СТАРТ ПОТОКА
сразу после покупки
сразу после покупки
практика
7 ПРОЕКТОВ
7 ПРОЕКТОВ
ФОРМАТ
ОНЛАЙН
ОНЛАЙН
ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
ОТ ЭКСПЕРТОВ
ОТ ЭКСПЕРТОВ
УМЕРЕННАЯ НАГРУЗКА
до 8 часов в неделю
до 8 часов в неделю
длительность
В своем темпе
В своем темпе
Принятие решений на основе данных
Курс
> Научитесь управлять бизнесом, командами и процессами, опираясь на точные данные
> Усовершенствуйте свои навыки менеджера или руководителя за несколько месяцев
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Как данные помогают принимать решения //
➝ Повышают качество
➝ Ускоряют процесс
Даже когда данные еще можно обрабатывать вручную, это требует слишком много времени и ресурсов. Инструменты аналитики позволяют минимизировать операционные затраты и повысить скорость принятия решений.
Большие объемы данных сложно охватить команде даже очень хороших специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить данные в максимально сжатом формате и при этом сохранить суть, важную для принятия решения.
➝ Сокращают рутину
Аналитика и машинное обучение помогают определить логику принятия решений и на основе ее автоматизировать процесс. Вместо того, чтобы выполнять повторяющиеся действия, команда сможет направить свои таланты на решение более творческих задач.
➝ Дают больше обоснований
Когда в процессе принятия решений больше фактов и проверенной информации, а не эмоций и интуиции, вектор развития бизнеса становится более четким.
Сначала необходимо выстроить аналитическую культуру в компании — на этом этапе используются базовые инструменты аналитики, которые помогают получать максимальный результат за минимальное время.
Data Driven подход на разных этапах развития компании может быть реализован разными способами
Наконец, инструменты Deep Learning позволяют эффективно работать с сырыми и неструктурированными данными, когда в этом появляется необходимость.
После развития аналитической культуры подключаются инструменты Machine Learning, которые позволяют более эффективно использовать данные.
Именно такая последовательность помогает грамотно использовать ресурсы компании. Поэтому менеджер обязательно должен понимать принципы аналитики, даже если в компании есть Data Science команда.
1
2
3
Кому подойдет курс //
- Разберетесь с тем, как использовать Data Science для эффективного менеджмента
- Научитесь находить точки роста продукта благодаря данным
Продакт-менеджер
Руководитель/ Team Lead
Менеджер
Предприниматель
- Начнете принимать решения на основе данных и увидите результат в метриках
- Повысите свою компетентность до уровня крупных компаний
чему научитесь?
Внутри курса — два блока: Аналитика и Data Science. Вы можете выбрать один из них или полностью погрузиться в тему data-driven подхода.
Аналитика
Разберетесь, как работает аналитика — освоите необходимый минимум, сможете понять, что происходит с продуктом на разных стадиях жизненного цикла, научитесь эффективно взаимодействовать с аналитиками
Узнаете, какие бывают метрики и данные, и как они связаны друг с другом
Поймете, как формулировать продуктовые гипотезы, приоритизировать их и проверять
Освоите навык перевода с языка данных на бизнес-язык и обратно
Научитесь презентовать решения руководству и команде с опорой на данные
1
2
3
Data Science
4
Разберетесь, как работают модели машинного обучения, и как применять их с пользой для бизнеса
Узнаете, как формулировать и приоритизировать задачи, а также оценивать их финансовый эффект
Поймете, почему так важны тестирование и мониторинг моделей
Освоите навыки сбора, разметки и анализа данных, которые позволят погрузиться в тему более глубоко
5
2
3
4
1
Готовы начать обучение?
Оставьте заявку — мы расскажем, что нужно, и поможем подобрать подходящий курс
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
программа курса //
Блок Аналитика
преподаватель:
Роман Васильев
Продолжительность:
В своем темпе
- Квизы после каждого урока
- 3 задания с обратной связью от экспертов
- 1 финальный проект
Практические задания:
С обратной связью от экспертов
- Для чего аналитика данных нужна руководителю
- Метрики и дерево метрик. Как с ними работать и зачем это нужно
- Продуктовые гипотезы. Зачем они бизнесу и как их формулировать с помощью дерева метрик
- Работа с данными: типы данных, хранилища и базовые методы расчётов метрик
- Валидация данных: что это такое и для чего применяется
- Инструменты для работы с данными. Excel для базовой аналитики, BI-системы для дашбордов
- Python для анализа данных: особенности работы и базовый функционал
- Базовые методы анализа данных. Исследования данных, сводные таблицы, линейная регрессия
- Статистическая значимость — что это такое и как применяется
- Анализ данных методами линейной регрессии и факторного анализа
- Визуализация данных. Основные правила и принципы, типы визуализаций
- Визуализация данных с помощью Python и Excel. Практические рекомендации, разбор примеров
- Оценка влияния факторов друг на друга, фреймворки приоретизации гипотез
- Основы A/B-тестирования. Для чего это нужно и как можно применять на практике
- Рассказ на основе данных: какой структуры стоит придерживаться, что нужно учесть при подготовке
- Приоретизация гипотез и коммуникация на основе них
- Мониторинг аналитических проектов и АВ-тестирование: что это такое и для применяется
- Типы метрик для монитринга. Ключевые и барьерные метрики
Студенты самостоятельно решают кейс по анализу данных: строят дерево метрик и необходимые визуализации, формулируют и приоритизируют гипотезы, составляют план тестирования гипотез, проводят анализ, делают выводы и предлагают решения
- Для чего аналитика данных нужна руководителю
- Метрики и дерево метрик. Как с ними работать и зачем это нужно
- Продуктовые гипотезы. Зачем они бизнесу и как их формулировать с помощью дерева метрик
- Работа с данными: типы данных, хранилища и базовые методы расчётов метрик
- Валидация данных: что это такое и для чего применяется
- Инструменты для работы с данными. Excel для базовой аналитики, BI-системы для дашбордов
- Python для анализа данных: особенности работы и базовый функционал
- Базовые методы анализа данных. Исследования данных, сводные таблицы, линейная регрессия
- Статистическая значимость — что это такое и как применяется
- Анализ данных методами линейной регрессии и факторного анализа
- Визуализация данных. Основные правила и принципы, типы визуализаций
- Визуализация данных с помощью Python и Excel. Практические рекомендации, разбор примеров
- Оценка влияния факторов друг на друга, фреймворки приоретизации гипотез
- Основы A/B-тестирования. Для чего это нужно и как можно применять на практике
- Рассказ на основе данных: какой структуры стоит придерживаться, что нужно учесть при подготовке
- Приоретизация гипотез и коммуникация на основе них
- Мониторинг аналитических проектов и АВ-тестирование: что это такое и для применяется
- Типы метрик для монитринга. Ключевые и барьерные метрики
Студенты самостоятельно решают кейс по анализу данных: строят дерево метрик и необходимые визуализации, формулируют и приоритизируют гипотезы, составляют план тестирования гипотез, проводят анализ, делают выводы и предлагают решения
Блок Data Science
преподаватель:
Евгений Смирнов
- Квизы после каждого урока
- 2 задания с обратной связью от экспертов
- 1 финальный проект
Продолжительность:
В своем темпе
Практические задания:
С обратной связью от экспертов
- Возможности и ограничения машинного обучения
- Поиск точек применения машинного обучения в своих процессах
- Постановка задачи
- Приоритизация задач
- Сбор данных
- Разметка данных
- Генерация признаков
- Аналитика
- Разработка моделей
- Внедрение моделей
- Пилотирование и A/B-тестирование
- Мониторинг качества моделей
В качестве финального проекта студенты проходят все этапы решения задачи с помощью Data Science — от постановки задачи до мониторинга ее выполнения. Результаты анализа представляют в виде слайдовой презентации.
- Возможности и ограничения машинного обучения
- Поиск точек применения машинного обучения в своих процессах
- Постановка задачи
- Приоритизация задач
- Сбор данных
- Разметка данных
- Генерация признаков
- Аналитика
- Разработка моделей
- Внедрение моделей
- Пилотирование и A/B-тестирование
- Мониторинг качества моделей
В качестве финального проекта студенты проходят все этапы решения задачи с помощью Data Science — от постановки задачи до мониторинга ее выполнения. Результаты анализа представляют в виде слайдовой презентации.
Посмотреть программу полностью:
Оставьте заявку — мы отправим подробное описание блоков Аналитики и Data Science
Я даю согласие на обработку моих персональных данных и информирование в соответствии с публичной офертой.
преподаватели //
DATA SCIENCE
АНАЛИТИКА
Евгений Смирнов
Роман Васильев
Head of ML Laboratory, Альфа-Банк
Выжмите максимум из накопленных данных
Руководитель аналитики международного Яндекс.Поиска
Постройте фундамент для data-driven культуры
Автор канала:
Нескучный Data Science
Нескучный Data Science
Автор канала:
Start Career in DS
Start Career in DS
Как организован процесс обучения /?/
Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses
Удобная платформа
> Образовательные материалы курса заранее записаны
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем 6−8 часов в неделю
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем 6−8 часов в неделю
Занятия в комфортное время
> Все темы разбираем на практике
> Квизы на закрепление темы после каждого урока
> 5 практических заданий с ревью (3 в блоке Аналитика, 2 в блоке Data Science)
> 2 финальных проекта по итогам каждого блока (1 в блоке Аналитика, 1 в блоке Data Science)
> Квизы на закрепление темы после каждого урока
> 5 практических заданий с ревью (3 в блоке Аналитика, 2 в блоке Data Science)
> 2 финальных проекта по итогам каждого блока (1 в блоке Аналитика, 1 в блоке Data Science)
Отработка навыков
на практике
Обратная связь и поддержка
> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses
2. Удобная платформа
> Образовательные материалы курса заранее записаны
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем 6-8 часов в неделю
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем 6-8 часов в неделю
1. занятия в комфортное время
> Все темы разбираем на практике
> Квизы на закрепление темы после каждого урока
> 5 практических заданий с ревью (3 в блоке Аналитика, 2 в блоке Data Science)
> 2 финальных проекта по итогам каждого блока (1 в блоке Аналитика, 1 в блоке Data Science)
> Квизы на закрепление темы после каждого урока
> 5 практических заданий с ревью (3 в блоке Аналитика, 2 в блоке Data Science)
> 2 финальных проекта по итогам каждого блока (1 в блоке Аналитика, 1 в блоке Data Science)
3. Отработка навыков
на практике
> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
4. обратная связь и поддержка
Вам будут помогать >>
Эксперты-практики
Специалисты с опытом в индустрии делятся опытом и помогают справиться с задачами.
Они понимают все сложности и вопросы, все они сами прошли наши курсы — а значит, им знаком тот путь, который проходите сейчас вы!
Они понимают все сложности и вопросы, все они сами прошли наши курсы — а значит, им знаком тот путь, который проходите сейчас вы!
Оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь
Справедливые ревьюеры
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.
Внимательные кураторы
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.
Опытные преподаватели
Вернем деньги, если обучение не подойдет
Получите 13% от стоимости обучения, оформив налоговый вычет
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит, мы вернем полную стоимость обучения. Если примете решение позже — вернем сумму за вычетом стоимости пройденных уроков.
Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения.
стоимость обучения >>
Блок Аналитика
> В своем темпе
> 3 практических задания с проверкой экспертов
> Финальный проект
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
> 3 практических задания с проверкой экспертов
> Финальный проект
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
5 417 ₽ / мес *
строим фундамент
рассрочка от партнёра:
Блок Data Science
> В своем темпе
> 2 практических задания с проверкой экспертов
> Финальный проект
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
> 2 практических задания с проверкой экспертов
> Финальный проект
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
углубляемся
6 417 ₽ / мес *
рассрочка от партнёра:
Аналитика + Data Science
> В своем темпе
> 5 практических заданий с проверкой экспертов
> 2 финальных проекта
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
> 5 практических заданий с проверкой экспертов
> 2 финальных проекта
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
* При рассрочке на 12 месяцев
Полное погружение в Data-driven
10 500 ₽ / мес *
рассрочка от партнёра:
* При рассрочке на 12 месяцев
* При рассрочке на 12 месяцев
Оптимальный
110 000 ₽
Полная оплата:
60 000 ₽
Полная оплата:
70 000 ₽
Полная оплата:
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой 13%* или в рассрочку
Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:
* Скидка при единовременном платеже не суммируется со скидкой по промокоду
Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель
Повышайте квалификацию за счёт компании
Можно вернуть до 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Если за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков
Не подойдет — вернём оплату
Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 12 месяцев
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
Оформите международную оплату
Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Почему karpov.courses /?/
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Школа основана аналитиками данных
Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.
Обучают практикующие эксперты
Авторы курсов — топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.
Мы даем актуальные знания
В программах курсов — только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.
У нас большое комьюнити
В Data Science-комьюнити школы уже более 10 000 человек — в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате — поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.
Школа основана аналитиками данных
Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.
Обучают практикующие эксперты
Авторы курсов — топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.
Мы даем актуальные знания
В программах курсов — только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.
У нас большое комьюнити
В Data Science-комьюнити школы уже более 10 000 человек — в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате — поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.
FAQ >>
Это обучение подойдёт вам, если вы не работаете с данными напрямую, как аналитик, но хотите научиться принимать решения, опираясь на цифры или выводы, а не на предыдущий опыт или мнение коллег.
В курсе предусмотрено 2 блока: для тех, кто начинает свой путь в работе с данными, и тех, кто уже знаком с основами аналитики и готов углубиться в тему data-driven подхода.
Вы можете ознакомиться с программами обоих блоков и выбрать тот, который подходит вам больше, или полностью погрузиться в тему. Если у вас возникают сложности с выбором, пожалуйста, напишите нам, мы поможем определиться
В курсе предусмотрено 2 блока: для тех, кто начинает свой путь в работе с данными, и тех, кто уже знаком с основами аналитики и готов углубиться в тему data-driven подхода.
Вы можете ознакомиться с программами обоих блоков и выбрать тот, который подходит вам больше, или полностью погрузиться в тему. Если у вас возникают сложности с выбором, пожалуйста, напишите нам, мы поможем определиться
Если вы до этого не работали с данными или работали минимально, то рекомендуем присмотреться к блоку Аналитика. Для блока Data Science важно базовое понимание работы аналитики и наличие внутри вашей компании команды data science специалистов или желания разобраться в теме управления Data Science проектами на будущее
После регистрации на платформе и старта потока обучения вы сможете смотреть видеолекции, читать текстовые конспекты и решать задания в удобное для вас время. А ещё у вас будет Дискорд — мессенджер, где можно задать вопросы в процессе обучения, пообщаться с командой курса и другими студентами программы
Программу можно осваивать в своем темпе. Если уделять 6−8 часов в неделю, обучение на каждом блоке займет примерно 2 месяца.
Да, рекомендуем присмотреться к блоку курса Аналитика, она как раз для менеджеров и руководителей, которые только начинают путь в работе с данными
Вас поддержит целая команда: преподаватели и авторы курса — с ними вы увидитесь на вебинарах и сможете задать прикладные вопросы, эксперты помогут с ответами на вопросы в чатах, ревьюеры будут проверять домашние работы и давать обратную связь, а куратор поможет разобраться с организационными вопросами.
Да, по итогам завершения любого из блоков курса вы получаете именной сертификат. Чтобы его получить необходимо успешно сдать не меньше половины домашних работ и успешно сдать финальный проект.
Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.
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.
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.
Остались вопросы?
Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
