Подойдет ли мне Deep learning? Смогу ли я освоить программу с нуля?

Освоить профессию Deep learning инженера с нуля может быть сложно, но если вы уже знакомы с машинным обучением, то эти знания станут хорошей отправной точкой для более глубокого погружения в тему.

Какими знаниями нужно обладать для прохождения курса?

Оптимальным будет иметь базу математики и линейной алгебры, а также знать основы Python и Машинного обучения. Идеальный вариант — если вы уже работаете на должности ML-инженера и хотите развиваться дальше.

Какие программы и оборудование нужны для обучения?

Лекции можно смотреть с любого устройства, но для написания кода вам потребуется компьютер или ноутбук. Требований к конфигурации и мощности нет — мы предоставим всю необходимую инфраструктуру для работы на удаленном сервере. На старте обучения специальные программы устанавливать не обязательно — будут нужны только браузер и стандартные приложения для общения: Telegram, Discord и Zoom.

Как много времени нужно будет уделять обучению?

В среднем наши студенты занимаются от 15 часов в неделю. Этого времени хватает, чтобы успевать смотреть лекции и вовремя выполнять домашние задания. Однако нагрузка у всех модулей разная. Поэтому рекомендуем выделить больше времени на хороший старт — когда вы войдете в ритм учебного процесса, станет значительно проще.

Смогу ли я совмещать обучение с работой?

Мы организовали обучение таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Заниматься вы сможете в любое время и в удобном для вас темпе — все лекции записаны заранее и разбиты на короткие видео (в среднем 15−30 минут), а для домашних заданий установлены мягкие двухнедельные дедлайны.

Как будет проходить обучение?

Каждую неделю будет проходить по три урока, доступ к которым будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий, на выполнение которых отводится две недели. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к команде поддержки.

Мы в соцсетях:

YouTube

VK

Telegram

FAQ

Системный аналитик с нуля до junior

> Погрузитесь в работу системного аналитика

СТАРТ ПОТОКА
23 января

длительность
3 месяца

Профессия

Формат
онлайн

подходит
с нуля

> Оптимизируйте бизнес-процессы с системным анализом

> Начните карьеру в IT в роли системного аналитика

записаться на курс

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Составляет технические задания для команды

разрабатывает стратегию запуска

Оценивает результаты запуска продукта и корректирует стратегию при необходимости

Предлагает улучшения для более качественного пользовательского опыта

Определяет этапы жизненного цикла продукта

Собирает и систематизирует требования заказчиков

Чем занимается системный аналитик

Работа системного аналитика крайне разнообразна. Можно сказать, что это — универсальный специалист, который выступает в роли посредника между бизнесом и разработкой, знает, как работают бизнес-процессы и как их улучшить

Все эти задачи, и не только, — сфера ответственности системного аналитика

На курсе «Системный аналитик с нуля до junior» вы научитесь эффективно их решать и станете специалистом, который востребован в любой сфере

Один день из жизни системного аналитика >>>

утренний созвон с командой

Обсуждение статусов текущих задач и дальнейших действий

работа по задачам

Исследование текущих разработок, внесение предложений по улучшениям, аналитика по новым бизнес-постановкам, описание требований

в конце дня

Актуализация статусов своих задач

Все зависит от того, какие задачи необходимо решить в течение дня. Системный аналитик работает в связке с аналитиками, менеджерами продукта, разработчиками и специалистами смежных команд

Как участвует в процессе внедрения продукта

С кем взаимодействует

Описывает документацию для пользователей — создает инструкции и руководства, разрабатывает программы организованного обучения пользователей

Почему обучение профессии системного аналитика сейчас актуально

Профессия системного аналитика позволяет получать достаточно высокую зарплату уже на старте: от 80 000 на уровне junior, и до 400 000 и выше на более продвинутых уровнях

3/ Хорошая зарплата

Системный аналитик не привязан ни к одной компании, ни к офису, ни даже к стране. Работать в этой сфере можно и удаленно, а заниматься анализом и улучшением бизнес-процессов — везде, где есть бизнес. То есть как в России, так и за рубежом

2/ Мобильность во всех смыслах

Если у бизнеса есть продукт — товар, услуга, программное обеспечение, — значит, есть и потребность в его грамотном развитии и продвижении. В этом деле без системного аналитика обойтись сложно

1/ Применение в различных отраслях

Все, что нужно, — разбираться в технологиях и уметь разговаривать на языке IT с бизнесом. Именно этому мы учим на программе «Системный аналитик с нуля до junior»

Для того, чтобы стать системным аналитиком не нужно знать код или понимать синтаксис языка

Кому подойдет курс //

➝ Новичок

➝ Начинающий системный аналитик

Интересуетесь сферой IT и ищете профессию, которая позволила бы обеспечить легкий вход без необходимости разбираться в коде

Работаете в клиентской службе или службе технической поддержки, но хотите чего-то большего.

У специалистов этих сфер — отличные перспективы в области системного анализа, а открыть их можно на курсе «Системный аналитик с нуля до junior»

Уже начали свой путь в сфере системного анализа, но пока не имеете упорядоченных знаний и не до конца понимаете, куда двигаться дальше

➝ Cпециалисты других сфер

чему научитесь /?/

Узнаете все о том, как оформлять техническую документацию

Стандарты оформления

Поймете, как грамотно описывать бизнес-процессы в нотации BPMN 2.0, формулировать функциональные и нефункциональные требования

Описание процессов и требований

На практике отработаете навык составления тех.заданий
для разных специалистов

Освоите работу с базами данных, узнаете больше об их разновидностях, научитесь проектировать базы данных

Работа с базами данных

Составление тех. заданий

Необходимые инструменты

Освоите API | REST API, ER-диаграммы (логические и физические), SQL и другие необходимые инструменты для работы системного аналитика

Научитесь разбирать инциденты, освоите методы тестирования, познакомитесь с postman

Тестирование

Ваше преимущество при трудоустройстве перед другими новичками в профессии

Кроме того, на выходе с курса вы получите портфолио выполненных проектов

Оставить заявку на курс Data Engineer с нуля

Готовы начать обучение?

Записаться на курс

Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, чтобы рассказать о нем подробнее

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

оплатить сразу

программа курса //

1. Введение в системный анализ

Получите общее понимание сути системного анализа и сущности системы в целом
Поймете ожидания бизнеса от системного аналитика
Определите для себя границы профессии и перспективы развития

2. Описание бизнес-контекста

Понятие проекта \ продукта
Узнаете, над чем работает системный аналитик
Узнаете, с какими задачами работает системный аналитик — от user story до подробного пользовательского пути
Познакомитесь с таким понятием как MVP
Узнаете о методах сбора требований, тонкостях и болях интервью с заказчиками, познакомитесь с понятиями повестка и протокол
Научитесь определять стейкхолдеров и главных бизнес-сущностей
Научитесь описывать и моделировать бизнес-процессы, изучите инструменты для описания: comunda modeler, draw. io, bpmn. io

Диаграмма вариантов использования (uml usecase diagram)

Нотация BPMN2.0

Редактор draw.io

3. Основы проектирования, проектирование взаимодействия

Познакомитесь с основными архитектурными практиками и паттернами.
Узнаете о синхронном и асинхронном взаимодействии, познакомитесь с основными шаблонами проектирования.
Погрузитесь в API | REST API, познакомитесь со swagger.

json

yaml

Swagger

rest API

draw.io

pluntUml

Sequense uml

Модель OSI

http

4. Основы проектирования БД

Поймете разницу между реляционной и нереляционной БД и сферы их применения
Научитесь рисовать ER-диаграммы
Освоите работу с SQL

draw.io

er uml

SQL

5. Постановка задач для разработки

Поймете, из чего состоит типовое ТЗ на проект
Определите разницу между функциональными и нефункциональными требованиями, изучите виды нефункциональных требований
Освоите принципы ведения документации
Поймете, как строится бэклог для разработки, научитесь декомпозировать требования на задачи для разработки
Узнаете, что такое smart-описание задачи и как составить полное описание задачи для разработки

Scrum

Kanban

userstory

jira

confluence

user story mapping

Agile

6. Прочие задачи для аналитика

Поймете, что не всегда аналитик занимается только требованиями — иногда приходится принимать участие в смежных активностях
Узнаете, какая разница use кейсами и test кейсами
Научитесь пользоваться postman для тестирования тех или иных запросов к системе

тест-кейсы

postman

7. Финальный проект

Выполните работу по кейсу от платформы ВКонтакте

8. Эпилог

Узнаете больше о пользовательских интерфейсах
Научитесь использовать ChatGPT для решения задач системного аналитика

karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы

Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.

3 месяца

средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов

80 % студентов

нашли работу благодаря карьерному сопровождению

ВИКТОР КУЗНЕЦОВ

Системный аналитик

от 100 000 ₽

Желаемая зарплата

Полное резюме ➝

ваше резюме после курса

На карьерном курсе расскажем все о поиске работы.

➝

Действующие HR IT-компаний дадут персональные рекомендации по резюме, сопроводительному, портфолио и видео-визитке

➝

Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram.

➝

Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров.

➝

Доступ к чату и Карьерному курсу у вас навсегда — обращайтесь за поддержкой в любой момент. Пригласим на все мероприятия в Карьерном чате

➝

→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу