ХОЧЕШЬ СТАТЬ АНАЛИТИКОМ?
ОБУЧЕНИЕ У НАС |

СТАРТ ПРОГРАММЫ
15 АВГУСТА 2022
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
ОНЛАЙН
КОМУ ПОДОЙДЁТ
ДЛЯ НОВИЧКОВ
ПОЭТАПНАЯ ОПЛАТА
НА 5 МЕСЯЦЕВ
Три лекции в неделю. Постоянная практика. Реальные задачи. Будет очень интенсивно, но результат того стоит.
Три лекции в неделю. Постоянная практика. Реальные задачи.
Будет очень интенсивно, но результат того стоит.
FAQ
ПОДАРИТЬ ОБУЧЕНИЕ
Мы свяжемся с вами и подготовим сертификат
Удобный способ связи
Сумма сертификата
1000
150000
Мы используем cookie-файлы.
Вы не против?
ОК
АНАТОЛИЙ КАРПОВ
Мы рекомендуем уделять учёбе 10−15 часов в неделю, также у нас есть онлайн поддержка от менторов и преподавателей курса.
МЫ ПРЕДОСТАВЛЯЕМ ВСЮ ИНФРАСТРУКТУРУ. ОТ ВАС ТРЕБУЕТСЯ ТОЛЬКО БРАУЗЕР!
Все лекции курса состоят из видеозаписей продолжительностью 15−30 минут, чтобы вы могли учиться в удобном для вас темпе.
ВЫ САМИ ВЫБИРАЕТЕ ИНТЕНСИВНОСТЬ СВОЕГО ОБУЧЕНИЯ!
IT-индустрия меняется постоянно и быстро. Чем быстрее и напряжённее программа обучения, тем проще вам будет влиться в реальную работу и следовать за изменениями. Наша программа охватывает весь спектр Hard Skills, которые нужны на позиции аналитика.
EX-ведущий аналитик Mail.ru, VK и JetBrains

ВАШЕ РЕЗЮМЕ == ЧЕРЕЗ 5 МЕСЯЦЕВ

Аналитик данных
80 000 рублей.
ЖЕЛАЕМАЯ ЗАРПЛАТА ОТ
Использую Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), оформляю результаты в Jupyter Notebook

Для визуализации и создания дашбордов применяю Tableau и Redash

Работаю над совместными проектами через Jupyter Hub, использую Git для командной работы. Имею опыт работы на удаленном сервере через командную строку

Умею составлять сложные запросы в ClickHouse и PostgreSQL

На основании результатов A/B тестирования могу сделать выводы о наилучшей версии продукта

Знаю основные понятия теории вероятностей. Обладаю опытом проведения статистических тестов, предсказания цены на основании линейных моделей, а также владею методами бутстрэп-анализа

Понимаю, как мыслит продуктовый менеджер и какую ценность аналитик приносит бизнесу, умею рассчитывать основные продуктовые метрики и применять их для решения аналитических задач

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ

О курсе
Формат обучения 
Тренажеры
Настоящий кластер
Поддержка студентов

УЗНАВАЙТЕ ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ

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.

СМОТРИТЕ ЛЕКЦИИ И ИЗУЧАЙТЕ ТЕОРИЮ

— Общайтесь с преподавателями на живых семинарах
— Изучайте материалы в удобном для вас темпе

ЗАКРЕПЛЯЙТЕ ЗНАНИЯ В СПЕЦИАЛЬНЫХ ТРЕНАЖЕРАХ

— Практикуйтесь писать код на Python
— Формируйте запросы к базам данных
— Отправляйте свои решения на проверку
— Изучайте решения преподавателей и других студентов

РАБОТАЙТЕ НА НАСТОЯЩЕМ КЛАСТЕРЕ

— Практикуйтесь в боевых условиях
— Работайте с Big Data на кластере
— Анализируйте данные в BI-системах

ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ

- Обсуждайте задачи и проекты с экспертами рынка
- Вашими менторами будут аналитики из ведущих российских компаний
ЗАКРЕПЛЯЙТЕ ЗНАНИЯ В СПЕЦИАЛЬНЫХ ТРЕНАЖЕРАХ
— Практикуйтесь писать код на Python
— Формируйте запросы к базам данных
— Отправляйте свои решения на проверку
— Изучайте решения преподавателей и других студентов
90
РАБОТАЙТЕ НА НАСТОЯЩЕМ КЛАСТЕРЕ
— Практикуйтесь в боевых условиях
— Работайте с Big Data на кластере
— Анализируйте данные в BI-системах
108
ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ
— Обсуждайте задачи и проекты с экспертами рынка
— Вашими менторами будут аналитики из ведущих российских компаний
Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими востребованными инструментами, как Airflow, Git, Command line, Tableau, и повысите свою ценность на рынке труда.

УЖЕ РАБОТАЕТЕ В АНАЛИТИКЕ

У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы!

СТАРТ КАРЬЕРЫ

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

ПРОГРАММА КУРСА ://

1. PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
Заложим фундамент: освоим основы программирования, познакомимся с библиотеками для анализа данных, визуализации и работы с файловой системой. Будет непросто, но крутые аналитики обязаны знать эти инструменты. С первого дня начнем работать на удалённом сервере, все по-настоящему!
1.1. GIT
Познакомимся с командной строкой и широко используемым инструментом контроля версий — Git. Обсудим базовые команды, научимся работать с репозиториями и увидим, как Git позволяет объединять деятельность множества разработчиков и аналитиков в работе над одним проектом.
2. SQL
Освоим основы синтаксиса SQL. На примере ClickHouse научимся работать с системой управления базами данных и подключаться к ней с помощью Python. Начнем учиться грамотно визуализировать наши данные.
3. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
В данном блоке мы познакомимся с основами теории вероятностей. Знания в этой области необходимы для более глубоко понимания прикладной статистики.
4. Статистика
Научимся планировать A/B тесты и проверять статистические гипотезы. Акцент будет сделан на приложении статистики к решению задач из индустрии.
*после прохождения этого блока у вас будет промежуточный проект
5. A/B тесты
Практическое A/B тестирование подразумевает большую часть работы с математической статистикой. На лекциях рассмотрим основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания с помощью домашних заданий. 3 занятия, 2 домашние работы. Блок проводится совместно с партнёром experiment fest (2020).
6. Визуализация
Важный навык аналитика — уметь правильно представлять результаты своей работы в виде интерактивного дашборда. Посмотрим, какие бывают типы дашбордов, научимся подбирать и оформлять графики под разные задачи, узнаем, на чём необходимо делать акценты при верстке, а также попрактикуемся собирать требования к дашборду от заказчика. Всё это сделаем в BI-системе Tableau.
7. Развитие продукта
Сформируем продуктовое видение и более глубокое понимание бизнеса и продукта. Научимся находить общий язык с продакт-менеджерами и поймём, каким образом можно использовать анализ данных для развития бизнеса. Также рассмотрим, как организована работа команд в IT-продуктах.
8. Продуктовая аналитика
Поймём, какую ценность может приносить аналитика и как объяснить её бизнесу. Научимся определять потребности пользователей продукта и сегментировать их, считать юнит-экономику, выбирать правильные продуктовые метрики и драйвить рост бизнеса с помощью непрерывной проверки гипотез.
9. AIRFLOW
Ранее вы уже изучали, как можно решать задачи при помощи python, sql и других инструментов. Порой были такие задачи, которые нужно было делать ежедневно, например, следить за курсом акций, считать KPI или проверять успехи любимой команды. Для решения таких задач есть свои собственные инструменты — как простые шедулеры, так и сложные системы оркестрирования процессов. Airflow как раз такая система. Далее мы познакомимся с тем, как устроена его работа и как им пользоваться для решения задач
10. Как искать работу
На рынке труда грамотная презентация своих навыков порой так же важна, как и сами навыки, а неумение правильно вести коммуникацию может помешать устроиться на работу даже опытному аналитику. В этом блоке мы обсудим базовые вопросы, касающиеся поиска работы в сфере анализа данных, на примерах рассмотрим разные этапы поиска работы и зададим вопросы профессиональному рекрутеру одной из крупнейших IT-компаний России.
11. Итоговый проект
Вы попробуете себя в роли аналитика, выполняющего тестовое задание в компанию. Вы получите доступ к удалённому серверу и базам данных и попрактикуетесь решать задачи, с которыми в своей работе сталкиваются аналитики. Вам будут представлены на выбор разные аналитические проекты, в ходе работы над которыми вы сможете применить все навыки, которые приобрели за время прохождения курса. Вы будете писать код, работать с базами данных, автоматизировать рутинные задачи, искать инсайты в данных и анализировать результаты A/B-тестов. Как и в любой крупной компании, с помощью Git вы пройдёте code-ревью и получите фидбэк. Итоговый проект позволит вам закрепить полученные знания и непременно сделает ваше резюме более интересным для будущего работодателя.

Пример проекта нашей студентки по итогам обучения на курсе
1. PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
Заложим фундамент: освоим основы программирования, познакомимся с библиотеками для анализа данных, визуализации и работы с файловой системой. Будет непросто, но крутые аналитики обязаны знать эти инструменты. С первого дня начнем работать на удалённом сервере, все по-настоящему!
1.1. GIT
Познакомимся с командной строкой и широко используемым инструментом контроля версий — Git. Обсудим базовые команды, научимся работать с репозиториями и увидим, как Git позволяет объединять деятельность множества разработчиков и аналитиков в работе над одним проектом.
2. SQL
Освоим основы синтаксиса SQL. На примере ClickHouse научимся работать с системой управления базами данных и подключаться к ней с помощью Python. Начнем учиться грамотно визуализировать наши данные.
3. Теория вероятностей
В данном блоке мы познакомимся с основами теории вероятностей. Знания в этой области необходимы для более глубоко понимания прикладной статистики.
4. Статистика
Научимся планировать A/B тесты и проверять статистические гипотезы. Акцент будет сделан на приложении статистики к решению задач из индустрии.
*после прохождения этого блока у вас будет промежуточный проект
5. A/B тесты
Практическое A/B тестирование подразумевает большую часть работы с математической статистикой. На лекциях рассмотрим основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания с помощью домашних заданий. 3 занятия, 2 домашние работы. Блок проводится совместно с партнёром experiment fest (2020).
6. Визуализация
Важный навык аналитика — уметь правильно представлять результаты своей работы в виде интерактивного дашборда. Посмотрим, какие бывают типы дашбордов, научимся подбирать и оформлять графики под разные задачи, узнаем, на чём необходимо делать акценты при верстке, а также попрактикуемся собирать требования к дашборду от заказчика. Всё это сделаем в BI-системе Tableau.
7. Развитие продукта
Сформируем продуктовое видение и более глубокое понимание бизнеса и продукта. Научимся находить общий язык с продакт-менеджерами и поймём, каким образом можно использовать анализ данных для развития бизнеса. Также рассмотрим, как организована работа команд в IT-продуктах.
8. Продуктовая аналитика
Поймём, какую ценность может приносить аналитика и как объяснить её бизнесу. Научимся определять потребности пользователей продукта и сегментировать их, считать юнит-экономику, выбирать правильные продуктовые метрики и драйвить рост бизнеса с помощью непрерывной проверки гипотез.
9. AIRFLOW
Ранее вы уже изучали, как можно решать задачи при помощи python, sql и других инструментов. Порой были такие задачи, которые нужно было делать ежедневно, например, следить за курсом акций, считать KPI или проверять успехи любимой команды. Для решения таких задач есть свои собственные инструменты — как простые шедулеры, так и сложные системы оркестрирования процессов. Airflow как раз такая система. Далее мы познакомимся с тем, как устроена его работа и как им пользоваться для решения задач
10. Как искать работу
На рынке труда грамотная презентация своих навыков порой так же важна, как и сами навыки, а неумение правильно вести коммуникацию может помешать устроиться на работу даже опытному аналитику. В этом блоке мы обсудим базовые вопросы, касающиеся поиска работы в сфере анализа данных, на примерах рассмотрим разные этапы поиска работы и зададим вопросы профессиональному рекрутеру одной из крупнейших IT-компаний России.
11. Итоговый проект
Вы попробуете себя в роли аналитика, выполняющего тестовое задание в компанию. Вы получите доступ к удалённому серверу и базам данных и попрактикуетесь решать задачи, с которыми в своей работе сталкиваются аналитики. Вам будут представлены на выбор разные аналитические проекты, в ходе работы над которыми вы сможете применить все навыки, которые приобрели за время прохождения курса. Вы будете писать код, работать с базами данных, автоматизировать рутинные задачи, искать инсайты в данных и анализировать результаты A/B-тестов. Как и в любой крупной компании, с помощью Git вы пройдёте code-ревью и получите фидбэк. Итоговый проект позволит вам закрепить полученные знания и непременно сделает ваше резюме более интересным для будущего работодателя.

Пример проекта нашей студентки по итогам обучения на курсе

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.
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
ПОДРОБНЕЕ

НАШИ ВЫПУСКНИКИ РАБОТАЮТ ЗДЕСЬ >>>

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: мы 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.

СКОЛЬКО ЗАРАБАТЫВАЮТ >>> [АНАЛИТИКИ ДАННЫХ]

60-110к
JUNIOR
MIDDLE
110-180к
SENIOR
180К+

ДЕМОВЕРСИЯ

Попробуйте себя в роли аналитика данных, поработайте над первыми проектами и решите, подходит ли вам формат обучения.

ПОЛНАЯ ВЕРСИЯ

+ Python
+ SQL
+ Теория вероятностей
+ Статистика
+ A/B тесты
+ Визуализация
+ Развитие продукта
+ Продуктовая аналитика
+ Как искать работу
+ Итоговый проект
+ Поддержка от преподавателей
+ Работа на удалённом сервере
Начните осваивать профессию аналитика данных, получите доступ к работе на удалённом сервере и поддержке от наших преподавателей.
+ Три урока Python
+ Два учебных проекта
+ Практические задания
+ Разборы проектов и заданий
18 000 ₽
80 000 ₽
0 ₽
Регистрация на курсе открывается сразу после нажатия на кнопку ниже.
ПОМЕСЯЧНО:
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
Оплата в течение
5 месяцев
Скидка 10 000 ₽
при полной оплате
90 000 ₽
+ 3 лекции модуля «Python»
— SQL
— Теория вероятностей
— Статистика
— A/B тесты
— Визуализация
— Развитие продукта

— Продуктовая аналитика
— Как искать работу
— Итоговый проект
— Поддержка от преподавателей
— Работа на удалённом сервере
+ Python
+ SQL
+ Теория вероятностей
+ Статистика
+ A/B тесты
+ Визуализация
+ Развитие продукта
+ Продуктовая аналитика
+ Как искать работу
+ Итоговый проект
+ Поддержка от преподавателей
+ Работа на удалённом сервере
Доступ к демоверсии откроется после регистрации на образовательной платформе.
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.
Регистрация на образовательной платформе
Для доступа к демоверсии вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.

Вы сможете продолжить использовать свою учётную запись для обучения на полной версии курса или других наших программах.

Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
ЗАДАТЬ ВОПРОС
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу. Если вы хотите оплатить курс, перейдите по этой ссылке

НАЧАЛО КУРСА 15 АВГУСТА
Удобный способ связи
*Проверьте настройки приватности, чтобы мы смогли связаться с вами

УЧИТЕСЬ У >ЛУЧШИХ>

АНАТОЛИЙ КАРПОВ
Руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте. Автор онлайн-курсов по анализу данных на платформе stepik.org. Более 5 лет преподавал курсы по анализу данных, статистике и машинному обучению в Институте биоинформатики.
Работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains
Модули >>>
БЕСЛАН КУРАШОВ
Более 4 лет опыта работы в Яндексе. Развивал аналитику в Директе и Едадиле. Преподаёт в НИУ ВШЭ курсы «SQL и основы бизнес аналитики» и «Продуктовая аналитика» в рамках программы профессиональной переподготовки «Аналитик данных».
Cооснователь и преподаватель Karpov.Courses
Модули >>>
Показать ещё
РОМАН БУНИН
Руководитель команды визуализации Яндекс.Go
Модули >>>
Сертифицированный Tableau специалист, кандидат технических наук, более 6 лет профессионально занимается визуализацией данных. Автор блога и канала Reveal the Data о визуализации данных и Tableau.
АНАСТАСИЯ КУЗНЕЦОВА
BI-разработчик в Яндекс.Go
Модули >>>
Ведёт в НИУ ВШЭ курсы по проектированию дашбордов и аналитических систем. Автор Telegram-канала «Настенька и графики».
АЛЕКСАНДР ТИХОИВАНОВ
BI-аналитик в Яндекс.Еда
Разрабатывает курсы и программы обучения по Tableau и Power BI. Опыт работы в аналитике данных более 4 лет.
Модули >>>
АЛЕКСАНДРА ОВСЯННИКОВА
Работает с моделями оценки, антифродом, дедупликацией клиентов и контента. Ранее работала в Ситибанк senior data scientist и программистом-исследователем в mail.ru.
Модули >>>
Senior data scientist в Циан
ЖАННА АЗИЗОВА
Занималась анализом данных в отделе искусственного интеллекта в «Правовед.Руlab». Ментор программ по продуктовой аналитике и анализу данных в Karpov.Courses.
Продуктовый аналитик ВКонтакте
Модули >>>
ИСКАНДЕР МИРМАХМАДОВ
Сооснователь EXPF
Модули >>>
Более 5 лет опыта в анализе данных. Работал с Мвидео, Citymobil, Аэрофлот, Райффайзен банком
ВИТАЛИЙ ЧЕРЕМИСИНОВ
Сооснователь EXPF
Модули >>>
Последние 5 лет занимается консалтингом и помогает разным продуктам решать задачи, связанные с анализом данных, экспериментами и ML.
АЛИНА ДУБОДЕЛОВА
HR в Авито
Модули >>>
Работала в страховой компании Гелиос и HR в Яндекс.Маркет, сейчас занимает позицию HR в Авито.
ОКСАНА ВАСИЛЬЕВА
Руководитель карьерного центра в karpov. courses
Модули >>>
Сопровождает кандидатов в мир Big Data, работает с стратегиями по развитию карьеры в IT. Более 12 лет опыта работы в HR-секторе (Samsung, Storck, IT, Телеком).
МИХАИЛ МЕРКУРЬЕВ
Модули >>>
Продуктовый аналитик ManyChat. Больше 4-х лет работы в Saas-продуктах и в e-commerce.
РУСЛАН ХАДЖИМАГОМАДОВ
Продуктовый аналитик международного направления Учи.ру. Работал продуктовым аналитиком в Qiwi.
Модули >>>
КИРИЛЛ СОКОЛОВ
Аналитик-разработчик Яндекс.Маркет
Модули >>>
Занимается задачами моделирования спроса. Ранее строил ML-модели для промышленных предприятий в SAP. 8 лет преподавательского опыта.
АРСЕНИЙ НЕСТЮК
Аналитик монетизации Яндекс.Маркет
Модули >>>
Занимается анализом данных, экспериментами и статистикой в Яндекс. Маркете, делал телефонных роботов в Тинькофф. Четыре года опыт преподавания в МФТИ.

НАША КОМАНДА <!>

1 — Чем мы лучше остальных?
2 — Основатель

Анатолий Карпов
Основатель
Я и команда курса уже много лет занимаемся преподаванием в сфере анализа данных. На сегодняшний день более 150 тысяч человек учатся на наших курсах. Некоторые из них абсолютно бесплатны и находятся в открытом доступе, например, наш открытый курс по введению в Data Science, на котором обучаются уже более 30 тысяч человек. На основе этого, а также других наших курсов вы можете составить собственное мнение о нас как преподавателях.

Наша цель — сделать лучшую специализацию по анализу данных, которая сможет с нуля подготовить вас к успешному старту карьеры. Мы вложили в эту программу все свои знания, полученные за годы работы в таких компаниях как ВКонтакте, Яндекс, Mail.ru. Мы записали десятки часов лекций, составили сотни заданий, десятки кейсов и развернули целый кластер с Big Data для практики. Я уверен, что у нас всё получилось.

Я очень хочу, чтобы всё получилось и у вас. Сотни слушателей наших курсов, лекций, интенсивов уже смогли начать работать в индустрии, с нуля освоив новую профессию. В эту программу мы вложили всю свою любовь и страсть к анализу данных! Присоединяйтесь. Обещаю, будет очень круто!
НЕСКОЛЬКО слов о себе
Я закончил факультет психологии СПбГУ — возможно, не самое типичное начало истории про работу в IT!

В университете я учился на кафедре когнитивной психологии, где требовались знания в области программирования, математической статистики и машинного обучения. После окончания университета я понял, что хочу связать свою жизнь с анализом данных.

Я начал работать аналитиком в Stepik и однажды интереса ради решил прочитать курс по статистике студентам-биологам. Далее события стали развиваться довольно стремительно: курс из офлайн формата на 30 человек быстро перебрался в онлайн, на нем начали учиться сотни, затем тысячи человек. Недавно число студентов и вовсе перевалило за 100 тысяч! Как говорится, пранк вышел из-под контроля!:) Таким образом, я понял, что обучать других анализу данных - это то, что мне нравится в жизни больше всего!

Наряду с образовательными проектами я всегда продолжал работать в индустрии, возглавлял команду аналитики ВКонтакте, открывал и закрывал EdTech стартапы, работал ведущим аналитиком в Mail.ru.

Самое классное в этой истории то, что работа в IT свела меня с замечательными людьми, с которыми мы делаем эту специализацию и которые, как и я, хотят, чтобы вы начали свою лучшую карьеру в мире анализа данных!

ОТЗЫВЫ ВЫПУСКНИКОВ /

Я пришла на курс по аналитике после нескольких курсов на Степике и с совсем начальным опытом в этой профессии. Могу сказать, что получила то, что хотела — углубила свои знания и умения по всем направлениями: Python, SQL, визуализация, статистика, продуктовые метрики. Многое уже удалось применить на практике.


Я устроилась на работу аналитиком и очень довольна. Пока новичок, мне сложно решать боевые задачи, но полученные знания помогают: понемногу разбираюсь, что к чему.
Olga Pliuta
Мне курс очень понравился, особенно часть по Python и SQL. Полученные знания позволили мне не только найти работу, но и достаточно уверенно себя на ней чувствовать, применяя изученные технологии. Очень классные ребята-ассистенты, отвечающие на вопросы, спасибо им большое! Очень круто, что добавили часть про продуктовую аналитику.
Елизавета Тебиева
В karpov. courses записался с целью сменить сферу деятельности и получить по-настоящему востребованную профессию. Выбрал данный курс, потому что понравился контент и интенсивность части курса, открытой для демо-доступа. Список преподавателей, практикующих аналитиков из компаний технологических-лидеров рынка, также внушал доверие. Курс полностью оправдал мои ожидания и вложения: еще до завершения выпускного проекта, устроился на работу аналитиком в один из заметных банков, ну, а первая заработная плата полностью перекрыла инвестированные в образование средства. Главное ничего не бойтесь, усердно учитесь и все обязательно получится. По крайней мере на karpov. courses все для этого точно есть, а дальше зависит только от вас.
Alex Nikitin
Курс отличный. Дает все базовые понятия и инструменты для работы аналитика, начинающего или развивающегося. Я единственный аналитик в компании и долго время работа проходил так: из 1С в xls и там уже ВПР/СУММЕСЛИ и так далее. На курсе узнаешь, что можно по-другому, можно не руками, что отчеты могут формироваться автоматически и рассылаться на почту, в мессенджеры, да куда угодно!
Ольга Васкевич

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.
Подойдёт ли мне аналитика данных? Справлюсь ли я с программой?
В аналитику приходят люди из разных областей: инженеры, маркетологи, психологи. Многим приходится осваивать новую для себя профессию с нуля. Если вы пока не уверены, что анализ данных для вас, рекомендуем пройти бесплатную демоверсию — так вы сформируете общее представление о нашем курсе и поймёте, подходит ли вам данное направление. Кстати, демоверсия состоит из уроков по Python, а это самая сложная часть. Если справитесь с ней, то без труда освоите и другие модули.
Какими знаниями нужно обладать для прохождения курса?
Чтобы успешно пройти курс, достаточно знать математику на уровне школьной программы. Вам не потребуется уметь программировать и писать запросы к базам данных. Всё это вы сможете освоить с нуля.
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 15 часов в неделю. Этого времени хватает, чтобы успевать смотреть лекции и вовремя выполнять домашние задания. Однако нагрузка у всех модулей разная, и самым сложным считается первый модуль Python. Поэтому рекомендуем выделить больше времени на хороший старт — когда вы освоитесь и привыкнете к темпу, будет уже значительно проще.
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 короткие видео по 15−30 минут, а для домашних заданий установлены мягкие двухнедельные дедлайны.
Как будет проходить обучение?
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. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к менторам. В конце курса вы выполните финальный проект и пройдёте настоящее code-ревью.
СМОТРЕТЬ ЕЩЁ
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.
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.
Какие языки программирования я буду изучать?
Вы будете изучать Python и SQL. Сейчас это самые популярные и востребованные языки программирования для анализа данных.
Я смогу общаться с преподавателями и другими студентами?
Конечно, сможете. Всё общение с преподавателями и однокурсниками будет проходить в Slack. В чате можно будет задать любые вопросы по обучению.
Кто будет меня учить?

Вашими наставниками будут аналитики из ведущих российских компаний, таких как VK и Яндекс. В этот курс они вложили все свои знания и опыт, полученные за многие годы работы. Во время обучения они будут рядом и помогут справиться с трудностями.

Получу ли я документ, подтверждающий прохождение курса?
Да, мы выдаём именной сертификат с подписями кураторов курса. Чтобы его получить, необходимо набрать суммарно не менее половины баллов за домашние задания и успешно выполнить финальный проект.
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.
Смогу ли я найти работу после обучения?
Сейчас на рынке труда нехватка аналитиков данных. Если после обучения вы будете откликаться на вакансии и работать над тестовыми заданиями, то у вас обязательно получится найти хорошую работу. На курсе мы дадим все необходимые знания и научим применять их на практике. Именно на это работодатели обращают внимание в первую очередь.
Кроме того, мы сами активно помогаем студентам искать работу — посмотрите нашу программу трудоустройства.
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.
Я уже работаю в аналитике. Чем мне может помочь ваш курс?
Если вы уже работаете в аналитике, но для решения своих задач не применяете Python, SQL, Git и Tableau, наш курс поможет вам расширить аналитический кругозор и повысить свою ценность на рынке труда. Если вы уже сталкивались в работе с этими инструментами, то сможете актуализировать свои знания и получите хорошую базу для обучения на более продвинутых программах.
У меня есть свои задачи по работе с данными, которые я хочу научиться решать. Поможет ли мне ваш курс?
Практические задачи, которые вы будете решать, регулярно встречаются в повседневной работе аналитика или исследователя. Поэтому вы сможете применить полученный опыт для решения большинства стоящих перед вами задач. Если ваша задача специфическая и требует нестандартного подхода к решению, вы сможете посоветоваться в чате с командой поддержки и преподавателями — вам обязательно помогут.
В чём преимущество вашей программы по сравнению с бесплатными курсами?
В интернете есть много открытых источников с полезной и при этом бесплатной информацией — сформировать ключевые компетенции можно и на её основе. Однако не у всех есть время самостоятельно искать и структурировать разрозненную информацию. Программа нашего курса составлена опытными методистами и охватывает все ключевые инструменты и навыки, которыми должен владеть аналитик данных. Она разработана таким образом, чтобы вы могли с нуля разобраться в сложных темах и за короткий срок освоить новую профессию. Кроме того, мы оказываем нашим студентам всестороннюю поддержку — как в процессе обучения, так и при поиске работы.
Что произойдёт после оплаты?
После подачи заявки и оплаты обучения вы присоединитесь к ближайшему учебному потоку. Обучение на потоках начинается 15-го числа каждого месяца — 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?

СТАРТ КАЖДЫЙ МЕСЯЦ 15 ЧИСЛА
НАЧАЛО КУРСА
15 АВГУСТА