Базовый модуль

Онлайн-интенсив из электронных курсов, на котором слушатели с поддержкой от специалистов СберУниверситета получают базовые знания и умения в программировании на Python, работе с данными в SQL и прикладном анализе данных.

Часов в программе

60,00 часов

лекции

60,00 часов

практика

24,00 часа

промежуточная аттестация

144,00 часа

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: Электронные курсы
Требуемое ПО:
Браузер Google Chrome
ОС Windows®: Windows 7, Windows 8, Windows 8.1, Windows 10 или более поздней версии.
ОС macOS®: OS X El Capitan (10.11) или более поздней версии.
ОС Linux®: Ubuntu 14.04 (64-разрядная версия) или более поздней версии, Debian 8 или более поздней версии, openSUSE 13.3 или более поздней версии, Fedora Linux 24 или более поздней версии.
ОС Android®: Android 5.0 (Lollipop)
Microsoft SQL Server Express
Google Colab
Microsoft SQL Server

Информационные ресуры

LMS СберУниверситета

Образовательные ресуры

LMS СберУниверситета

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Электронные курсы, поддержка в чате

Методические разработки

Электронные курсы, разработанные СберУниверситетом

Материалы курса

Электронные курсы, разработанные СберУниверситетом

Учебная литература

Bob Ward. SQL Server 2019 Revealed: Including Big Data Clusters and Machine Learning.
Грофф, Джеймс . SQL : Энциклопедия : пер. с англ. / Д. Р. Грофф, П. Н. Вайнберг. — 3-е изд. — СПб. : Питер.
Уэс Маккинли Python и анализ данных [Электронный ресурс]/ Уэс Маккинли— Электрон. текстовые данные.— Саратов: Профобразование, 2017.— 482 c.
Кузнецов, Сергей Дмитриевич. Основы баз данных : курс лекций : учебное пособие / С. Д. Кузнецов.
Моисеенко Сергей. SQL задачи и решения.
AMA-DMBOK. Свод знаний по управлению данными, 2-ое издание, 2020
Аналитическая культура, Карл Андерсон, 2015

Темы

Основы решения алгоритмических задач Основы SQL. Задачи и решения Основы Python Прикладной анализ данных Python для анализа данных