Школа it-профессий

1.

ШКОЛА IT-ПРОФЕССИЙ
онлайн

2.

В современном мире умение программировать – это новая грамотность
Развитие современного рынка технологий требует от компаний незамедлительной реакции. В
наше время новым критическим критерием, который влияет на эффективность бизнеса, стала
цифровая трансформация бизнеса.
Цифровая трансформация возможна только со специалистами, которые обладают
соответствующими знаниями и компетенциями.
Цифровизация экономики ведет к проникновению технологий в рабочую среду и личное
пространство каждого человека.
В современных компаниях накапливается большой объем данных
из разных источников, из которых можно извлекать важную аналитику, строить
гипотезы или модели прогнозирования.
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.
Выпускники Школы ИТ-профессий смогут построить карьеру в крупной
технологической компании — в России или за рубежом

3.

Школа ИТ-профессий
подготовка специалистов уровня junior в сфере программирования, больших данных и искусственного интеллекта
3 месяца
250 ак.ч.
дистанционно
диплом
профессиональной
переподготовки*
4 ПРОФЕССИИ
Data Scientist
Data Analyst
Data Engineer
JAVA разработчик
УСЛОВИЯ ЗАЧИСЛЕНИЯ
тестирование
собеседование с преподавателем
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
вебинары с преподавателями – 72 ак.ч.;
дистанционное обучение включая проектную
работу – 96 ак.ч.;
прочая самостоятельная работа – 82 ак.ч.)
СТОИМОСТЬ ПРОГРАММЫ
120 000 ₽**
* документ выдается лицам, которые имеют среднее профессиональное и (или) высшее образование;
** стоимость на одного слушателя (не облагается НДС)

4.

Профессия JAVA Developer (JAVA-разработчик)
Язык программирования Java используется для создания серверного программного обеспечения, прикладных программ, разработки вебсайтов, игр и множества других полезных программных ресурсов.
Созданные на языке Java приложения могут успешно работать на любом компьютере независимо от его архитектуры.
на
JAVA
Написаны Telegram,
Twitter, Chrome, Uber,
Netflix, Одноклассники
>10тыс.
вакансий на самом
востребованном языке
программирования
Программы на Java используют более
из самых
~250тыс одна
высоких зарплат
3 миллиардов .устройств в мире
ЦЕЛЬ КУРСА
Получение знаний и навыков по программированию на
Java. Освоение перспективной профессии.
ЗНАНИЯ И НАВЫКИ
КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ
Слушатели курса научатся программировать с нуля.
Начнут нарабатывать опыт на практике.
студентам, незнакомым с
программированием
Слушатели курса смогут создавать код, который будут
запускать по всей планете - от Москвы до Кейптауна и Токио.
учителям и преподавателям,
для которых необходима экспертиза
в области программирования
Слушатели курса приобретут новые парадигмы мышления
и профессиональное сообщество однокурсников и
преподавателей — то, что дают известные офлайн-вузы.
начинающим программистам, имеющим
базовые навыки и представление
о программировании
СОДЕРЖАНИЕ
Основы Git
Сборщик (Maven/Gradle)
Концепты проектирования ООП
Обработка исключений
WebServer на Java
Spring
Многопоточность
Stream API
Распределенная обработка данных

5.

Профессия Data Analyst (Аналитик данных)
За последние несколько лет такие компании, 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.
>7тыс.
вакансий на рынке
аналитики данных
~150тыс.
одна из самых высоких
зарплат аналитиков
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
СОДЕРЖАНИЕ
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
ЗНАНИЯ И НАВЫКИ
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.
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.

6.

Профессия Data Engineer (Инженер по данным)
Задача инженера данных: работать с 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.
>7тыс.
вакансий на рынке
аналитики данных
~150тыс.
одна из самых высоких
зарплат аналитиков
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
СОДЕРЖАНИЕ
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
ЗНАНИЯ И НАВЫКИ
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
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

7.

Профессия Data Scientist (Специалист по данным)
Data Science (наука о данных)—молодая 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.
>5тыс.
вакансий на рынке
аналитики данных
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
СОДЕРЖАНИЕ
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
~250тыс
.
одна из самых высоких
зарплат аналитиков
ЗНАНИЯ И НАВЫКИ
Слушатель курса научится извлекать из массива данных
полезную информацию, использовать аналитические системы
, алгоритмы машинного обучения и нейросети для решения
бизнес-задач
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

8.

Цифровой интенсив
Пакет электронных курсов «Цифровой интенсив», который позволяет пройти подготовительный этап по
каждой профессии и поступить в Школу ИТ
4 месяца
Виртуальная школа
sberbank-school.ru
электронные
курсы 24 / 7
Профессия JAVA Developer
Data Engineer
#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)
#7 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#8 Основы SQL (16 ак.ч)
#9 Основы Python (40 ак.ч)
#10 Основы разработки на Java (48 ак.ч)
#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)
#7 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#8 Основы SQL (15 ак.ч)
#9 Основы Python (40 ак.ч)
#10 Прикладной анализ данных (16 ак.ч)
Data Analyst
Data Scientist
#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)
#7 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#8 Основы SQL (15 ак.ч)
#9 Основы Python (40 ак.ч)
#10 Python для анализа данных (32 ак.ч)
#11 Прикладной анализ данных (16 ак.ч)
#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)
#7 Современные цифровые технологии (8 ак.ч)
#8 Введение в Искусственный интеллект (16 ак.ч)
#9 Прикладной анализ данных (16 ак.ч)
#10 Основы Python (40 ак.ч)
#11 Основы SQL (16 ак.ч)
#12 Python для анализа данных (32 ак.ч)
#13 Машинное обучение (48 ак.ч)
* стоимость на одного слушателя (облагается НДС)
сертификаты участия за
каждый курс
СТОИМОСТЬ
ПРОГРАММЫ
15 000 ₽*

9.

Преимущества обучения
в Корпоративном университете Сбербанка
ЦЕНТР ЭКСПЕРТИЗЫ
Программа разработана преподавателями ведущих
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.
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.
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
Диплом профессиональной переподготовки для
слушателей Школы ИТ и сертификаты участия для
слушателей Цифрового интенсива.

10.

Контакты
Прокопович Екатерина – Менеджер программы
[email protected]
[email protected]
+7 (495) 665-43-40, доб. 5089
+7 (910) 450 0369
Корпоративный университет Сбербанка
Московская область, Истринский район,
д. Аносино, ул. Университетская, вл. 11