Основы программирования на Python для анализа Big Data

Дополнительная профессиональная программа ориентирована на формирование у обучающихся компетенций цифровой экономики:

– в области программирования и работы с различными программными инструментами Python для решения задач, возникающих в веб­аналитике, социальных науках, финансах и экономике;

– в области интеллектуального анализа Big Data средствами Python в задачах поиска, обработки и представления информации в различных отраслях и сферах деятельности. 

Программа повышения квалификации основана на требованиях профессиональных стандартов:

 «Программист» в части обобщенных трудовых (ОТФ) и трудовых функций (ТФ):

ОТФ (А.3) – Разработка и отладка программного кода,

ТФ (А/02.3) – Написание программного кода с использованием языков программирования, определения и манипулирования данными

«Бизнес-аналитик», в части обобщенных трудовых (ОТФ) и трудовых функций (ТФ):

 ОТФ (Д.6) – Обоснование решений,

ТФ (Д/01.6) – Формирование возможный решений на основе разработанных для них целевых показателей, ТФ (Д/02.6) – анализ, обоснование и выбор решения.

На основе указанных выше профессиональных стандартов в программе определены следующие компетенции:

Общепрофессиональные компетенции:

ОПК-1 – способен осуществлять сбор, классификацию, систематизацию и сохранение информации бизнес-анализа;

Профессиональные компетенции:

ПК-1 – способен разрабатывать программный код с использованием языка программирования Python для манипулирования данными;

ПК-2– готов к применению средств языка программирования Python в объеме, необходимом для анализа Big Data.

Слушатели программы – представители различных сфер деятельности, в том числе нецифровых специальностей: руководители, экономисты, менеджеры, аналитики предприятий и другие категории населения, желающие повысить квалификацию в области программирования и анализа Big Data.

Требования к уровню подготовки: необходимо владеть знаниями и умениями в области  математики и информатики в объеме программы средней школы, иметь начальное представление о статистической обработке данных. Владение основами программирования приветствуется, но не обязательно.

В процессе обучения слушатели получат базовый набор навыков, который откроет путь к построению карьеры в программировании и Data Science  в любой профессиональной сфере и повысит их конкурентоспособность на рынке труда.

В результате обучения обучающиеся будут:

знать:

– основные программные средства для решения прикладных задач обработки информации в бизнес-анализе;

• основные методы статистического и интеллектуального анализа Big Data (первичный, визуальный, кластерный анализ и др);

– основы процедурного программирования на языке Python;

• типы данных и формы их представления в Python;

– о функциях, методах и их назначении в программировании на языке Python;

• основы работы с библиотеками Python;
• основные программные средства Python для решения прикладных задач обработки Big Data в бизнес-анализе

уметь:

– анализировать, верифицировать, оценивать полноту информации в ходе решения задач анализа данных в профессиональной деятельности, при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию;

– представлять результаты обработки и анализа Big Data при  решении различных профессиональных задач (в виде аналитических отчетов, графических материалов);

– самостоятельно находить научно-техническую литературу и другие источники информации по тематике анализа Big Data;

– выполнять арифметические и логические операции с данными;

– применять методы Python для работы с различными коллекциями (множества, списки, строки, кортежи, словари);

– устанавливать библиотеки и применять их для решения задач;

– работать с файлами в Python;

• применять современный язык программирования Python и его библиотеки для анализа Big Data

владеть:

– навыками использования программного обеспечения для решения прикладных задач обработки информации в бизнес-анализе;

– методами и средствами обработки и представления данных решения задач бизнес-анализа.

 – навыками обращения к документации Python при решении задач

 – навыками использования средств Python для решения прикладных задач анализа и обработки данных в различных видах профессиональной деятельности.

Слушатели – представители различных сфер деятельности, в том числе нецифровых специальностей: руководители, экономисты, менеджеры, аналитики предприятий и другие категории населения, желающие повысить квалификацию в области программирования и анализа Big Data. Имеют высшее или среднее профессиональное образование.

Квалификация слушателей может быть различной, по возможности соответствовать требованиям профессиональных стандартов:

«Программист» в части обобщенных трудовых (ОТФ) и трудовых функций (ТФ):

ОТФ (А.3) – Разработка и отладка программного кода,

ТФ (А/02.3) – Написание программного кода с использованием языков программирования, определения и манипулирования данными

«Бизнес-аналитик», в части обобщенных трудовых (ОТФ) и трудовых функций (ТФ):

 ОТФ (Д.6) – Обоснование решений,

ТФ (Д/01.6) – Формирование возможный решений на основе разработанных для них целевых показателей, ТФ (Д/02.6) – анализ, обоснование и выбор решения.

Наличие опыта профессиональной деятельности в области программирования приветствуется, но не обязательно.

Необходимо владение знаниями и умениями (предварительное освоение) в области  математики и информатики в объеме программы средней школы, иметь начальное представление о статистической обработке данных.

Слушатели – представители различных сфер деятельности, в том числе нецифровых специальностей: руководители, экономисты, менеджеры, аналитики предприятий и другие категории населения, желающие повысить квалификацию в области программирования и анализа Big Data. Имеют высшее или среднее профессиональное образование.

Квалификация слушателей может быть различной, по возможности соответствовать требованиям профессиональных стандартов:

«Программист» в части обобщенных трудовых (ОТФ) и трудовых функций (ТФ):

ОТФ (А.3) – Разработка и отладка программного кода,

ТФ (А/02.3) – Написание программного кода с использованием языков программирования, определения и манипулирования данными

«Бизнес-аналитик», в части обобщенных трудовых (ОТФ) и трудовых функций (ТФ):

 ОТФ (Д.6) – Обоснование решений,

ТФ (Д/01.6) – Формирование возможный решений на основе разработанных для них целевых показателей, ТФ (Д/02.6) – анализ, обоснование и выбор решения.

Наличие опыта профессиональной деятельности в области программирования приветствуется, но не обязательно.

Необходимо владение знаниями и умениями (предварительное освоение) в области  математики и информатики в объеме программы средней школы, иметь начальное представление о статистической обработке данных.