Преподаватель аналитики данных (Data Science)

О компании и проекте

Учебный центр ДПО Наука и бизнес Государственная лицензия №Л035-01218-23/01928362 выдана Министерством образования и науки Краснодарского края

Мы — 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-ролики

Наши ожидания от кандидата

Обязательно:

·         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 нам

1.    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»!