5 курсов и бесплатных гайдов по профессиям для тех, кто хочет войти в ИТ
Skillfactory создал гайды по популярным «айтишным» профессиям, которые помогут определиться с направлением, а также выбрать подходящий курс для обучения. Гайды бесплатные, а на все курсы действует скидка 55%.
Гид «Как войти в IT непрограммисту?»
Внутри гида вас ждут зарплатные перспективы и точки роста, примеры задач без навыков программирования, лайфхаки для начинающих в ИТ-сфере.
Годовая подписка на топ-6 курсов SkillFactory для входа в ИТ-профессии — по цене одного
До 30 июня можно оформить комплект из 6 программ по цене одного среднего курса.
В подписку входят следующие курсы:
- полный курс по Data Science;
- курс-симулятор «Тестировщик ПО»;
- профессия «Этичный хакер»;
- профессия «Fullstack-разработчик на Python»;
- профессия «Разработчикигр на Unity»;
- профессия «Аналитик данных».
Особенности подписки:
- экономия за счет комплекта 6 в 1;
- полный доступ ко всем курсам до июня 2022 г.;
- самые востребованные профессии;
- акция действует до 30 июня.
Гид по профессии «Разработчик игр на Unity»
Из гида вы узнаете, что из себя представляет сфера GameDev, чем конкретно занимается разработчик игр, какие навыки ему необходимы, почему стоит обратить внимание именно на Unity, сколько можно зарабатывать на старте — и через несколько лет, почему для разработчика игр так важны софт скилы и с чего начать изучение.
Курс «Разработчик игр на Unity»
Вы научитесь разрабатывать игры на Unity и C#. Курс для тех, кто хочет освоить профессию с нуля, или уже работает в разработке игр и хочет повысить свой уровень.
После курса вы будете уметь:
- программировать на #C;
- разрабатывать игры для различных платформ на UNITY;
- использовать API UNITY;
- программировать игровую логику;
- делать 2D, 3D-модели и анимацию;
- разрабатывать многопользовательские игры;
- создавать и вести дизайн документ;
- продвигать игры и зарабатывать на них.
Карьерный гид «Fullstack- разработчик»
В гиде вас ждет путеводитель по профессиям в ИТ, бесплатные ресурсы для обучения, исследование рынка зарплат и вакансий в 2020 году, советы по поиску первой работы в компании и на фрилансе, лайфхаки по сбору первого портфолио.
Бонусом вы получите чек-лист «4 ошибки начинающих в ИТ», мнение HR: soft-skills программистов, 3 лайфхака по обучению с нуля, библиотека с полезными ссылками.
Курс «Fullstack-разработчик на Python»
На курсе вы Научитесь программировать на Python и JavaScript, изучите фреймворки Django и React, PostgreSQL, а также познакомитесь с DevOps-практиками и основами Linux.
Курс для тех, кто хочет освоить программирование, устроиться на работу Python-разработчиком и создавать свои веб-проекты.
После курса вы сможете:
- решать программистские задачи с помощью алгоритмов;
- программировать на Python и JavaScript;
- поднимать веб-сервер и настраивать взаимодействие с базами данных;
- спроектировать интерактивный интерфейс приложения;
- создавать сайты на Django;
- развернуть на домене созданный сайт и поддерживать его;
- работать с командной строкой в Linux;
- тестировать приложения;
- работать с репозиториями Git.
Гид «Аналитика данных с примерами»
В гиде вас ждут необходимые навыки, примеры задач, сферы работы, зарплаты, инструменты, FAQ, бесплатные ресурсы, запись карьерного вебинара и др.
Из гида вы узнаете, что из себя представляет профессия, в каких сферах можно развиваться, какие задачи решает аналитик — реальные кейсы Netflix, Uber и т. д., сколько можно зарабатывать на старте — и через несколько лет, какие инструменты нужно освоить, почему для аналитика так важны soft skills, с чего начать изучение аналитики и какие бесплатные ресурсы стоит использовать.
Курс «Аналитик данных»
На курсе вас ждет плавный старт: от Google-таблиц до Python и Power BI, 14 проектов с персональной обратной связью, 100% инструментов, которые необходимы junior-аналитику.
Курс подходит как для новичков в сфере, так и для практикующих специалистов.
На курсе вы изучите:
- инструменты и навыки уровня junior, пройдя через все этапы работы над аналитическим проектом: от постановки задачи до сбора и очистки данных, интерпретации, визуализации и подготовки рекомендаций;
- SQL-запросы;
- Google-таблицы;
- отчеты в Power BI;
- математическую статистику;
- Python для анализа данных.
Гид «Как стать специалистом по Data Science с нуля»
С помощью гида вы оцените свои навыки и способности для овладения профессией, выберете подходящую специализацию для быстрого старта, сделаете правильные шаги по обучению и трудоустройству, построите свою стратегию карьерного развития и роста доходов.
Из гида вы узнаете нужно ли знать математику и Python, необходимые навыки и soft skills, чем занимается Data Scientist, представление о реальных задачах, как учиться бесплатно, лайфхаки от тех, кто пришел из других сфер, в какие компании устраиваться.
Курс «Data Scientist»
После прохождения обучения вы будете обладать знаниями и навыками специалиста уровня Middle и рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли.
После прохождения курса вы будете уметь:
- использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов;
- получать данные из веб-источников или по API;
- визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib;
- создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science;
- оценивать качество модели вне зависимости от задачи;
- применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных;
- строить математические и ML-модели с использованием временных рядов;
- применять алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов);
- специализироваться на в ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения соответствующих задач;
- конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот;
- выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации;
- обладать дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering).
Читать на dev.by