ПРОДВИНУТАЯ АНАЛИТИКА. ОБУЧЕНИЕ У НАС
|

Научим применять передовые методы анализа данных для принятия верных бизнес-решений.
СТАРТ ПРОГРАММЫ
ОСЕНЬ 2022 ГОДА
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
ОНЛАЙН
КОМУ ПОДОЙДЁТ
JUNIOR/MIDDLE/SENIOR
ПОЭТАПНАЯ ОПЛАТА
НА 6 МЕСЯЦЕВ
karpov.courses × expf

ВЫБЕРИТЕ ПРАВИЛЬНЫЙ ВЕКТОР РАЗВИТИЯ В АНАЛИТИКЕ

Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.
Преподаватель курса Валерий Бабушкин
expf
ВИТАЛИЙ ЧЕРЕМИСИНОВ
Разбираетесь в узкоспециализированных темах и хотите расширить область компетенций, а также узнать больше о передовых решениях продуктовых бизнес-задач.
JUNIOR/MIDDLE АНАЛИТИК
Имеете опыт решения продуктовых задач, хотите углубить свои знания и определиться с направлением дальнейшего развития в аналитике.
SENIOR АНАЛИТИК

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

Я УЖЕ ЗНАЮ PYTHON, SQL И СТАТИСТИКУ, НО НЕ ПОНИМАЮ, ГДЕ ПРИМЕНИТЬ ЭТИ ЗНАНИЯ
На курсе мы рассмотрим наиболее популярные направления бизнеса, в которых применяются инструменты для анализа данных. Вы сформируете общее представление о рынке и определитесь с областью для дальнейшего развития вашей карьеры.
ЕЩЁ
У МЕНЯ УЖЕ ЕСТЬ ОПЫТ В АНАЛИТИКЕ, НО МНЕ НЕ ХВАТАЕТ ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРОДУКТОВЫХ ЗАДАЧ
Мы тщательно проработали программу курса и уделили большое внимание практике. Преподаватели поделятся своим опытом решения прикладных задач и научат применять все современные инструменты для проведения A/B-тестов и продуктовых исследований.
МНЕ НАДОЕЛО ПИСАТЬ ОДНОТИПНЫЕ SQL ЗАПРОСЫ, Я ХОЧУ ВЛИЯТЬ НА РАЗВИТИЕ ПРОДУКТА
В отдельном модуле курса мы рассмотрим, как искать драйверы роста продуктовых метрик с помощью методологий, применяемых стратегическими консультантами. Вы научитесь строить деревья решений и деревья метрик и сможете применить новые знания для развития продукта вашей компании.
У МЕНЯ УЖЕ ЕСТЬ ОПЫТ В АНАЛИТИКЕ, НО МНЕ НЕ ХВАТАЕТ ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРОДУКТОВЫХ ЗАДАЧ
Мы тщательно проработали программу курса и уделили большое внимание практике. Преподаватели поделятся своим опытом решения прикладных задач и научат применять все современные инструменты для проведения A/B-тестов и продуктовых исследований.
МНЕ НАДОЕЛО ПИСАТЬ ОДНОТИПНЫЕ SQL ЗАПРОСЫ, Я ХОЧУ ВЛИЯТЬ НА РАЗВИТИЕ ПРОДУКТА
В отдельном модуле курса мы рассмотрим, как искать драйверы роста продуктовых метрик с помощью методологий, применяемых стратегическими консультантами. Вы научитесь строить деревья решений и деревья метрик и сможете применить новые знания для развития продукта вашей компании.

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ >

Продуктовые задачи
Инфраструктура
Поддержка студентов
Поиск работы

РЕШАЙТЕ ВАЖНЫЕ ПРОДУКТОВЫЕ ЗАДАЧИ

Разбирайте на практике нестандартные подходы к дизайну офлайн и онлайн A/B-экспериментов
Исследуйте ключевые метрики: чувствительность и направленность
Разрабатывайте фреймворки для поиска новых метрик
Применяйте ML-алгоритмы для поиска точек роста продукта
  • Используйте инструменты для построения и масштабирования аналитической инфраструктуры
  • Изучайте методы структурирования бизнес-кейсов и решения прикладных задач
  • Перенимайте опыт представителей ведущих IT-компаний

ИСПОЛЬЗУЙТЕ НАШУ ИНФРАСТРУКТУРУ

 Работайте со всеми необходимыми инструментами на выделенном сервере
 Практикуйтесь на данных из реальных задач с использованием технологий: ClickHouse, Jupyter, Spark, Kafka
 Изучайте решения преподавателей и других студентов

ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ

 Общайтесь с другими студентами и делитесь идеями
 Обсуждайте задачи и проекты с экспертами рынка
 Вашими преподавателями будут специалисты из ведущих российских компаний
Консультируйтесь с HR специалистами
Учитесь правильно презентовать свои навыки
Откликайтесь на вакансии компаний-партнёров
Проходите собеседования и устраивайтесь на работу

УСТРАИВАЙТЕСЬ НА РАБОТУ

ИСПОЛЬЗУЙТЕ НАШУ ИНФРАСТРУКТУРУ
Работайте со всеми необходимыми инструментами на выделенном сервере
Практикуйтесь на данных из реальных задач с использованием технологий: ClickHouse, Jupyter, Spark, Kafka
Изучайте решения преподавателей и других студентов
90
ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ
 Общайтесь с другими студентами и делитесь идеями
 Обсуждайте задачи и проекты с экспертами рынка
 Вашими преподавателями будут специалисты
108
УСТРАИВАЙТЕСЬ 
НА РАБОТУ
 Консультируйтесь с HR специалистами
 Учитесь правильно презентовать свои навыки
 Откликайтесь на вакансии компаний-партнёров
 Проходите собеседования и устраивайтесь на работу
108

НА КУРСЕ ИСПОЛЬЗУЕМ >>>

ЧТО НЕОБХОДИМО ДЛЯ КУРСА?

PYTHON
> Знание синтаксиса языка

> Понимание базовых структур данных (список, словарь, кортеж)

> Знание основ ООП (что такое интерфейс, объект, класс; знание паттернов не требуется, но будет полезно)

> Владение библиотеками pandas, numpy, scipy (агрегирование данных, статистические критерии для проверки гипотез, векторизация)
SQL
> Знание базового синтаксиса (SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING)

> Умение составлять подзапросы и делать все виды JOIN

> Навык работы с оконными функциями
СТАТИСТИКА
> Знание основ теории вероятностей и математической статистики

> Знание концепции проверки статистических гипотез

> Понимание принципа работы A/B-тестов
PYTHON
> Знание синтаксиса языка

> Понимание базовых структур данных (список, словарь, кортеж)

> Знание основ ООП (что такое интерфейс, объект, класс; знание паттернов не требуется, но будет полезно)

> Владение библиотеками pandas, numpy, scipy (агрегирование данных, статистические критерии для проверки гипотез, векторизация)
SQL
> Знание базового синтаксиса (SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING)

> Умение составлять подзапросы и делать все виды JOIN

> Навык работы с оконными функциями
СТАТИСТИКА
> Знание основ теории вероятностей и математической статистики

> Знание концепции проверки статистических гипотез

> Понимание принципа работы A/B-тестов
Наш курс можно рассматривать как отправную точку для развития в конкретной области, связанной с анализом данных. Если вы уже успели получить рабочий опыт и готовы погрузиться в более узкие и специализированные задачи, новые знания и практические навыки, полученные на курсе, помогут сделать выбор в пользу машинного обучения, инженерии данных или аналитики в определённой сфере бизнеса.
Преподаватель курса Валерий Бабушкин
expf
ИСКАНДЕР МИРМАХМАДОВ

ПРОГРАММА КУРСА ://

1. Структурирование кейсов и Problem Solving
Аналитику часто поручают сложные задачи, с которыми он ранее не сталкивался. Но это не повод сомневаться в своих силах — у всякой проблемы всегда есть решение. Разберём подходы и фреймворки, которые позволяют грамотно выстраивать работу над любыми бизнес-кейсами, будь то поиск точек роста продукта или прогнозирование ключевых показателей. Познакомимся с MECE, Value Chains и другими важными методами структурирования информации и поиска решений.
2. Эксперименты
Проверка гипотез и проведение экспериментов — неотъемлемая часть работы над продуктом. Познакомимся с продвинутыми инструментами для запуска A/B-тестов и анализа их результатов. Научимся решать задачи, с которыми рано или поздно сталкивается каждый аналитик: расчёт сложных метрик, ускорение и повышение чувствительности экспериментов, учёт эффекта новизны и систематической ошибки выборки. На практике рассмотрим ratio-метрики, bias adjustment оценщики, CUPED, VWE и другие передовые подходы.
3. ML для анализа данных
Передовые аналитические решения часто опираются на математические модели и инструменты машинного обучения. Познакомимся с наиболее популярными ML-алгоритмами и научимся с их помощью решать исследовательские задачи: сегментация клиентов, анализ текстов и поиск факторов, влияющих на бизнес-метрики. Подробно рассмотрим методы прогнозирования, оптимизации бизнес-процессов и обработки естественного языка.
4. Аналитическая инфраструктура
Даже самая продвинутая аналитическая система будет бесполезна для бизнеса, если работает на некачественных данных. Обсудим существующие стандарты и требования, рассмотрим архитектуру хранилищ данных, научимся поднимать их с нуля и правильно ставить задачи дата-инженерам. На практике поработаем с ClickHouse, Spark и инструментами сквозной аналитики.
* как работают команды аналитиков
Бонусный модуль: обзор текущей ситуации на рынке в построении аналитических команд. Рассмотрим, как они организованы в разных отраслевых продуктах.
1. Структурирование кейсов и Problem Solving
Аналитику часто поручают сложные задачи, с которыми он ранее не сталкивался. Но это не повод сомневаться в своих силах — у всякой проблемы всегда есть решение. Разберём подходы и фреймворки, которые позволяют грамотно выстраивать работу над любыми бизнес-кейсами, будь то поиск точек роста продукта или прогнозирование ключевых показателей. Познакомимся с MECE, Value Chains и другими важными методами структурирования информации и поиска решений.
2. Эксперименты
Проверка гипотез и проведение экспериментов — неотъемлемая часть работы над продуктом. Познакомимся с продвинутыми инструментами для запуска A/B-тестов и анализа их результатов. Научимся решать задачи, с которыми рано или поздно сталкивается каждый аналитик: расчёт сложных метрик, ускорение и повышение чувствительности экспериментов, учёт эффекта новизны и систематической ошибки выборки. На практике рассмотрим ratio-метрики, bias adjustment оценщики, CUPED, VWE и другие передовые подходы.
3. ML для анализа данных
Передовые аналитические решения часто опираются на математические модели и инструменты машинного обучения. Познакомимся с наиболее популярными ML-алгоритмами и научимся с их помощью решать исследовательские задачи: сегментация клиентов, анализ текстов и поиск факторов, влияющих на бизнес-метрики. Подробно рассмотрим методы прогнозирования, оптимизации бизнес-процессов и обработки естественного языка.
4. Аналитическая инфраструктура
Даже самая продвинутая аналитическая система будет бесполезна для бизнеса, если работает на некачественных данных. Обсудим существующие стандарты и требования, рассмотрим архитектуру хранилищ данных, научимся поднимать их с нуля и правильно ставить задачи дата-инженерам. На практике поработаем с ClickHouse, Spark и инструментами сквозной аналитики.
* КАК РАБОТАЮТ КОМАНДЫ АНАЛИТИКОВ
Бонусный модуль: обзор текущей ситуации на рынке в построении аналитических команд. Рассмотрим, как они организованы в разных отраслевых продуктах.

ЕСЛИ ЭТОТ КУРС КАЖЕТСЯ ВАМ СЛОЖНЫМ

ПРОГРАММА ТРУДОУСТРОЙСТВА>>>

ТРУДОУСТРОЙСТВО

Вместе достигнем желаемой цели

ПОДГОТОВКА

Поможем составить сильное резюме

РЕКОМЕНДАЦИИ

Расскажем о вас компаниям-партнёрам

СОБЕСЕДОВАНИЕ

Организуем интервью с работодателем
90%
Трудоустроенных выпускников
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Будем поддерживать вас в течение всего процесса трудоустройства.
Наша цель — довести вас до оффера.
ПОДРОБНЕЕ
САМОПРЕЗЕНТАЦИЯ
Чтобы получить сильное резюме и навыки самопрезентации вы пройдете:
- Лекции и вебинары по составлению резюме от HR-эксперта Яндекс
- Тест-драйв собеседования
- Консультацию, на которой определите стратегию поиска работы и пропишете карьерные цели
79
ОТСЛЕЖИВАНИЕ ПРОГРЕССА
Свой прогресс в трудоустройстве вы будете отслеживать с помощью специальных дневников. Работать над ошибками мы будем вместе с вами: мы подскажем, что нужно подтянуть и в каком направлении лучше мыслить, чтобы эффективнее справляться с задачами на собеседованиях.
90
РАБОТА МЕЧТЫ
Наша цель — довести вас до оффера. Среднее время трудоустройства с сопровождением составляет 1-1,5 месяца.
108
САМОПРЕЗЕНТАЦИЯ
Чтобы получить сильное резюме и навыки самопрезентации вы пройдете:
- Лекции и вебинары по составлению резюме от HR-эксперта Яндекс
- Тест-драйв собеседования
- Консультацию, на которой определите стратегию поиска работы и пропишете карьерные цели
ВЫБОР ВАКАНСИЙ
После подготовки всех необходимых материалов вы получите доступ к Telegram-каналам, где ежедневно обновляются вакансии от наших партнёров. На заинтересовавшие вас вакансии HR отправят ваше резюме с рекомендациями и организуют собеседование.
ОТСЛЕЖИВАНИЕ ПРОГРЕССА
Свой прогресс в трудоустройстве вы будете отслеживать с помощью специальных дневников. Работать над ошибками мы будем вместе с вами: подскажем, что нужно подтянуть и в каком направлении лучше мыслить, чтобы эффективнее справляться с задачами на собеседованиях.
РАБОТА МЕЧТЫ
Наша цель — довести вас до оффера. Среднее время трудоустройства с сопровождением составляет 1-1,5 месяца.

ВЫПУСКНИКИ НАШЕЙ ШКОЛЫ РАБОТАЮТ >>>

СТОИМОСТЬ

Оплата в течение 6 месяцев
Скидка 30 000 ₽
при полной оплате
> Как устроены аналитические команды
> Поддержка преподавателей
> Работа на удаленном сервере
> Работа с экспериментами
> Работа с продуктом
> Машинное обучение для аналитика
> Аналитическая архитектура
180 000₽
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
150 000 ₽
ПОМЕСЯЧНО:
30 000 ₽
ОСЕНЬ 2022
СТАРТ:
Курс находится в разработке

Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения. Подробнее здесь.
налоговый вычет
гарантия возврата
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернём деньги.

УЧИТЕСЬ У >ЛУЧШИХ>

FAQ

Есть ли у вас образовательная лицензия? 
Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № 042 048 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.
Смогу ли я оформить налоговый вычет за обучение?
Да. Если вы оплатили обучение на курсе после 23 мая 2022 года, являетесь налоговым резидентом России и уплачиваете подоходный налог, вы можете оформить вычет. Однако подать документы можно только в году, следующем за годом оплаты обучения.
Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.
Какими знаниями нужно обладать для прохождения курса?
Для комфортного обучения на курсе необходимо уметь составлять SQL запросы к базам данных и писать код на Python: знать основы ООП и владеть библиотеками pandas, numpy, scipy. Также вы должны быть знакомы с основами теории вероятностей и математической статистики, концепцией проверки статистических гипотез и принципом работы A/B-тестов.
Какие программы и оборудование нужны для обучения?
Лекции вы сможете смотреть с любого устройства, но для написания кода вам потребуется компьютер или ноутбук. Требований к конфигурации и мощности нет — мы предоставим всю необходимую инфраструктуру для работы на удалённом сервере. На старте обучения специальные программы устанавливать не обязательно — будут нужны только браузер и стандартные приложения для общения: Telegram, Zoom и Slack.
Как много времени нужно будет уделять обучению?
В среднем наши студенты занимаются по 10-15 часов в неделю. Этого времени достаточно, чтобы успевать смотреть лекции и вовремя выполнять домашние задания.
Смогу ли я совмещать обучение с работой?
Мы организовали обучение таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учёбой и личной жизнью. Заниматься вы сможете в любое время и в удобном для вас темпе — все лекции записаны заранее и разбиты на отдельные видео, а для домашних заданий установлены мягкие двухнедельные дедлайны.
Как будет проходить обучение?
Обучение длится 6 месяцев. Каждую неделю будет проходить по три урока, доступ к которым будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий, на выполнение которых отводится две недели. По истечении двухнедельного дедлайна будет открываться доступ к разборам заданий. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к преподавателям и специалистам команды поддержки. В конце обучения вас будет ждать финальный проект, который поможет закрепить полученные знания и станет отличным дополнением к вашему резюме. Все учебные материалы будут доступны круглосуточно на нашей образовательной платформе.
Что если у меня возникнут сложности с выполнением заданий?
Во время обучения вполне нормально «застрять» на каком-то задании. На этот случай у нас работает команда поддержки, которая поможет разобраться со сложной задачей. 
ЧИТАТЬ ЕЩЕ
Что если я начну отставать от программы курса?
Если вдруг что-то пойдёт не по плану и вы почувствуете, что отстаёте от программы, сообщите об этом кураторам курса. Вместе мы придумаем, как сделать ваше обучение более удобным.
Я смогу общаться с преподавателями и другими студентами?
Конечно, сможете. Всё общение с преподавателями, однокурсниками и командой поддержки будет проходить в Slack. В чате можно будет задать любые вопросы по обучению.
Останется ли у меня доступ к учебным материалам после окончания курса?
Да, останется. Лекции, конспекты и домашние задания будут доступны вам всегда, даже после окончания обучения. Единственное, к чему пропадёт доступ, это удалённый сервер. Но не волнуйтесь, мы заранее вас предупредим и дадим возможность сохранить все необходимые файлы.
Помогаете ли вы с трудоустройством?
Да, у нас работает программа трудоустройства, благодаря которой работу находят 90% наших выпускников. Сначала мы расскажем, как правильно составлять резюме и сопроводительное письмо, проведём пробное собеседование и научим правильно презентовать свои навыки. Затем мы направим ваше резюме компаниям-партнёрам, среди которых Озон, Яндекс, Авито и многие другие. Всё это время вас будет сопровождать наш менеджер по трудоустройству. В среднем от подачи резюме до получения оффера проходит 1–1,5 месяца.
Что произойдёт после оплаты?
После подачи заявки и оплаты обучения вы присоединитесь к ближайшему учебному потоку. Обучение на потоках начинается каждый месяц — к этому времени вас зарегистрируют во всех необходимых системах. В день старта вам придёт письмо с логином и паролем, а также ссылками на чаты в Slack и Telegram.
Как я могу оплатить обучение?
Вы можете оплатить обучение банковской картой. Доступны два варианта: заплатить всю сумму сразу или платить ежемесячно равными платежами. При полной оплате обучение будет стоить меньше.
Могу ли я платить за обучение частями?
Да, мы предоставляем возможность поэтапной оплаты обучения. Поэтапная оплата происходит равными платежами раз в месяц. Для выбора поэтапной оплаты перейдите по соответствующей ссылке на странице оплаты.
Смогу ли я вернуть деньги, если курс мне не понравится?
Да, сможете. В течение первых двух недель можно вернуть оплату за весь курс. Если проучитесь дольше, то сможете вернуть оплату за вычетом стоимости уже открытых уроков.
Заполните форму, мы свяжемся с вами, ответим на все ваши вопросы и подробнее расскажем о курсе.

Остались вопросы?