Онлайн-курс Аналитик данных
Освоите аналитику данных за 4 месяца обучения. Интенсивный формат — живые онлайн-встречи, видеоматериалы, практические задания.
Старт — 26 марта
Освоите аналитику данных за 4 месяца обучения. Интенсивный формат — живые онлайн-встречи, видеоматериалы, практические задания.
Старт — 26 марта
Максимально эффективное
обучение
это люди
Студенты учатся рядом с личным наставником и командой поддержки. Когда сложно и непонятно, к ним можно обратиться за помощью и поддержкой в личном чате
В курсах ничего лишнего. Теория без академизма. И практика, которая помогает получить профессию или навык. Поэтому курсы короче и дешевле
Вам не нужно думать о том, что и где находится. На нашей платформе удобно учиться, всё под рукой: чат с наставником, домашки и проекты
Проекты — это всегда про погружение в профессию. Практика помогает освоить базу, создать портфолио и показать работодателю, что вы умеете
О курсе
- Дата: Когда вам удобно
- Место: В любом месте
За 4 месяца пройдёте путь с нуля до джуниор-специалиста. Поэтапно изучите SQL, Python, Pandas, А/В-тестирование, Tableau, Superset и другие инструменты. Этой базы хватит, чтобы принимать правильные решения на основе данных.
Проходить курс можно в любом месте, при этом есть расписание и дедлайны. Предзаписанные видеолекции и живые онлайн-встречи с преподавателями. Разберёте теорию, инструменты, кейсы.
Курс составлялся на основе требований компаний к аналитикам данных. В быстрые сроки закрепить весь материал и отработать его на практике помогают проекты. На всех этапах работы с вами будет личный наставник.
За 4 месяца пройдёте путь с нуля до джуниор-специалиста. Поэтапно изучите SQL, Python, Pandas, А/В-тестирование, Tableau, Superset и другие инструменты. Этой базы хватит, чтобы принимать правильные решения на основе данных.
Проходить курс можно в любом месте, при этом есть расписание и дедлайны. Предзаписанные видеолекции и живые онлайн-встречи с преподавателями. Разберёте теорию, инструменты, кейсы.
Курс составлялся на основе требований компаний к аналитикам данных. В быстрые сроки закрепить весь материал и отработать его на практике помогают проекты. На всех этапах работы с вами будет личный наставник.
В есть команда поддержки. Они помогают найти работу мечты после обучения. Если студент сделал все проекты и активно занимался на курсе, то он получает индивидуальную поддержку в трудоустройстве
В есть команда поддержки. Они помогают найти работу мечты после обучения. Если студент сделал все проекты и активно занимался на курсе, то он получает индивидуальную поддержку в трудоустройстве
Как проходит
обучение
Учитесь по удобному графику из любой точки мира на нашей платформе
Практикуйтесь на домашних заданиях. Они состоят из трёх уровней сложности
Параллельно работайте над проектами. Они пойдут в ваше портфолио
Отправляйте наставнику практические задания. Он даст развёрнутую обратную связь в течение 24 часов
- Учитесь по удобному графику из любой точки мира на нашей платформе
- Практикуйтесь на домашних заданиях. Они состоят из трёх уровней сложности
- Параллельно работайте над проектами. Они пойдут в ваше портфолио
- Отправляйте наставнику практические задания. Он даст развёрнутую обратную связь в течение 24 часов
Актуальные знания
в курсе
Актуальные знания
в курсе
- Основы аналитики
- Основы Python.Типы данных. Особенности
- Библиотека Pandas
- Основы SQL
- Исследовательский анализ данных (EDA)
- Статистический анализ данных
- Проведение A/B-тестирований
- Анализ бизнес-показателей
- Визуализация в Tableau
- PowerBI
- Основы прогнозирующего моделирования
- Анализ временных рядов
- Работа с большими данными. Этика данных
в вашем резюме!
Сначала ты не умеешь ничего, потом немного и постепенно умеешь всё больше
Сначала ты не умеешь ничего, потом немного и постепенно умеешь всё больше
Благодаря команде и твоей практике, конечно
Благодаря команде и твоей практике, конечно
Преподаватели курса
Эмиль Шакиров
Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.
Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.
Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.
Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.
Программа курса
Каждому студенту мы открываем доступ этому курсу, для того, чтобы обучение не прошло впустую. Проблема — люди не получают результат от обучения. Есть три основные причины:
- Нет четких целей. И даже те, кто понимает важность целей, всё равно этого не делает. Хочу поменять работу и стать крутым сммщиком — не цель, а желание. С такой постановкой результат будет соответствующим.
- Забрасывание обучения на полпути. Многие находят мотивацию на первую неделю. А вот дойти до конца не получается. Так как мозг не любит учиться регулярно.
- Отсутствие системности. Достаточно распространённое явление, когда мы хватаемся за любую информацию по выбранной теме, двигаемся бессистемно, и как следствие, безрезультатно.
Почему мы выделили именно эти три причины? Потому что занимаемся обучением уже 11 лет и видим обратную связь от учеников. На курсе рассказываем, как все эти ценные знания применять в жизни.
-
Определение и обзор темы
-
Различия в интерпретации задач
-
Типичные задачи Data Analyst
-
Программные среды
-
Необходимые навыки
-
Тенденции в сфере Data
-
Взаимосвязи с другими областями
-
Практические кейсы и примеры
-
Таблицы и cлайсеры
-
Power Query и Power Pivot в Excel
-
Power Query
-
Power Pivot
-
Введение в БД
-
Обзор основных баз данных
-
Реляционная модель данных
-
Взаимодействие с БД и Среды (Python/SQL клиенты)
-
Подключение к PostgreSQL
-
Введение в SQL
-
Основные операторы SELECT, WHERE, LIMIT
-
Операторы AND/OR/NOT, CASE/IN/ANY/BETWEEN
-
JOINS (LEFT, RIGHT, FULL, SELF)
-
JOIN vs UNION
-
Aggregate Functions (SUM, COUNT, AVG)
-
Оконные функции (First_value, Last_value, RANK, LEAD, LAG, SUM, COUNT)
-
GROUP BY/ORDER BY/DISTINCT/LIMIT OVER
-
WHERE vs HAVING
-
Best Practices и способы отлова ошибок
-
Примеры использования в аналитических задачах
-
Введение в Python и Jupyter Notebook
-
Основы программирования на Python
-
Простые типы данных
-
Логический тип и условные операторы
-
Списки и методы работы с ними
-
Кортежи, множества и другие типы
-
Словари
-
Понимание включений для списков и словарей
-
Введение в lambda-функции
-
Основы генераторов
-
Соглашения о стиле кода в Python
-
Введение в Pandas
-
Работа с данными в Pandas
-
Применение функций и категоризация
-
Группировка, агрегация и сводные таблицы
- Что такое генеральная совокупность и выборка
- Повторяем и углубляем описательные статистик
- Корреляция.
- Бытовая формулировка законов больших чисел и классической ЦПТ
- Доверительные интервал
- От интервалов к проверке гипотез
- Т-тесты для зависимых и независимых выборок
- U-тест и W-тест
- P-value и его неверные трактовки
- Ошибки I и II рода
- MDE и размер выборки
- Поправки для множественных экспериментов
-
Особенности проверки гипотез в бизнесе
-
Проектирование экспериментов
-
Приоритизация гипотез
-
Подготовка и оптимальная длительность A/B теста
-
Анализ результатов A/B теста
-
Аналитический подход к бизнесу
-
Основные метрики и воронки
-
Когортный анализ
-
Юнит-экономика
-
Важность EDA в анализе данных
-
Связь описательной статистики, сводных таблиц и визуализации
-
Инструменты для построения графиков: Matplotlib (в том числе через pandas), Seaborn, Plotly
-
Численные данные: гистограмма, диаграмма размаха, violin plot
-
Категории: столбчатая диаграмма
-
Исследование взаимосвязей и закономерностей
-
Выбор оптимального графика в зависимости от задачи
-
Как рассказать историю с помощью данных
-
Обзор Tableau Prep
-
Работа с данными в Tableau Prep
-
Joins с дуплицированными данными
-
Объединение по нескольким полям
-
Joining vs Blending Data
-
Очистка данных
-
Трансформации данных в Tableau Prep
-
Data extract vs Live connection
-
Data Flow vs Data source
-
Типы данных в Tableau
-
Агрегация и Детализация
-
Доступ к проектам
-
Взаимодействие и настройка: Параметры, Подсказки, Фильтры, Анализ времени, Множества, Группы, Линии тренда, Тепловые карты
-
Карты и местоположение
-
Основные вычисления: основные агрегации, уровень строки против уровня представления, основные вычисления, Table calculations, уровень детализации (Level of Detail) выражения
-
Дашборды и истории: введение в дашборды, создание дашборда, навигация по дашборду
-
Повторение и обзор
-
Советы по дальнейшему обучению и развитию в области Tableau
-
Обзор Power BI
-
Power BI Desktop и Power BI Service
-
Подключение к источникам данных
-
Загрузка и трансформация данных
-
Моделирование данных в Power BI
-
Отношения и Joins
-
Основы DAX (Data Analysis Expressions)
-
Создание мер (Measures) и вычисляемых столбцов
-
Визуализация в Power BI
-
Лучшие практики дизайна в Power BI
-
Продвинутые возможности Power BI
-
Сравнительный анализ: Tableau vs. Power BI
-
Дальнейшие шаги в освоении Power BI
-
Понимание данных, зависящих от времени
-
Работа с временными рядами в pandas: ресемплирование и скользящие средние
-
Тренд и сезонность: разложение с использованием statsmodels
-
Стационарные и нестационарные временные ряды: дифференцирование
-
Создание базовой модели
-
Классические модели (семейство ARIMA, модели тренд+сезонность, такие как Holt-Winters)
-
Использование моделей sklearn для извлечения признаков
-
Аспекты валидации моделей временных рядов
-
Проблемы и возможности анализа больших данных
-
Введение в Hadoop и принцип MapReduce
-
Лучшие практики
-
Технологии Big Data
-
Этические аспекты в анализе данных
-
Использование нейросетей на примере Chat GPT
-
Положения о конфиденциальности и лучшие практики
-
Обеспечение безопасности и анонимности данных
О
— это практический подход к образованию. Мы делаем курсы для тех, кто хочет получить новую профессию, сменить сферу деятельности или решить свою бизнес-задачу. На собеседовании стали спрашивать не наличие диплома, а навыки, которыми человек обладает. Мы в как раз и даём те самые навыки и умения, которые позволяют попробовать себя в новой профессии или совершенствоваться. Мы делаем образование для тех, кто хочет и готов пробовать новое, меняться, искать себя и свою работу мечты
Быстрое обучение
без потери качества
Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен
В курсе будет много практики и заданий
с разным уровнем сложности
Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%
Несколько месяцев от начала обучения до решения вашей задачи
Вопросы и ответы
По окончании курса вы получаете электронный сертификат. Ученики часто используют его при устройстве на работу, но стоит помнить, что самое ценное — это навык, который вы освоите.
Отдел по работе с клиентами работает по будням с 10.00 до 19.30 и по выходным с 10.00 до 16.30. Все занятия заканчиваются до 22.00
Если вы пропустили какую-то тему или хотите освежить информацию — можете бесплатно пройти весь курс или пропущенное занятие в течение года. А в общем чате вы сможете получить материалы с пропущенного занятия.
После окончания курса действуют накопительные скидки: 10% на второй, 15% на третий и 25% на четвертый курс. Срок действия скидок не ограничен.
На курсе будет информация по подготовке к работе: как пройти собеседование, где искать работу и заказы, как составить резюме и выгодно отличаться от соискателей, как оформить портфолио, с какими заказчиками имеет смысл работать, с чем придётся столкнуться в начале работы.
Ученики уже на курсе размещают информацию о себе и контактируют с заказчиками, а преподаватели и кураторы дают рекомендации, исходя уже из их конкретной ситуаций. А еще у нас есть центр карьеры, где можно посмотреть все действующие стажировки для студентов.
При такой поддержке у вас есть все шансы получить работу в короткие сроки.
Если у вас есть конкретные задачи и проект, вы можете работать над ними на курсе под присмотром преподавателя.
Отсутствие своего проекта - не проблема. На курсе вы получаете профессию, выполняя задания, которые мы подготовили.
Закажите обратный звонок, мы подберём для вас удобное время.
Если вам необходимо дополнительное, официальное подтверждение вашего обучения, мы можем выдать удостоверение о повышении квалификации. Право на выдачу имеют государственные и частные учреждения, имеющие подтверждение качества обучающих программ на соответствие нормам ГОСТа.
Вы можете оформить беспроцентную рассрочку на 3, 6, или 12 месяцев.
Вы можете пройти курс индивидуально.
Стоимость зависит от количества часов и программы курса, которая составляется на основе необходимых для вас тем.
Мы оставляем на сайте только востребованные курсы. Если что-то устаревает или утрачивает свою актуальность — мы их убираем.
Все программы курсов планово обновляются каждые полгода, либо по мере выхода серьёзных изменений.
English
РусскийРезультативность, Добро и Юмор! Их нам вполне хватает, чтобы на каждом этапе максимально удовлетворить наших учеников и довести их до результата.