Курсы по направлению аналитика в Черногорске
Бесплатные курсы
Все уровни образования
Определиться с ВУЗом, подобрать курсы для повышения квалификации или программу профпереподготовки можно на одном сайте. И даже выбрать детский сад, школу или хобби-курсы. Обучение доступно в онлайн и офлайн-формате.
23 000+ учебных заведений РФ
Мы добавили в каталог практически все ссузы, вузы, онлайн-школы, учебные центры. Сравнивайте условия поступления, учебные программы, цены и другие факторы с помощью удобных фильтров. Всё, чтобы вы сделали взвешенный и выгодный выбор.
Проверенная информация
Вы можете верить тому, что написано в карточке образовательного учреждения. Цены, сроки обучений, адреса — актуальны. Наши партнёры обновляют свои учебные программы и справочную информацию.
Быстрый ответ от учебного центра
Через KEDU вы можете связаться с представителем самого учебного центра. Они на связи, ждут ваших вопросов и отвечают в среднем в течение 20 минут.
Оценка, которой можно доверять
Отзывы и «звёзды» на KEDU оставлены реальными учениками и студентами. Мы публикуем всю информацию, чтобы сохранять объективность. Не затираем «неудобные» мнения учеников, не «дорисовываем» звезды в рейтинге. Можете опираться на эту информацию, чтобы сделать свой выбор.
Скидки, акции и промокоды
Выбирайте обучения со скидками до 60%, а также получайте подарки за покупки: целые курсы, модули и программы повышения квалификации.
Бесплатные курсы
В разделе «Бесплатное обучение» есть курсы, интенсивы и лекции, которые вы можете пройти бесплатно. Не упустите возможность изучить новое!
Афиша мероприятий
В разделе «События» всегда происходит что-то интересное. Каждую неделю появляются тематические вебинары, марафоны, уроки, интенсивы, лекции, встречи — в онлайн и офланй-форматах. Будьте в курсе интересных и — часто бесплатных! — мероприятий для развития.
по аналитике, подробно
- Дата обновления: 20.10.2025
- Требуется квалификация: Нет
- основы Python и библиотеки NumPy, Pandas;
- подготовка и обработка данных для обучения моделей;
- алгоритмы классификации: логистическая регрессия, деревья решений, SVM;
- алгоритмы регрессии: линейная и полиномиальная регрессия;
- методы кластеризации: K-средних, DBSCAN, иерархическая кластеризация;
- нейронные сети и глубокое обучение;
- оценка качества моделей и подбор гиперпараметров;
- проектная работа с презентацией и защитой.
- применять алгоритмы машинного обучения для решения задач;
- работать с данными и готовить их для обучения моделей;
- строить и оценивать модели классификации, регрессии и кластеризации;
- использовать нейронные сети для решения сложных задач;
- разрабатывать проекты для портфолио и подготовки к трудоустройству.
Курс предназначен для тех, кто хочет научиться применять методы машинного обучения и искусственного интеллекта для решения реальных задач. Обучение сочетает теорию с практикой на реальных проектах.
В программе курса:
По завершении курса вы сможете:
- Дата обновления: 20.10.2025
- Требуется квалификация: Нет
- основы Python и структуры данных;
- работа с библиотеками Pandas и NumPy;
- обработка и очистка данных;
- построение графиков и диаграмм с Matplotlib и Seaborn;
- создание интерактивных дашбордов с Plotly и Streamlit;
- автоматизация отчётности и визуализация временных рядов;
- работа с данными в форматах CSV, Excel и SQL;
- проектная работа с презентацией и защитой.
- анализировать и обрабатывать данные с помощью Python;
- строить визуализации для представления результатов;
- создавать интерактивные дашборды для принятия решений;
- автоматизировать процессы отчётности и анализа данных;
- разрабатывать проекты для портфолио и подготовки к трудоустройству.
Курс предназначен для тех, кто хочет научиться анализировать и визуализировать данные с использованием Python. Обучение сочетает теорию с практикой на реальных проектах.
В программе курса:
По завершении курса вы сможете:
- Дата обновления: 20.10.2025
- Требуется квалификация: Нет
- основы Python и использование ключевых библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy);
- методы очистки, обработки и агрегирования информации;
- исследовательский анализ данных (EDA) и визуализация (Matplotlib, Seaborn);
- создание интерактивных графиков и дашбордов;
- подготовка аналитических отчётов и презентация результатов.
- уверенно работать с табличными данными и проводить их анализ;
- строить наглядные визуализации и выявлять закономерности;
- готовить аналитические отчёты для бизнеса и управления;
- применять инструменты Python для автоматизации аналитических процессов;
- включить готовый проект в портфолио и использовать его при трудоустройстве.
Курс ориентирован на специалистов, которые хотят освоить Python как инструмент анализа данных и построения визуализаций. Обучение сочетает практику, примеры из реальной аналитики и самостоятельные мини-проекты.
В программе курса:
По окончании курса вы сможете:
- Дата обновления: 20.10.2025
- Требуется квалификация:
Курс строится вокруг практики: каждую тему вы закрепляете на реальных задачах, создаёте и обучаете модели, анализируете качество и интерпретируете результаты. Индивидуальный формат позволяет сосредоточиться на сложных темах и быстрее применять знания в собственных проектах. Итог программы — уверенные навыки работы с машинным обучением и готовность разрабатывать решения для бизнеса, науки и IT.
- Дата обновления: 20.10.2025
- Требуется квалификация: Нет
- знакомство с экосистемой Python, базовыми библиотеками и подходами к машинному обучению;
- работа с данными: сбор, предобработка, визуализация и подготовка к обучению моделей;
- построение моделей машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация;
- знакомство с нейросетями, автоматизацией процессов и внедрением решений искусственного интеллекта в задачи бизнеса или исследования;
- применять Python и библиотеки ML для решения аналитических и исследовательских задач;
- создавать и интерпретировать модели машинного обучения, выбирать подходящий алгоритм для задачи;
- интегрировать элементы ИИ-решений, автоматизировать обработку данных и облегчить принятие решений на их основе;
- включить готовый проект в своё портфолио и представить его при трудоустройстве или переходе в data-science сферу.
Программа ориентирована на тех, кто хочет освоить современные инструменты ИИ и анализа данных: вы получите не просто теорию, но и практику применения алгоритмов в реальных задачах.
В программе курса:
По завершении курса вы сможете:
- Бизнес-аналитика
- Маркетинговая аналитика
- Web-аналитика
- Все курсы по аналитике
- Data Science
- Все курсы по Big Data
- Продуктовая аналитика
- Работа с Google таблицами
- Системная аналитика
- Аналитика для руководителей
- Машинное обучение
- Работа с презентациями
- SQL для анализа данных
- Аналитика на Power BI
- Аналитика на Python
- Data Engineering
- Математика для Data Science
- Deep Learning
- Аналитика на Tableau
- Аналитика на R
- Искусственный интеллект
- Excel
- 1С Аналитика
- Power Query