Преподаватель аналитики данных (Data Science)
Описание
О компании и проектеУчебный центр ДПО Наука и бизнес Государственная лицензия №Л035-01218-23/01928362 выдана Министерством образования и науки Краснодарского краяМы — Учебный центр «Наука и бизнес», объединяющий собственный Учебный центр и современную онлайн-платформу. Ежегодно у нас обучаются сотни студентов по 300+ программам — от психологии до IT-решений.Сейчас мы активно развиваем направление Data Science и аналитика данных и приглашаем практикующего эксперта, который готов передавать знания взрослой аудитории, помогать будущим аналитикам и действующим специалистам осваивать инструменты работы с данными и принимать обоснованные бизнес-решения.Чем предстоит заниматься· Проводить регулярные онлайн-занятия (лекции, практические сессии в Jupyter Notebook, разбор реальных датасетов) на нашей интерактивной платформе;· разрабатывать и адаптировать учебные программы по аналитике данных под разные уровни: от основ статистики и SQL до продвинутого машинного обучения и построения дашбордов;· обучать работе с ключевыми библиотеками Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn) и SQL-запросами;· разбирать бизнес-кейсы: прогнозирование продаж, сегментация клиентов, A/B-тестирование, анализ временных рядов, построение рекомендательных систем;· проверять домашние задания, давать развёрнутую обратную связь по коду, моделям и интерпретации результатов;· вести простую электронную отчётность по проведённым занятиям (система интуитивно понятна, обучение займёт не более часа).· записывать короткие познавательные видео-роликиНаши ожидания от кандидатаОбязательно:· Практический опыт в аналитике данных / Data Science от 2 лет (извлечение, очистка, исследовательский анализ, построение моделей, визуализация);· опыт преподавания или менторства для взрослой аудитории от 1 года — вы умеете объяснять статистические концепции (распределения, проверка гипотез, корреляция) на понятных примерах и удерживать внимание в онлайне;· уверенное владение Python и SQL, а также библиотеками pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn (опыт с PyTorch/TensorFlow — приветствуется, но не обязательно);· понимание основ машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация, деревья решений, ансамбли) и метрик оценки моделей;· грамотная устная и письменная речь — вы умеете переводить цифры на язык бизнеса и понятно доносить инсайты;· наличие стабильного ПК/ноутбука, высокоскоростного интернета и тихого пространства для проведения занятий.Будет преимуществом:· Опыт работы с BI-инструментами (Tableau, Power BI, Looker) и построением дашбордов;· навыки работы с большими данными (Spark, Hadoop) или облачными платформами (AWS, GCP, Azure);· знание баз данных (PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB) и ETL-процессов;· опыт проведения A/B-тестов и работы с продуктовой аналитикой;· участие в соревнованиях Kaggle или наличие публичных проектов на GitHub;· знание теории вероятностей и математической статистики на уровне, достаточном для преподавания;· сертификаты (например, Google Data Analytics, IBM Data Science, Яндекс.Практикум) — приветствуются, но не обязательны;· опыт работы на онлайн-платформах (мы обучим своим инструментам за 1 день).Почему стоит присоединиться к нам1. Полная свобода. Вы сами выбираете нагрузку и время проведения уроков — мы не привязываем к жёсткому расписанию.2. Технологичность. Вам не придётся разбираться в сложном софте. Наша платформа современна и удобна: загружайте Jupyter Notebooks, презентации, видео, датасеты любого формата за пару кликов. Мы обучим работе за 1 день.3. Прозрачный доход. Простая и понятная система: вы получаете процент от стоимости обучения за каждого закреплённого за вами студента. Вы всегда видите свой баланс и можете прогнозировать заработок.4. Удобное оформление. Работа по договору ГПХ — все формальности минимальны.5. Методическая поддержка. У нас есть готовые шаблоны программ, но мы всегда рады вашим авторским наработкам и реальным датасетам, которые можно разбирать со студентами.Условия· График: гибкий, удалённая работа;· Оплата: процент от выручки за каждого студента (ставка обсуждается индивидуально и зависит от вашего опыта и формата занятий);· Испытательный срок: не предусмотрен.Ждём вас в команде «Наука и бизнес»!