Новогодние скидки!
00
00
00
дней
часов
минут
00
секунд
:
:
:

Hard Аналитика данных

Повысьте грейд за 6 месяцев
СТАРТ ПОТОКА
СКОРО ПОЯВИТСЯ
Старт потока продвинутого курса Hard Аналитика данных
уровень сложности
JUNIOR+ / middle
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
видеолекции и задания
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Поэтапная оплата курса Hard Аналитика
курс от экспертов индустрии
Кому подойдет курс Hard Аналитика
Курс
01
дней
02
часов
03
минут
04
секунд

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

кому подойдет курс //

На курсе «Hard Аналитика данных» вы освоите навыки, необходимые аналитику уровня middle, а после курса сможете претендовать на повышение грейда как внутри компании, так и при поиске работы.

Аналитик данных уровня junior

Аналитик данных уровня middle

Продуктовый аналитик

BI-аналитик

Курс для BI-аналитика
Курс для продуктового аналитика
Курс для аналитика данных уровня Middle
Курс для аналитика данных уровня Junior

Кто такой middle аналитик данных >>

При составлении программы мы опирались на опыт практиков индустрии и нанимающих лидов, а также проанализировали карты компетенций крупных российских tech-компаний.
Для middle аналитиков важны не только hard, но и soft skills — именно поэтому в обучении мы уделяем особое внимание общению с заказчиками и объясняем, как преодолеть сложности кросс-командной коммуникации.
Специалист растет, когда успешно справляется с новыми для себя задачами или решает проблемы шире своей зоны ответственности. Это возможно только тогда, когда багаж знаний включает не только основы работы с данными, но и темы из смежных областей, — поэтому в программе курса вы найдете 4 модуля из разных сфер Data Science.
мы сделали 2 важных вывода:
1
2
Middle-аналитик данных

почему курс актуален //

Программа курса «Hard Аналитика данных» поможет в решении проблем, с которыми нередко сталкиваются аналитики крупных компаний — даже если вы лично пока с ними еще не сталкивались.
Аналитикам часто приходится создавать дашборды. Но если они формируются без понимания задач бизнеса, то только отнимают время у команды.
Создание ненужных отчетностей
Чтобы успешно работать в связке с узкими специалистами, нужно разбираться в области. Еще лучше — уметь самостоятельно писать пайплайны обработки данных, если у компании нет команды DWH.
Неэффективная коммуникация с командой DWH
В процессе обучения вы разберетесь в типах хранилищ данных и способах взаимодействия с ними, а также освоите Spark, S3, Clickhouse как самые популярные и оптимальные инструменты обработки больших данных.
Стандартные A/B-тесты работают не всегда, а ошибка в расчетах может обернуться большими расходами. Аналитик данных уровня middle должен знать, как выйти за пределы применения стандартных тестов и ответить на сложные вопросы заказчика.
Задачи, которые нельзя решить стандартными методами
На курсе вы узнаете, как выстроить культуру экспериментов в компании, изучите продвинутые методы экспериментов и узнаете что делать в случаях, если провести стандартный A/B-тест невозможно.
Аналитики данных регулярно взаимодействуют с командой инженеров машинного обучения, поэтому полезно знать основы и уметь решать базовые задачи самостоятельно. Еще лучше, если аналитик умеет сам строить модели — это дает преимущество на рынке труда.
Незнание методов машинного обучения
В процессе обучения вы разберетесь, как создавать и обучать модели, а затем оценивать и интерпретировать результаты для бизнеса.
На курсе вы освоите продуктовый подход, узнаете, какие существуют альтернативы дашбордам, и научитесь выбирать оптимальный вариант отчетности для решения поставленной задачи. Ваши дашборды будут отражать максимум информации и четко отвечать на запросы бизнеса.
Аналитикам часто приходится создавать дашборды. Но если они формируются без понимания задач бизнеса, то только отнимают время у команды.
  1. Создание ненужных отчетностей
Чтобы успешно работать в связке с узкими специалистами, нужно разбираться в области. Еще лучше — уметь самостоятельно писать пайплайны обработки данных, если у компании нет команды DWH.
2. Неэффективная коммуникация с командой DWH
В процессе обучения вы разберетесь в типах хранилищ данных и способах взаимодействия с ними, а также освоите Spark, S3, Clickhouse как самые популярные и оптимальные инструменты обработки больших данных.
Стандартные A/B-тесты работают не всегда, а ошибка в расчетах может обернуться большими расходами. Аналитик данных уровня middle должен знать, как выйти за пределы применения стандартных тестов и ответить на сложные вопросы заказчика.
3. задачи, которые нельзя решить стандартными методами
На курсе вы узнаете, как выстроить культуру экспериментов в компании, изучите продвинутые методы экспериментов и узнаете что делать в случаях, если провести стандартный A/B-тест невозможно.
Аналитики данных регулярно взаимодействуют с командой инженеров машинного обучения, поэтому полезно знать основы и уметь решать базовые задачи самостоятельно. Еще лучше, если аналитик умеет сам строить модели — это дает преимущество на рынке труда.
4. Незнание методов машинного обучения
В процессе обучения вы разберетесь, как создавать и обучать модели, а затем оценивать и интерпретировать результаты для бизнеса.
На курсе вы освоите продуктовый подход, узнаете, какие существуют альтернативы дашбордам, и научитесь выбирать оптимальный вариант отчетности для решения поставленной задачи. Ваши дашборды будут отражать максимум информации и четко отвечать на запросы бизнеса.

что нужно для начала /?/

Знаете базовый синтаксис, умеете работать с библиотеками на уровне экспорта/импорта данных, владеете навыком построения базовых визуализаций
Владеете навыком проверки гипотез, знакомы со статистическими критериями и p-value
Уже работали с Tableau, Power BI, Superset или похожими инструментами
Умеете писать запросы с JOIN, where, group by и агрегационными функциями
PYTHON
SQL
Дашборды и визуализация данных
Статистика и теория вероятностей
Консультация по курсу Hard Аналитика данных для повышения квалификации
Оставьте заявку, мы свяжется с вами и поможем подобрать курс, который будет полностью соответствовать вашему уровню и целям.

НЕ УВЕРЕНЫ, ЧТО КУРС ВАМ ПОДХОДИТ?

программа курса >>

Продуктовый подход к созданию отчетности

преподаватель:
Роман Бунин
Продолжительность:
3 недели
Практические задания:
После каждого блока

Работа с командой DWH и обработка больших данных

преподаватели:
Евгений Ермаков, Александр Волынский
Продолжительность:
5 недель
финальный проект:
по модулю

Продвинутые эксперименты

преподаватель:
Дмитрий Казаков
Продолжительность:
10 недель
финальный проект:
по модулю

Машинное обучение для решения задач аналитики

преподаватель:
Никита Табакаев
Продолжительность:
5 недель

авторы курса //

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
  • руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB
  • хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer
  • специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных
  • студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ
Нерсес Багиян
Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Нерсес Багиян - Преподаватель курса Hard-аналитики данных
Chief Analytics Officer in Kolesa Group
  • Отвечает за развитие команд продуктовой аналитики, экспериментов, DWH, UX-research и Data Science.
  • Работает над построением data-driven, experiment-driven культуры и discovery процессов в продуктовой аналитике.
  • Работал в команде построения BI одного из крупнейших банков Казахстана Kazkom.
ДМИТРИЙ КАЗАКОВ
Chief Analytics Officer in Kolesa Group
Дмитрий Казаков - Преподаватель курса Hard-аналитики данных
BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go
  • BI-евангелист Яндекс Облако, в прошлом три года руководил группой развития BI Yandex Go
РОМАН БУНИН
BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go
Роман Бунин - Преподаватель курса Hard-аналитики данных
Руководитель платформы данных toloka.ai
  • Более 10 лет опыта работы с данными.
  • Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси.
  • Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
  • Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.
ЕВГЕНИЙ ЕРМАКОВ
Руководитель платформы данных toloka.ai
Евгений Ермаков - Преподаватель курса Hard-аналитики данных
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
  • Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
  • Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
АЛЕКСАНДР ВОЛЫНСКИЙ
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
Александр Волынский - Преподаватель курса Hard-аналитики данных
Аналитик Raiffeisen CIB
Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB
Никита Табакаев - Преподаватель курса Hard-аналитики данных
Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
  • руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB
  • хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer
  • специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных
  • студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ
Нерсес Багиян
Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Chief Analytics Officer in Kolesa Group
  • Отвечает за развитие команд продуктовой аналитики, экспериментов, DWH, UX-research и Data Science.
  • Работает над построением data-driven, experiment-driven культуры и discovery процессов в продуктовой аналитике.
  • Работал в команде построения BI одного из крупнейших банков Казахстана Kazkom.
ДМИТРИЙ КАЗАКОВ
Chief Analytics Officer in Kolesa Group
BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go
BI-евангелист Яндекс Облако, в прошлом три года руководил группой развития BI Yandex Go
РОМАН БУНИН
BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go
Руководитель платформы данных toloka.ai
  • Более 10 лет опыта работы с данными.
  • Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси.
  • Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
  • Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.
ЕВГЕНИЙ ЕРМАКОВ
Руководитель платформы данных toloka.ai
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
  • Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
  • Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
АЛЕКСАНДР ВОЛЫНСКИЙ
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
Аналитик Raiffeisen CIB
Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB

как будете учиться /?/

как будете учиться

  • Уроки открываются 3 раза в неделю — по понедельникам, средам и пятницам
  • Все лекции доступны в записи и разбиты на компактные видео по 15−40 минут
  • На обучение понадобится в среднем от 8 до 16 часов в неделю
  • Сдавать домашние задания можно в течение двух недель
=> Самостоятельно планируйте нагрузку
  • Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним
  • Практикуйтесь на заданиях с кодом
  • Отправляйте решения на ревью и получайте обратную связь
  • Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате
  • Погружайтесь в дополнительные материалы в каждом уроке
  • Выполняйте проекты в каждом модуле
  • Практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса
  • Закрепляйте навыки на задачах и проектах из индустрии
  • Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении
=> Решайте реальные задачи
=> Берите максимум от обучения

кто будет помогать в обучении //

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

стоимость обучения >>

Беспроцентная рассрочка от наших партнёров

hard аналитика данных

> Продуктовый подход к созданию отчетности
> Работа с командой DWH и обработка больших данных
> Машинное обучение для решения задач аналитики
111 600 ₽ *
ПОЛНАЯ ОПЛАТА ИЛИ В РАССРОЧКУ НА 6 МЕСЯЦЕВ:
Скидка 27 000 ₽ при единовременной оплате или в рассрочку на 6 месяцев от Т-Банка
> Продвинутые эксперименты
> Поддержка преподавателей
> Работа на удаленном сервере
рассрочка от партнёра:
* При рассрочке на 12 месяцев.
12 500 ₽
Срок рассрочки можно выбрать на этапе оплаты. Доступны опции от 6 до 12 мес.
11 625 ₽ / мес. *
Выгодно
120 000 ₽
* С учётом скидки 7%
* С учётом скидки 7%

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
УДОБНЫЙ ЕЖЕМЕСЯЧНЫЙ ПЛАТЕЖ С БЕСПРОЦЕНТНОЙ РАССРОЧКОЙ ИЛИ ОПЛАТА ЧАСТЯМИ ОТ НАШИХ ПАРТНЁРОВ
Обучение может оплатить ваш работодатель >>

отзывы выпускников //

  • По моему мнению, курс HDA — крутой уникальный продукт на русскоязычном образовательном рынке, который решает самую злободневную задачу: сделать «крутые инструменты» — «бизнесовыми крутыми инструментами». Идея прослеживается во всех модулях курса.

    Читать полностью →
    Вера Ингинен
  • Примерно за полгода до поступления на курс задумался, что пора расти в профессии дальше, искал информацию самостоятельно, но не был уверен, что стоит изучать, а на что лучше не тратить время.

    Читать полностью →
    Данила Гончаров

FAQ >>

Остались вопросы?

Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
Консультация по курсу продвинутой аналитики данных