В обучающий центр требуется преподаватель по направлению дата-аналитика

Занятия проводятся в группах 8-10 человек, начинающие, возраст от 18-40 лет. Занятия проводятся три раза в неделю, по 1,5 часа в день (стандартная пара), в вечернее время (19:00-22:00)

Будет плюсом иметь опыт преподавания. Преподавание идет по составленным силлабусам, силлабусы будут предоставлены. Занятия включают в себя теоретическую и практическую части.

От кандидата необходимы технические знания и навыки в сфере, а также способность грамонтно, четко, доступно и понятно излагать свои мысли. По части преподавательской деятельности есть подготовка кандидата с нашей стороны.

Описание курса

Курс длительностью 28 недель, основное внимание уделяется изучению инструментов и методов для анализа данных с использованием Python. Студенты изучают базовые и продвинутые техники аналитики данных, включая обработку, визуализацию и построение моделей. Курс подходит для начинающих, начинается с основ и постепенно переходит к сложным задачам анализа данных

Направления рассчитаны на начинающих пользователей, поэтому обучение будет начинаться с основ - переменные, функции, циклы и т.д. 

Обязанности:

• Преподавание основ анализа данных с использованием Python;
• Обучение студентов таким темам, как сбор, обработка и анализ данных, использование библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib;
• Проведение занятий по визуализации данных и построению моделей;
• Поддержка в выполнении практических заданий и проектов;
• Оценка успеваемости и оказание помощи в развитии их навыков.

Требования:

• Глубокое понимание основ анализа данных и статистики;
• Отличное знание Python и библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и др.);
• Опыт работы с большими данными, умение объяснять ключевые концепции аналитики;
• Понимание методов визуализации данных;
• Умение доступно объяснять сложные технические темы.

Личные качества:

• Терпеливость и понимание трудностей, с которыми сталкиваются новички
• Коммуникабельность и умение находить подход к разным типам учащихся
• Гибкость и готовность адаптировать материалы под уровень группы