Освойте востребованную профессию за 5 месяцев
СТАРТ ПОТОКА
21 МАРТА
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
видеолекции и задания
уровень сложности
можно с нуля
10+ проектов
в вашем портфолио
Старт программы обучения Аналитик данных с нуля
Онлайн формат обучения профессии Аналитик данных
Профессия Аналитик данных для начинающих с нуля
Практика и проекты по анализу в портфолио
Профессия

Аналитик данных

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Я даю согласие на обработку моих персональных данных.

кто такой аналитик данных //

Цифры без бизнеса — это математика. Бизнес без цифр — это авантюра. Цифры в основе бизнеса — это анализ данных.
Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными: собирает, обрабатывает и делает выводы на их основе, чтобы помочь принять верное бизнес-решение. Это может быть решение о том, какие товары нужно закупать в первую очередь, какой дизайн интерфейса выбрать или как назвать новый продукт. Данные есть даже у самого небольшого и узкоспециализированного бизнеса, поэтому аналитики данных нужны в любой сфере.

кому подойдет обучение //

Получите востребованные навыки для уверенного старта карьеры в аналитике
Углубите знания в своей области и поработаете над интересными проектами
Аналитик с опытом
Новичок в профессии
Научитесь оценивать эффективность каналов продвижения и сможете оптимизировать рекламный бюджет
Маркетолог
Сможете сами рассчитывать метрики бизнеса и уменьшите зависимость от технических специалистов
менеджер

чему научитесь//

Поработаете с данными из разных сфер бизнеса и узнаете, как аналитика помогает принимать управленческие решения

Извлекать пользу из данных любой сложности

Научитесь уверенно писать код на Python, освоите актуальные библиотеки для анализа данных

Использовать программирование в аналитике

Научитесь составлять продвинутые SQL-запросы и самостоятельно извлекать данные из хранилищ

Работать напрямую с базами данных

Поймёте, из чего складывается экономика продукта и как влиять на показатели бизнеса

Разбираться в продуктовых метриках

Освоите статистические методы, научитесь проводить A/B-тесты и делать надёжные выводы

Проводить исследования и проверять гипотезы

Узнаете, как строить понятные дашборды в BI-системах и правильно презентовать результаты своей работы

Разрабатывать отчёты для бизнеса

Над какими проектами будете работать //

В процессе обучения вы будете решать задачи, с которыми аналитики сталкиваются в своей работе. Мы разработали их для курса, чтобы вы могли отработать полученные навыки на практике.
Проанализируете финансовые показатели интернет-магазина одежды, самостоятельно соберёте unit-экономику, сформулируете гипотезы по улучшению сайта компании и поможете бизнесу увеличить ключевые метрики.
Примерите на себя роль продуктового аналитика сервиса доставки продуктов: поработаете с данными AppMetrica, определите наиболее эффективные каналы трафика, проведёте когортный анализ и выясните, на каком этапе воронки
Проведёте RFM-анализ клиентов крупной торговой сети. Выясните, кто покупает часто и много, а кто — часто, но мало. Определите тех, кто давно ничего не покупал, и поможете маркетологам выбрать подходящую аудиторию для акционной рассылки.
Изучите данные службы такси, которая испытывает сложности с удержанием водителей. Выясните, есть ли разница между водителями, которые уходят к конкурентам и которые остаются. Определите наиболее склонные к оттоку группы и дадите свои рекомендации по улучшению сервиса.
Оцените эффективность нового алгоритма поиска анкет: подберёте метрики, отвечающие за качество сервиса, сравните их в тестовой и контрольной группах и поможете команде продукта ответить на вопрос, стоит ли раскатывать новый алгоритм на всех пользователей.
Проанализируете данные Яндекс.Метрики о посещаемости новостного портала, который атаковали боты. Определите проблемные источники, через которые боты заходят на сайт, и сформируете наглядный отчёт в Google Таблицах. Напишете своих ботов на Python для отправки отчётов в Telegram и VK.

уже готовы записаться на курс?

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Я даю согласие на обработку моих персональных данных.

ваша карьера после курса //

Работает с большими объемами данных, структурирует информацию из разных источников, собирает витрины данных, автоматизирует процессы и вычисления, ищет (и находит) ответы на вопросы бизнеса.
Аналитик данных
Проектирует системы отчетности для структурных подразделений компании, разрабатывает интерактивные дашборды в BI-системах, помогает бизнес-заказчикам принимать решения.
BI-аналитик
Тесно взаимодействует с командой продукта, помогает развивать сервисы на основе анализа ключевых метрик, изучает пользовательский опыт, формулирует гипотезы, проводит A/B-тесты и выявляет точки роста продукта.
Продуктовый аналитик
Анализирует рекламные кампании, выявляет наиболее эффективные каналы трафика, настраивает сквозную аналитику, помогает скорректировать стратегию продвижения и оптимизировать бюджет.
Маркетинговый аналитик

как будете учиться //

Анатолий Карпов расскажет о каждом модуле и его технических аспектах. Вы узнаете, в чём уникальность каждого модуля, сколько вам понадобится времени на его освоение и как всё это применяется в ведущих IT-компаниях.

// про концепцию и содержание

// Берите максимум от обучения

> Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним
> Практикуйтесь на заданиях с кодом
> Отправляйте решения заданий на ревью и получайте обратную связь
> Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате

// Самостоятельно планируйте нагрузку

> Уроки открываются 3 раза в неделю — по понедельникам, средам и пятницам
> Продолжительность видео — от 15 до 40 минут
> На обучение понадобится от 15 часов в неделю
> Две недели на сдачу домашних заданий

// Решайте реальные задачи

> Практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса
> Закрепляйте навыки на задачах и проектах из индустрии
> Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении
Анатолий Карпов расскажет о каждом модуле и его технических аспектах. Вы узнаете, в чём уникальность каждого модуля, сколько вам понадобится времени на его освоение и как всё это применяется в ведущих IT-компаниях.

про концепцию и содержание

Берите максимум от обучения

> Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним
> Практикуйтесь на заданиях с кодом
> Отправляйте решения заданий на ревью и получайте обратную связь
> Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате

Самостоятельно планируйте нагрузку

> Уроки открываются 3 раза в неделю — по понедельникам, средам и пятницам
> Продолжительность видео — от 15 до 40 минут
> На обучение понадобится от 15 часов в неделю
> Две недели на сдачу домашних заданий

Решайте реальные задачи

> Практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса
> Закрепляйте навыки на задачах и проектах из индустрии
> Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении

кто будет помогать в обучении //

Всегда готовы поддержать, приободрить и помочь в решении организационных вопросов
Кураторы
Проверяют код, справедливо оценивают проекты и дают развёрнутую обратную связь
Ревьюеры
Помогают справиться с задачами, делятся опытом и подталкивают к правильному решению
Эксперты
Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования
Чат-бот Ева

как искать работу после обучения //

Пройдите карьерный курс для подготовки к поиску работы
3 месяца
средний срок успешного трудоустройства при соблюдении всех рекомендаций карьерных консультантов
Узнайте, как собрать все необходимое для поиска работы и правильно презентовать свои навыки
Составьте индивидуальный план развития с карьерным консультантом
Задавайте любые вопросы в Telegram-чате — мы подробно на них ответим
1
2
3
4
89% студентов
нашли работу благодаря карьерному сопровождению
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали

программа курса //

Профессия аналитика данных находится на стыке технических навыков и понимания бизнеса. В нашем курсе мы даём всё необходимое для уверенного старта карьеры — не просто учим писать код и считать метрики, а рассказываем, как с помощью этих знаний приносить пользу своему работодателю.

1. Python

автор:
Анатолий Карпов
Продолжительность:
2.5 недели
количество уроков:
8 уроков
Начнёте погружение в Python — основной инструмент аналитики. Научитесь писать код в Jupyter Notebook, познакомитесь с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Узнаете, как использовать Python для обработки данных, поиска закономерностей и визуализации.
Python
Jupyter Notebook
Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Анализ данных

2. Git

автор:
Анатолий Карпов
Продолжительность:
0.5 недели
количество уроков:
2 урока
Научитесь работать с кодом как разработчик. Познакомитесь с терминалом и командной строкой. Узнаете, как отслеживать и фиксировать изменения в коде с помощью Git. Опробуете на практике все возможности GitLab для совместной работы с данными.
GitLab
Командная строка
Контроль версий