Учебный план и рабочая программа
дополнительного профессионального образования по образовательной программе «Анализ и аналитика данных»
в объёме 520 академических часов
Учебный план показать
| № | Дисциплины (модули) | Часы |
|---|---|---|
| 1 | Инфраструктура ИТ-систем и сети | 42 |
| 2 | Информационные процессы и технологии сбора данных | 42 |
| 3 | Технология программирования на Python | 42 |
| 4 | Эффективная обработка данных в Excel | 42 |
| 5 | Итоговая аттестация | 8 |
Рабочая программа показать
1. Инфраструктура ИТ-систем и сети
Архитектура ЭВМ и систем: серверное оборудование и принципы хранения данных
Компьютерные сети: стек TCP/IP, DNS и основы маршрутизации для аналитика
Протоколы обмена: как работают HTTP/HTTPS и REST API при передаче данных
Безопасность ИС: основы шифрования, VPN и безопасный доступ к базам данных
Виртуализация: введение в облачные вычисления и контейнеры (Docker)
Правовая база: основы ФЗ-152 «О персональных данных» в ИТ-системах
Вопрос 6
2. Информационные процессы и технологии сбора данных
Жизненный цикл данных: сбор, обработка, хранение и утилизация информации
Источники цифрового следа: классификация данных из логов, СУБД и внешних сервисов
Методы сбора: парсинг, стриминг и пакетная выгрузка данных
Инвентаризация ИС: аудит существующих информационных систем организации
Качество данных (DQ): критерии чистоты и пригодности данных для анализа
Документирование ИС: ведение паспортов данных и схем потоков (Data Flow)
Вопрос 6
3. Технология программирования на Python
Основы синтаксиса: переменные, стандартные типы данных и операторы
Алгоритмизация: логические условия и циклы (for, while)
Структуры данных: списки, словари, кортежи и работа с ними
Функции и модули: написание чистого и переиспользуемого кода
Работа с файловой системой: чтение и запись (txt, csv, json, excel)
Основы Git: контроль версий, ветвление и совместная работа над кодом
Вопрос 6
4. Эффективная обработка данных в Excel
Организация данных: «умные» таблицы, проверка данных и выпадающие списки
Функциональный анализ: сложные связки ВПР, ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ и логика
Сводные таблицы: создание агрегированных отчетов из сырых выгрузок
Математика в Excel: финансовые и статистические функции для экспресс-анализа
Визуализация: построение понятных графиков и настройка дашбордов
Power Query: основы ETL (извлечения и преобразования) внутри Excel
Вопрос 6
в объёме 1040 академических часов
Учебный план показать
| № | Дисциплины (модули) | Часы |
|---|---|---|
| 1 | Инфраструктура ИТ-систем и сети | 52 |
| 2 | Информационные процессы и технологии сбора данных | 52 |
| 3 | Технология программирования на Python | 52 |
| 4 | Эффективная обработка данных в Excel | 52 |
| 5 | Итоговая аттестация | 8 |
Рабочая программа показать
1. Инфраструктура ИТ-систем и сети
Архитектура ЭВМ и систем: серверное оборудование и принципы хранения данных
Компьютерные сети: стек TCP/IP, DNS и основы маршрутизации для аналитика
Протоколы обмена: как работают HTTP/HTTPS и REST API при передаче данных
Безопасность ИС: основы шифрования, VPN и безопасный доступ к базам данных
Виртуализация: введение в облачные вычисления и контейнеры (Docker)
Правовая база: основы ФЗ-152 «О персональных данных» в ИТ-системах
Вопрос 6
2. Информационные процессы и технологии сбора данных
Жизненный цикл данных: сбор, обработка, хранение и утилизация информации
Источники цифрового следа: классификация данных из логов, СУБД и внешних сервисов
Методы сбора: парсинг, стриминг и пакетная выгрузка данных
Инвентаризация ИС: аудит существующих информационных систем организации
Качество данных (DQ): критерии чистоты и пригодности данных для анализа
Документирование ИС: ведение паспортов данных и схем потоков (Data Flow)
Вопрос 6
3. Технология программирования на Python
Основы синтаксиса: переменные, стандартные типы данных и операторы
Алгоритмизация: логические условия и циклы (for, while)
Структуры данных: списки, словари, кортежи и работа с ними
Функции и модули: написание чистого и переиспользуемого кода
Работа с файловой системой: чтение и запись (txt, csv, json, excel)
Основы Git: контроль версий, ветвление и совместная работа над кодом
Вопрос 6
4. Эффективная обработка данных в Excel
Организация данных: «умные» таблицы, проверка данных и выпадающие списки
Функциональный анализ: сложные связки ВПР, ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ и логика
Сводные таблицы: создание агрегированных отчетов из сырых выгрузок
Математика в Excel: финансовые и статистические функции для экспресс-анализа
Визуализация: построение понятных графиков и настройка дашбордов
Power Query: основы ETL (извлечения и преобразования) внутри Excel
Вопрос 6