ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн

рынка технологий требует от компаний незамедлительной реакции. В наше время

новым критическим критерием, который влияет на эффективность бизнеса, стала цифровая трансформация бизнеса.

Цифровизация экономики ведет к проникновению технологий в рабочую среду и личное пространство каждого человека.

Цифровая трансформация возможна только со специалистами, которые обладают соответствующими знаниями и компетенциями.

Большинство компаний принимают решения интуитивно. Сегодня важно опираться на цифры при принятии решений, понимать ключевые метрики и с помощью анализа большого массива данных находить оптимальные решения.

В современных компаниях накапливается большой объем данных из разных источников, из которых можно извлекать важную аналитику, строить гипотезы или модели прогнозирования.

Выпускники Школы ИТ-профессий смогут построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом

тестирование
Начальный уровень – электронные курсы
Начальное тестирование сдано более чем

на 35%

Тестирование

Базовый уровень – электронные курсы
Начальное тестирование сдано более чем на 35%

Тестирование, собеседование с преподавателем

ОБУЧЕНИЕ ВЫБРАННОЙ ПРОФЕССИИ
дистанционное обучение (вебинары)

3 МЕС.

1 МЕС.

3 МЕС.

ПРОФЕССИИ

Школа ИТ профессий - программа подготовки специалистов в области цифровых навыков, реализованная в дистанционном формате на платформе sberbank-school.ru состоящая из 3-х модулей:

Защита проектов

программного обеспечения, прикладных программ, разработки веб-сайтов, игр и множества других

полезных программных ресурсов.
Созданные на языке Java приложения могут успешно работать на любом компьютере независимо от его архитектуры.

ЦЕЛЬ КУРСА

Получение знаний и навыков по программированию на Java. Освоение перспективной профессии.

КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ

студентам, незнакомым с программированием

учителям и преподавателям, для которых необходима экспертиза в области программирования

начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании

Программы на Java используют более 3 миллиардов устройств в мире

Слушатели курса научатся программировать с нуля. Начнут нарабатывать опыт на практике.

ЗНАНИЯ И НАВЫКИ

Слушатели курса смогут создавать код, который будут запускать по всей планете - от Москвы до Кейптауна и Токио.

Слушатели курса приобретут новые парадигмы мышления и профессиональное сообщество однокурсников и преподавателей — то, что дают известные офлайн-вузы.

>10тыс.

вакансий на самом востребованном языке программирования

~250тыс.

одна из самых высоких зарплат

на JAVA

Написаны Telegram, Twitter, Chrome, Uber, Netflix, Одноклассники

150 000₽

сдано более чем на 35%
Тестирование, собеседование с преподавателем
Обучение в школах
3

МЕС.

1 МЕС.

3 МЕС.

#1 Основы программирования (68 ак.ч)
#2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч)
#3 Основы математического анализа (2 ак.ч)
#4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч)
#5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч)
#6 Основы математической статистики (2 ак.ч)

#1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#2 Основы SQL (16 ак.ч)
#3 Основы Python (40 ак.ч)
#4 Основы разработки на Java (48 ак.ч)

Основы Git
Сборщик (Maven/Gradle)
Концепты проектирования ООП
Обработка исключений
WebServer на Java
Spring
Многопоточность
Stream API
Распределенная обработка данных

Начальный уровень – электронные курсы
Начальное тестирование сдано более чем на 35%

как Google, Amazon, IBM, Uber, создали сотни рабочих мест для

аналитиков больших данных. Аналитики данных нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Задача аналитика данных: изучать и выявлять взаимосвязи в огромных массивах информации.
Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует, визуализирует и анализирует большие объёмы данных, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Он активно применяет компьютерные технологии для подготовки объективных прогнозов событий и обнаружения скрытых закономерностей.
Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке.

ЦЕЛЬ КУРСА

Изучение методов сбора, анализа и презентации данных

КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ

студентам, незнакомым с анализом данных

преподавателям, для которых необходима экспертиза в области анализа данных

начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании

Слушатель курса сможет углубить знания и навыки в программировании на Python. Научиться использовать аналитические системы и работать с базами данных, решать бизнес-задачи — усилить своё портфолио мощными проектами.

ЗНАНИЯ И НАВЫКИ

Слушатель курса получит базовые навыки по аналитике, статистике , математике и программированию. Научится формулировать и проверять гипотезы на основе анализа данных

Более 30 тем курса разработаны на основе требований работодателей методологами-практиками программирования. Слушатели курса научатся собирать и обрабатывать запросы бизнеса на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий.

>7тыс.

вакансий на рынке аналитики данных

~150тыс.

одна из самых высоких зарплат аналитиков

150 000₽

тестирование сдано более чем на 35%
Тестирование, собеседование с преподавателем
Обучение в

школах

3 МЕС.

1 МЕС.

3 МЕС.

#1 Основы программирования (68 ак.ч)
#2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч)
#3 Основы математического анализа (2 ак.ч)
#4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч)
#5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч)
#6 Основы математической статистики (2 ак.ч)

#1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#2 Основы SQL (15 ак.ч)
#3 Основы Python (40 ак.ч)
#4 Python для анализа данных (32 ак.ч)
#5 Прикладной анализ данных (16 ак.ч)

Практика работа с данными в Python
Чтение текстовых данных
Анализ больших массивов
Погружение в SQL
Сбор данных из интернета
Создание концептуальной схемы БД
Оценка распределения по выборке
Обзор машинного обучения
Основы Power BI/ QlikView

Начальный уровень – электронные курсы
Начальное тестирование сдано более чем на 35%

огромных массивах данных – собирать, обрабатывать и хранить правильным образом.

Инженер данных обеспечивает инфраструктуру для хранения данных. Эффективные правила обработки данных, которые требуют меньше ресурсов и снижают потери и сбои. А также формирует условия для сбора информации, которая должна попасть на обработку и последующее хранение. Можно утверждать, что ученый может открыть новую звезду, но не может создать её. Для этого ему пришлось бы обратиться к инженеру. Без инженера по данным математические модели исследователей данных часто не имеют никакой ценности.

ЦЕЛЬ КУРСА

Получение знаний по извлечению, преобразованию и обработке данных

КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ

студентам, незнакомым с анализом данных

преподавателям, для которых необходима экспертиза в области анализа данных

начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании

Слушатель курса улучшит свои знания и навыки в программировании на Python (или обучится с нуля). Научатся использовать аналитические системы и SQL, решать бизнес-задачи, работая над интересными проектами

ЗНАНИЯ И НАВЫКИ

Слушатель курса получит базовые навыки по аналитике, статистике, программированию и работе с огромными базами данных (big data). Дополнит имеющиеся знания

Слушатель курса научится эффективно автоматизировать аналитические исследования и получать максимум пользы из данных

>7тыс.

вакансий на рынке аналитики данных

~150тыс.

одна из самых высоких зарплат аналитиков

150 000 ₽

уровень
Начальное тестирование сдано более чем на 35%
Тестирование, собеседование с преподавателем
Обучение

в школах

3 МЕС.

1 МЕС.

3 МЕС.

#1 Основы программирования (68 ак.ч)
#2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч)
#3 Основы математического анализа (2 ак.ч)
#4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч)
#5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч)
#6 Основы математической статистики (2 ак.ч)

#1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#2 Основы SQL (15 ак.ч)
#3 Основы Python (40 ак.ч)
#4 Прикладной анализ данных (16 ак.ч)

SQL. Основы синтаксиса DML и DDL
SQL. Паттерны хранения данных
SQL. Нормальные формы
SQL. ER-модель
SQL. Индексы и оптимизация запросов
Hadoop и его экосистема
BigData
Map Reduce
Практика работа с данными в Python

Начальный уровень – электронные курсы
Начальное тестирование сдано более чем на 35%

отрасль на стыке интернет-технологий и бизнеса.
Задача исследователя данных: строить

математические модели, которые позволяют выявлять скрытые взаимосвязи в огромных массивах информации. Исследователь данных формирует на основе закономерностей в данных новые ценности, такие как предсказание будущего поведения в зависимости от начальных условий, рекомендации в зависимости от выявленных предпочтений и т.д. Помогает создавать продукты и повышать эффективность бизнес-решений, социальных взаимодействий, научных исследований и производственных процессов на основе выявленных математических моделей.

ЦЕЛЬ КУРСА

Получение знаний по применению научных методов при работе с данными для поиска нужного решения

КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ

студентам, незнакомым с анализом данных

преподавателям, для которых необходима экспертиза в области анализа данных

начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании

Слушатель курса научится извлекать из массива данных полезную информацию, использовать аналитические системы , алгоритмы машинного обучения и нейросети для решения бизнес-задач

ЗНАНИЯ И НАВЫКИ

Слушатель курса получит базовые навыки по аналитике, статистике, математике и программированию на Python, научится использовать прогнозы на основе данных

Специалист по данным сможет найти применение своим умениям и навыкам в научно-исследовательской деятельности, заниматься аналитикой в частных и государственных организациях, осуществлять методологическую и технологическую поддержку деятельности команд, которые работают с большими данными

>5тыс.

вакансий на рынке аналитики данных

~250тыс.

одна из самых высоких зарплат аналитиков

150 000₽

уровень
Начальное тестирование сдано более чем на 35%
Тестирование, собеседование с преподавателем
Обучение

в школах

3 МЕС.

1 МЕС.

3 МЕС.

#1 Основы программирования (68 ак.ч)
#2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч)
#3 Основы математического анализа (2 ак.ч)
#4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч)
#5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч)
#6 Основы математической статистики (2 ак.ч)

#1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#2 Введение в Искусственный интеллект (16 ак.ч)
#3 Прикладной анализ данных (16 ак.ч)
#4 Основы Python (40 ак.ч)
#5 Основы SQL (16 ак.ч)
#6 Python для анализа данных (32 ак.ч)
#7 Машинное обучение (48 ак.ч)

SQL. Основы синтаксиса DML и DDL
Python. Первичный анализ данных в Pandas
Визуализация в Python
Линейные модели для классификации
Деревья и метрические алгоритмы
Ансамбли алгоритмов
Введение в нейронные сети
Обработка текстов
Анализ временных рядов

Начальный уровень – электронные курсы
Начальное тестирование сдано более чем на 35%

университетов России (ВШЭ, МФТИ, Сколтех) и Корпоративного университета сбербанка. Мы

понимаем какие специалисты востребованы, потому что являемся одним из главных работодателей ИТ специалистов в России (более 20 000 ИТ специалистов работают в Сбербанке). Наши программы разработаны совместно с профессиональными сообществами Сбербанка.

ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ

Удобный формат дистанционного обучения. Набор онлайн курсов с возможностью проходить в режиме 24/7. Онлайн-лекции и групповая работа, работа над проектами слушателей с преподавателями-экспертами в вечернее время, что позволить совмещать обучение в вузе, работу и дополнительное обучение на программе

Документы об образовании

Удостоверения о повышения квалификации для студентов без высшего образования и сертификат о профессиональной переподготовки для имеющих высшее образование

Обучение с нуля

Освоение новых профессий в сфере программирования, анализа данных и машинного обучения уровня Junior за 7-8 месяцев. Первоначально данная программа была разработана для сотрудников Сбербанка, которые хотели бы обучиться новой профессии с нуля и закрыть позиции востребованных профессий. Программа прошла не одну итерацию доработки и уже апробирована более чем на 5 000 сотрудниках Сбербанка.