> Курс для руководителей, продактов и менеджеров
Принятие решений на основе данных
СТАРТ ПОТОКА
23 МАЯ
23 МАЯ
практика — 20+ квизов и заданий для менеджеров
ДВЕ ВЕРСИИ
ПОД РАЗНЫЕ ЦЕЛИ И УРОВЕНЬ
ПОД РАЗНЫЕ ЦЕЛИ И УРОВЕНЬ
воркшопы – групповые мероприятия для закрепления практики
УМЕРЕННАЯ НАГРУЗКА
дО 8ч в неделю
дО 8ч в неделю
длительность –
2 месяца
2 месяца
> Научим управлять бизнесом, командами и процессами на основе данных
У курса есть две версии:
> Версия Аналитика стартует в указанную дату.
> К версии Data Science можно присоединиться сразу после покупки.
> Версия Аналитика стартует в указанную дату.
> К версии Data Science можно присоединиться сразу после покупки.
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
ЗАЧЕМ ПРИНиМАТЬ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ >>
Head of ML Laboratory, Альфа-Банк, заработал больше 1 млрд. чистого операционного дохода банка, внедрив нейронные сети в консервативную область кредитного скоринга, хэдлайнер курса.
Евгений Смирнов
«Решения, принятые на основе данных, строятся на полной и достоверной информации. Это полностью исключает субъективизм и повышает качество принимаемых решений. Современные технологии позволяют делать это быстро, бесшовно, онлайн, а ещё исключают рутину и позволяют гибко масштабироваться. Работе с такими технологиями мы и будем учить на курсе».
Крупные компании генерируют столько данных, что их невозможно изучить и осмыслить командой специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить их одновременно в максимально сжатом формате и не потерять в качестве, чтобы сделать выводы и принять решения.
Результаты процессов в компании содержат скрытую связь между решениями и ключевыми признаками, по которым они были приняты. Аналитика и машинное обучение позволяют восстановить эти связи и применить их для автоматизации процессов или масштабирования.
Диджитализация общества повышает конкуренцию в каждой из отраслей бизнеса. Современные вычислительные мощности способны бесшовно поставлять данные в онлайн процессы, минимизируя операционные затраты и повышая скорость принятых решений.
Решения становятся объективнее и достовернее, если они основаны на данных. Бизнес, который опирается на аналитические данные, принимает обоснованные решения, снижает влияние эмоций или субъективных предпочтений.
Крупные компании генерируют столько данных, что их невозможно изучить и осмыслить командой специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить их одновременно в максимально сжатом формате и не потерять в качестве, чтобы сделать выводы и принять решения.
Результаты процессов в компании содержат скрытую связь между решениями и ключевыми признаками, по которым они были приняты. Аналитика и машинное обучение позволяют восстановить эти связи и применить их для автоматизации процессов или масштабирования.
Диджитализация общества повышает конкуренцию в каждой из отраслей бизнеса. Современные вычислительные мощности способны бесшовно поставлять данные в онлайн процессы, минимизируя операционные затраты и повышая скорость принятых решений.
Решения становятся объективнее и достовернее, если они основаны на данных. Бизнес, который опирается на аналитические данные, принимает обоснованные решения, снижает влияние эмоций или субъективных предпочтений.
Кому и почему подойдёт курс?
Продакт-менеджерам и продакт оунерам
Работа с данными поможет вам на всех этапах работы с продуктом. Вы сможете использовать данные при оптимизации процесса разработки, улучшая конверсию, пользовательский опыт и понимание клиентов. Измеряйте успехи и контролируйте систему мониторинга результатов.
Вы узнаете, про подход data-driven и как он работает. В вашей команде именно вы будете на передовой применять DD подходы. Сможете излечить больной процесс, опираясь на объективные данные. Научитесь переводить язык бизнеса в данные и наоборот.
Менеджерам
Научитесь координировать действия команды и улучшать показатели работы: оптимизировать ресурсы необходимые для работы команды; быстрее адаптироваться под внешние изменения; точнее управлять рисками.
Руководителям и тимлидам
Две версии курса //
Выбирайте подходящую в зависимости от уровня подготовки и особенностей компании
Аналитика
У вас стартап или нет команды аналитиков в штате
Решения принимаются быстро, иногда хаотично
Вы никогда не работали с данными и не знаете, с чего начать
Вы хотите принимать решения с опорой на данные, но не готовы глубоко изучать аналитику
Вам важно разобраться в том, как всё устроено, и вы готовы выполнять часть работ вручную
1
2
3
4
5
Data Science
Вы работаете в крупной компании и собираете огромные объёмы данных ежедневно
Цена ошибки непродуманного решения высока, бизнес рискует крупными суммами
Вы понимаете, зачем и как использовать данные в работе, но хотите узнать больше
Решения принимаются долго, много стейкхолдеров и интересантов, вы тонете в обсуждениях
Вам важно понимать возможности применения технологий для контроля других сотрудников
2
3
4
5
1
Не уверены, какая версия подходит больше?
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и поможем подобрать курс под поставленные цели.
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
чему научитесь?
Аналитика
Критически оценивать задачи: декомпозировать работу и оценивать реалистичность проектов
Разбираться в структуре данных и строить пирамиду метрик
Выбирать аналитические инструменты, исходя из задач (excel, python, BI)
Балансировать между предыдущим опытом и опорой на данные через фреймворки приритизации
Использовать данные для обоснования своих решений бизнесу
1
2
3
4
5
Data Science
Находить точки роста бизнеса с помощью моделей машинного обучения
Понятно формулировать и ставить задачи для DS-команд
Тестировать гипотезы на исторических данных и собирать подходящие данные для новых задач
Оценивать финансовый эффект проектов и грамотно распределять задачи
Выбирать модели машинного обучения, исходя из задачи
2
3
4
5
1
Управлять проектом через контрольные точки или финальный трекинг
6
Масштабировать проекты или бизнес с уверенностью в результате
7
Управлять ML-проектом: качеством, сроками, ресурсами
6
Настраивать бизнес-процессы после пилотов: синхронизировать модельные и бизнес-метрики
7
Управлять затратами, выбирая ресурсы: от аналитики до нейросетей
8
практика на реальных кейсах //
Data Science
Аналитика
В полной программе — более 20 проектов для закрепления навыков
Оценить недавно внедрённый канал продаж с точки зрения прибыли и целесообразности дальнейшего использования.
Найти причину внезапного резкого падения продаж — и предложить решения для увеличения прибыли.
Исследовать какие метрики повлияли на рост прибыли и понять как работать с каждой из них по отдельности.
Выбрать из множества гипотез приоритетную для теста.
Связать метрики бизнеса с ключевым KPI.
Решать типичные задачи по отраслям (маркетинг, логистика, финансы, продажи), которые можно оптимизировать с помощью Data Science.
Спрогнозировать количество товара, которое позволит избежать дефицитов и излишков.
Предложить решения для проблем низкого сервиса и качества товаров и услуг.
Оптимизировать процессы найма в компании.
Оценить проделанную Data Scientist работу.
полная программа:
Оставьте заявку — мы отправим подробное описание уроков двух версий курса
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 команды разработки аналитических инструментов, Яндекс Лавка
Постройте фундамент для data-driven культуры
Автор канала:
Нескучный Data Science
Нескучный Data Science
Автор канала:
Start Career in DS
Start Career in DS
Почему этот курс [вам подойдёт]
2/ Вместе с экспертами, опираясь на их положительный и негативный опыт, составили алгоритмы, внедрения и улучшения процессов работы с данными в компании.
1/ Обсудили с руководителями и предпринимателями более 30 организаций, как выглядит современный процесс принятия решений и в каких именно местах возникают проблемы.
4/ Упор на практику и полное содействие вам во время обучения. Домашние задания не абстрактны, это конкретные примеры и ситуации, которые происходят в бизнесе или в компании. Ревьюеры рецензируют работы и говорят, на что стоит обратить внимание.
3/ Методисты подготовили проверенные методики обучения — на вас не свалят все и сразу, а постепенно научат искать оптимальное решение для ежедневных задач и справляться с рабочими вопросами. Обучение прикладное — все полученные навыки вы сможете сразу применять в команде и в компании.
Мы сделали это обучение, опираясь на данные, а именно:
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ >
// ПОдробнее о курсе
На основе ваших навыков работы с данными выберите подходящую часть курса. Обратите внимание, что у каждой части своя программа.
Если вы новичок работы с данными, то рекомендуем обратить внимание на раздел Аналитика. Если хотите улучшить навыки, и в вашей компании уже есть команда Data Science, тогда присмотритесь к продвинутой части.
Если вы новичок работы с данными, то рекомендуем обратить внимание на раздел Аналитика. Если хотите улучшить навыки, и в вашей компании уже есть команда Data Science, тогда присмотритесь к продвинутой части.
// формат и нагрузка
Обучение длится 2 месяца со средней нагрузкой
8 часов в неделю. Вам предстоит: смотреть записанные лекции авторов на нашей платформе LMS; читать конспекты и лонгриды; выполнять практические задания, а домашние работы отправлять на рецензию, чтобы получить обратную связь от рецензентов.
8 часов в неделю. Вам предстоит: смотреть записанные лекции авторов на нашей платформе LMS; читать конспекты и лонгриды; выполнять практические задания, а домашние работы отправлять на рецензию, чтобы получить обратную связь от рецензентов.
Когда в процессе обучения у вас возникают вопросы, вы задаете их экспертам в чате или на групповой QA-сессии.
Обучение длится 2 месяца со средней нагрузкой 8 часов в неделю. Вам предстоит: смотреть записанные лекции авторов на нашей платформе LMS; читать конспекты и лонгриды; выполнять практические задания, а домашние работы отправлять на рецензию, чтобы получить обратную связь от рецензентов.
// ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ
На основе ваших навыков работы с данными выберите подходящую часть курса. Обратите внимание, что у каждой части своя программа.
Если вы новичок работы с данными, то рекомендуем обратить внимание на раздел Аналитика. Если хотите улучшить навыки, и в вашей компании уже есть команда Data Science, тогда присмотритесь к продвинутой части.
Если вы новичок работы с данными, то рекомендуем обратить внимание на раздел Аналитика. Если хотите улучшить навыки, и в вашей компании уже есть команда Data Science, тогда присмотритесь к продвинутой части.
// ФОРМАТ И НАГРУЗКА
Обучение длится 2 месяца со средней нагрузкой 8 часов в неделю. Вам предстоит: смотреть записанные лекции авторов на нашей платформе LMS; читать конспекты и лонгриды; выполнять практические задания, а домашние работы отправлять на рецензию, чтобы получить обратную связь от рецензентов.
Когда в процессе обучения у вас возникают вопросы, вы задаете их экспертам в чате или на групповой QA-сессии.
Когда в процессе обучения у вас возникают вопросы, вы задаете их экспертам в чате или на групповой QA-сессии.
undefined
undefined
за счёт компании
Этот курс может оплатить ваш работодатель. Оставьте заявку, и мы поможем оформить сделку.
Международная оплата
Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.
варианты оплаты:
Поэтапная оплата
Если вы хотите разделить платёж на части, оставьте заявку, мы с вами свяжемся.
стоимость обучения >
undefined
undefined
> Какие типы задач можно и нельзя решать при помощи машинного обучения?
> Как data science помогает улучшать бизнес-процессы?
Аналитика
для начинающих
> Какое требуется вовлечение владельца бизнес процесса?
> Как устроен жизненный цикл моделей машинного обучения?
> Почему круто принимать решения на основе аналитики?
60 000 ₽
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
> Как машинное обучение может канибализировать эффект от аналитики?
Полная оплата
> Зачем проводить аб-тесты и мониторить качество работы внедренных моделей?
Data Science для продвинутых
> Какие бывают данные: метрики и дерево метрик, формулирование и проверка гипотез
> Откуда брать данные? Excel, Python, BI-инструменты: что выбрать для вашей задачи?
> Какие подходы к анализу данных существуют и как их можно применить в ваших задачах? Основы работы с Excel и Python
> AB-тесты: зачем они нужны и что нужно знать об их проведении?
70 000 ₽
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
ПОЭТАПНАЯ ОПЛАТА:
7 500 ₽/мес*
* При рассрочке на 10 месяцев
Скидка 5 000 ₽ при полной оплате
ПОЭТАПНАЯ ОПЛАТА:
6 600 ₽/мес*
* При рассрочке на 10 месяцев
Cтарт каждый месяц
Cтарт сразу после покупки
УДОБНЫЙ ЕЖЕМЕСЯЧНЫЙ ПЛАТЕЖ С БЕСПРОЦЕНТНОЙ РАССРОЧКОЙ ИЛИ ОПЛАТА ЧАСТЯМИ ОТ НАШИХ ПАРТНЁРОВ
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.
налоговый вычет
Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения. Подробнее здесь.
гарантия возврата
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернём деньги.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Оставить заявку на поэтапную оплату
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 части: для тех, кто начинает свой путь в работе с данными, и тех, кто уже знаком с основами, но хочет закрыть пробелы или ускорить работу.
Вы можете ознакомиться с программами обеих частей и выбрать ту, которая подходит вам больше. Если у вас возникают сложности с выбором, пожалуйста, напишите нам, мы поможем определиться
В курсе предусмотрено 2 части: для тех, кто начинает свой путь в работе с данными, и тех, кто уже знаком с основами, но хочет закрыть пробелы или ускорить работу.
Вы можете ознакомиться с программами обеих частей и выбрать ту, которая подходит вам больше. 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 части Аналитика. Для части Data Science важно базовое понимание работы аналитики и наличие внутри вашей компании команды data science специалистов
После регистрации на платформе и старта потока обучения вы сможете смотреть видеолекции и читать текстовые конспекты в удобное для вас время. В личном кабинете будет доступно расписание, где вы сможете увидеть дедлайны по сдаче домашних работ и даты вебинаров с командой сопровождения. А ещё у вас будет Дискорд — мессенджер, где можно задать вопросы в процессе обучения, пообщаться с командой курса и другими студентами программы
Мы рекомендуем закладывать на старте до 10 часов в неделю — это максимальная нагрузка. Средняя нагрузка — 6−8 часов.
Да, рекомендуем присмотреться к части 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 любой из частей 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 № 042 048 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.
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 части: для тех, кто начинает свой путь в работе с данными, и тех, кто уже знаком с основами, но хочет закрыть пробелы или ускорить работу. Вы можете ознакомиться с программами обеих частей и выбрать ту, которая подходит вам больше. 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 части Аналитика. Для части Data Science важно базовое понимание работы аналитики и наличие внутри вашей компании команды data science специалистов
После регистрации на платформе и старта потока обучения вы сможете смотреть видеолекции и читать текстовые конспекты в удобное для вас время. В личном кабинете будет доступно расписание, где вы сможете увидеть дедлайны по сдаче домашних работ и даты вебинаров с командой сопровождения. А ещё у вас будет Дискорд — мессенджер, где можно задать вопросы в процессе обучения, пообщаться с командой курса и другими студентами программы
Мы рекомендуем закладывать на старте до 10 часов в неделю — это максимальная нагрузка. Средняя нагрузка — 6−8 часов.
Да, рекомендуем присмотреться к части 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 любой из частей 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 № 042 048 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.
