чЁрная пятница в karpov.courses
00
00
00
дней
часов
минут
00
секунд
:
:
:
Удачное время чтобы начать учиться!
СТАРТ ПОТОКА
31 ОКТЯБРЯ
Старт потока курса Data Driven
практика
7 ПРОЕКТОВ
Практика подхода принятия решений на основе данных
ФОРМАТ
ОНЛАЙН
Две версии курса Принятие решений на основе данных
ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
ОТ ЭКСПЕРТОВ
Групповые практические мероприятия для закрепления курса
УМЕРЕННАЯ НАГРУЗКА
до 8 часов в неделю
Нагрузка обучения подходу Data Driven
длительность
В своем темпе
Длительность курса Data Driven

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
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.

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.
Применение навыков аналитики данных
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

Курс для BI-аналитика
Курс для продуктового аналитика
Курс для аналитика данных уровня Middle
Курс для аналитика данных уровня Junior
  • 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
Аналитика - Принятие решений на основе данных
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
Data Science - Принятие решений на основе данных
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
Оставить заявку на курс Data Engineer с нуля

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

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

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.
1 версия курса - Принятие решений на основе данных Data Science
2 версия курса - Принятие решений на основе данных Аналитика

преподаватели //

DATA SCIENCE
АНАЛИТИКА
Евгений Смирнов
Роман Васильев
Head of ML Laboratory, Альфа-Банк
Преподаватель курса Data Driven Роман Васильев
Выжмите максимум из накопленных данных
Руководитель аналитики международного Яндекс.Поиска
Преподаватель курса Data Science Евгений Смирнов
Постройте фундамент для data-driven культуры
Автор канала:
Нескучный Data Science
Автор канала:
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

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)

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

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)

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.

4. обратная связь и поддержка