подходы: Экспоненциальное сглаживание (Holt-Winters - понятие), нейронные сети (краткий обзор возможностей).
• Оценка качества прогнозов: Ключевые метрики - Средняя Абсолютная Ошибка (MAE), Среднеквадратическая Ошибка (MSE/RMSE), Средняя Абсолютная Процентная Ошибка (MAPE), Коэффициент детерминации (R²).

• Применение прогнозов: Использование результатов прогнозирования для бизнес-планирования (прогноз спроса, продаж), управления запасами, бюджетирования, оценки рисков, поддержки принятия решений (сценарный анализ "What-if").

  Чему научитесь: Применять основные методы экстраполяции для продолжения трендов. Строить простые прогнозные модели (на основе регрессии, временных рядов). Оценивать точность прогнозов с помощью стандартных метрик. Использовать прогнозы для решения практических бизнес-задач и стратегического планирования.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ:

Программу ведут опытные научно-педагогические работники ВлГУ, имеющие многолетний опыт в индустрии анализа данных и умеющими доступно объяснить даже самые сложные концепции анализа данных.

       Прусов Евгений Сергеевич, доктор технических наук

• Опытный преподаватель и практикующий аналитик.
• Специализируется на основах работы с данными, их структуре и типах.
• Знакомит слушателей с инструментарием R для статистического анализа данных.

• Отличается ясностью изложения сложных концепций.

  Абрахин Сергей Иванович, кандидат технических наук

• Высококвалифицированный эксперт в области математических методов анализа данных и прогнозирования.
• Обладает глубокими знаниями в статистике, методах оптимизации и инструментах анализа данных.
• Ведущий преподаватель программы, курирующий ключевые модули.

• Практический подход к обучению, фокусирующийся на применимости методов в реальных задачах.

  Трунин Григорий Александрович, кандидат экономических наук

• Специалист по визуализации данных с большим практическим опытом.
• Эксперт в создании эффективных и информативных дашбордов с использованием современных инструментов (Excel, Tableau, Power BI).
• Уделяет внимание не только техническим аспектам, но и принципам дизайна и storytelling с помощью данных.
• Помогает слушателям научиться представлять результаты анализа наглядно и убедительно.

ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ И АТТЕСТАЦИЯ:

Форма обучения: Очно-заочная с применением ДОТ.

Продолжительность: 10 учебных недель 

Аттестация:

Компьютерное онлайн тестирование по каждому модулю.

Итоговое компьютерное онлайн тестирование.

Документ об окончании: Удостоверение о повышении квалификации государственного установленного образца (выдается при успешном прохождении итоговой аттестации).

О ПРОГРАММЕ

Программа «Анализ данных: от основ до прогнозирования» разработана для специалистов, стремящихся освоить полный цикл работы с информацией: от сбора и очистки до глубокого анализа, визуализации и построения прогнозов для принятия обоснованных решений. Программа соответствует профессиональному стандарту «Системный аналитик» (Приказ Минтруда № 367н от 27.04.2023).

Ключевые преимущества:

Практико-ориентированность: 72 часа обучения, из них 40 часов контактной работы, включая 28 часов практических и семинарских занятий.

Актуальные инструменты: Работа в MS Excel (углубленно), R (статистика), Tableau/Power BI (визуализация).

Полный цикл Data Analysis: Освойте все этапы – от сырых данных до стратегических прогнозов.

Государственный документ: Получите удостоверение о повышении квалификации установленного государственного образца.

Гибкий формат: Очно-заочная форма с применением дистанционных образовательных технологий (ДОТ). Учитесь с комфортом!

Экспертные преподаватели: Практикующие специалисты ВлГУ в области анализа данных, ИТ и прикладной математики.

ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ

Идеальна для IT-специалистов, экономистов, руководителей и студентов, стремящихся войти в сферу анализа данных.

ТРЕБОВАНИЯ К СЛУШАТЕЛЯМ
Наличие диплома о среднем профессиональном или высшем образовании.

СТОИМОСТЬ И ЗАПИСЬ:

Зарегистрируйтесь прямо сейчас и начните свой путь к успешным карьерам в цифровом будущем! 

Стоимость обучения: БЕСЛПАТНО!

Начало ближайшего потока: 11 августа 2025 г.

Запись на программу:

Куратор программы: Тростина Надежда Вячеславовна, специалист высшей категории по программам дополнительного профессионального образования 

Подайте заявку онлайн: https://ipkipk.vlsu.ru/

По телефону: 8 (4922) 47-76-79, 47-77-09

По электронной почте: ipkvlsu@mail.ru (Тема: "Запись на Анализ данных")

Лично по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Белоконской, д. 5, ауд. 107а