Старт обучения
1 сентября 2024 года
1 сентября 2024 года
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
онлайн
онлайн
Подойдет
для начинающих
для начинающих
Диплом
НИУ ВШЭ
НИУ ВШЭ
Длительность 2 года
Аналитика больших данных
Совместная магистратура НИУ ВШЭ и karpov.courses
> Научитесь работать с большими объемами и данных
> Освойте метрики, тесты и другие инструменты аналитика
> Узнайте, как использовать данные на пользу бизнесу и станьте универсальным востребованным специалистом
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
О программе магистратуры ВШЭ и karpov. courses //
«Аналитика больших данных» — результат сотрудничества одного из крупнейших вузов России и одной из лучших профильных онлайн-школ, сочетание академической экспертизы и научного опыта НИУ ВШЭ с гибкостью формата и пониманием требований рынка со стороны karpov.courses.
Программа нацелена на подготовку специалистов в области Data Science и спроектирована с фокусом на практику. Вас научат решать аналитические задачи на продвинутом уровне, разбираться в специфике инфраструктуры для работы с данными, строить BI-системы, создавать модели машинного обучения и многому другому.
о вузе >>
Более 30 лет экспертизы в сфере образования, более 10 лет — в сфере онлайн-образования
1
Более 350 онлайн-курсов, 33 программы высшего образования онлайн
2
Более 2800 студентов, обучающихся на программах онлайн
3
96% студентов находят работу по специальности во время и сразу после окончания программы
4
НИУ ВШЭ — ведущий университет России
Здесь готовят специалистов в области социально-экономических, гуманитарных, физико-математических, компьютерных и инженерных наук, а также коммуникации и дизайна, а преподают эксперты-практики, которые совмещают работу в университете и своей индустрии.
№1 в России по версии Forbes и по версии HeadHunter
НИУ ВШЭ — обладатель наивысшего рейтинга качества подготовки специалистов в области искусственного интеллекта А+ — 1 место по критериям «Востребованность выпускников в найме» и "Качество образовательной среды".
№1 в России по версии Forbes и по версии HeadHunter
Документы после окончания программы //
Диплом магистра НИУ ВШЭ
Сертификат karpov.courses
по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» с приложением на английском языке
Преимущества
онлайн-магистратуры вуза >>
Гибкий формат обучения
Налоговый вычет
Отсрочка от армии
Студенческий билет и зачетка
Образовательный кредит под 3% годовых
Практико-ориентированность
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
кто такой аналитик данных //
Это универсальный специалист по работе с данными, который умеет анализировать и интерпретировать большие объемы информации, рассчитывать продуктовые метрики, проводить исследования, проверять гипотезы и разрабатывать отчеты для бизнеса.
Почему обучение аналитике данных актуально /?/
Более 19 000 вакансий опубликовано за период с марта по апрель 2023 года. Аналитиков данных ищут Сбер, OZON Fintech, банк Санкт-Петербург, Альфа-Банк, Тинькофф, Qiwi Банк, Открытие, X5, Яндекс, Авито, Самокат, Kaspersky, VK, Tele2, Билайн и другие.
Причем количество вакансий увеличивается быстрее, чем количество соискателей. За год с февраля 2023 количество вакансий увеличилось на 16%. Количество резюме увеличилось на 4%.
Причем количество вакансий увеличивается быстрее, чем количество соискателей. За год с февраля 2023 количество вакансий увеличилось на 16%. Количество резюме увеличилось на 4%.
Интерес крупных компаний
На старте аналитик данных может получать 80 000 — 100 000 ₽, на уровне middle — от 150 000 ₽. А специалист уровня senior с опытом работы более 6 лет может претендовать на зарплату в среднем 300 000 ₽.
Бизнесу необходимо все больше данных в различных областях: IT, медицина, банковские системы, розничная торговля, госкорпорации и многое другое. Поэтому спрос на специалистов продолжает расти.
Хорошая зарплата
Применение в различных отраслях
Кому подойдет программа онлайн-магистратуры //
Интересуетесь IT и хотите начать карьеру в сфере аналитики
Уже обладаете знаниями в области IT, но хотите структурировать их и расширить кругозор
Аналитик данных
Стабильно работаете, но хотите чего-то большего и задумываетесь о переходе в IT
Менеджер/маркетолог
Новичок
Хотите перейти в новую должность и получить обширные знания из области Data Science
Думаете о будущей карьере и хотите получить комплексное представление о сфере анализа данных как одной из наиболее перспективных
Выпускник технического вуза
Никогда не были связаны с IT, но интересуетесь возможностью легкого входа в перспективную сферу
Выпускник социально-экономического профиля
Специалист сферы IT
что нужно для начала обучения /?/
Степень специалиста/бакалавра/магистра по любому направлению
Знание базовых разделов на уровне школьной подготовки
математика
Все необходимые инструменты и умения вы освоите в процессе обучения.
Практические навыки не требуются
Диплом о высшем образовании
чек-лист для поступления >>
Зачисление полностью онлайн
Запишитесь на консультацию
Загрузите документы в личный кабинет
Заключите договор
Начните обучение, чтобы стать востребованным специалистом
Успешно пройдите конкурс портфолио
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
Ваше резюме после окончания магистерской программы >>
артемий мацуев
Аналитик данных
> Уверенно пишу код на Python и использую библиотеки для решения задач аналитики данных
Что я умею:
от 100 000 ₽
Желаемая зарплата
> Составляю продвинутые SQL-запросы
> Умею проводить исследования и проверять гипотезы с помощью статистических методов и A/B-тестов
> Разбираюсь в продуктовых метриках
> Работаю с большими данными в Clickhouse и Spark
> Грамотно общаюсь с командой DWH
> Знаю, как строить понятные дашборды в BI-системах и делать надежные выводы
> Владею MLOps
> Понимаю, как принимать управленческие решения с помощью аналитики 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.
1. Аналитик данных
Проектирует системы отчетности для структурных подразделений компании, разрабатывает интерактивные дашборды в BI-системах, помогает бизнес-заказчикам принимать решения.
2. 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.
3. Продуктовый аналитик
Анализирует рекламные кампании, выявляет наиболее эффективные каналы трафика, настраивает сквозную аналитику, помогает скорректировать стратегию продвижения и оптимизировать бюджет.
4. Маркетинговый аналитик
- Выпускники программы могут после обучения работать в различных областях, от маркетинга до биоинформатики, и рассчитывать на уровень уверенного junior/junior+ специалиста с потенциалом роста до middle уровня.
- Программа магистратуры «Аналитика больших данных» предполагает не только освоение инструментов и навыков, необходимых в работе аналитика, но и получение знаний в смежных областях — в том числе инженерии данных и машинного обучения.
ИНТЕРЕСНО ОБУЧЕНИЕ НА ПРОГРАММЕ /?/
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем подробности о поступлении
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
программа >>
Анализ больших данных требует разнообразных знаний, программа обучения это учитывает.
Вы освоите математический анализ и линейную алгебру, Python и SQL, статистику и A/B-тесты, а также более узкоспециализированные темы и основные понятия смежных сфер — чтобы начать карьеру в роли востребованного специалиста.
- Математический анализ
- Линейная алгебра
- Теория вероятностей
- Программирование на Python
- Инструменты промышленной разработки
- Математическая статистика
- Визуализация данных
- A/B-тестирование: основы
- SQL
- Развитие продукта и продуктовая аналитика
- Введение в машинное обучение
- Курсовой проект
- Продуктовые метрики
- Теория и практика онлайн-экспериментов
- A/B-тестирование: углубленный курс
- Машинное обучение
- MLOps
- Основы Data Engineering
- Data Warehouse и обработка больших данных
- Машинное обучение для решения задач аналитики
- Data Engineering для аналитиков
- Подготовка ВКР
как будете учиться /?/
как будете учиться
- Посещайте семинары с преподавателями
- Практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса
- Закрепляйте навыки на реальных задачах индустрии
- Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении
=> Фокус на практику
Программа реализуется в гибридном формате. Вы можете присутствовать на вебинарах онлайн — общаться с преподавателями, разбирать кейсы с другими студентами и задавать вопросы. Или смотреть материалы в записи — если не успеваете подключиться в обозначенное время. Все лекции также будут доступны в записи, и их можно будет смотреть тогда, когда удобно.
Все лекции и вебинары останутся у вас в записи, чтобы в любой момент можно было вернуться к уже пройденному материалу и глубже изучить тему.
=> Постоянный доступ к материалам
=> Удобное время занятий
Выбирайте сами дополнительные курсы, расписание и интенсивность обучения. В среднем на обучение потребуется от 15 часов в неделю.
=> Индивидуальная траектория обучения