ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
ОБУЧЕНИЕ СПЕЦИАЛИСТОВ |
Каждая программа обучения создана на основе реальных бизнес-задач: учим не только решать эти задачи, но и настраивать инфраструктуру. Поможем вам вырастить внутреннюю компетенцию и создать новые подразделения из своих лояльных специалистов.
КУРС /// АНАЛИТИК ДАННЫХ
Актуализируем знания и навыки аналитиков, расскажем на конкретных кейсах как решать аналитические задачи и придумаем решение для аналитики данных в вашей компании.
ВАШИ СОТРУДНИКИ НАУЧАТСЯ:
Написанию программ для расчётов, обращениям к различным сайтам и не только на одном из самых распространённых языков — Python.
Работа с системой контроля версий (git), которая позволит вашему подразделению не запутаться в написанном коде и оперативно решать возникающие проблемы.
Работать с большими объемами данных и различными базами данных, а также составлять запросы к базам данных на языке SQL.
1
2
3
Проведению статистических тестов для сравнения различных показателей эффективности продаж (с использованием а/а и а/б тестов).
Как визуализировать данные и представить их в виде дашборда, который будет понятен всем, от небольших заказчиков до крупных руководителей.
4
5
ПРОГРАММА ://
1.0 / 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.
1.2 / AIRFLOW
Зная Python, можно автоматизировать множество рутинных задач. А что если эти задачи повторяются с какой-то периодичностью? Например, отчет, который необходимо присылать менеджеру каждую неделю. В таком случае можно автоматизировать не только сборку отчета, но и его запуск! Именно для этого существуют многочисленные менеджеры задач. Мы познакомимся с самыми популярными из них, такими как олдскульный crontab и современный Airflow.
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 / СТАТИСТИКА
Научимся планировать A/B тесты и проверять статистические гипотезы. Акцент будет сделан на приложении статистики к решению задач из индустрии.
4 § A/B ТЕСТЫ
Блок проводится совместно с партнёром experiment fest
Практическое A/B тестирование — подразумевает большую часть работы с математической статистикой. На 3 лекциях мы рассмотрим основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания с помощью домашних заданий.
5 / ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА
Сформируем продуктовое видение и более глубокое понимание бизнеса и, соответственно, поймем какую ценность может приносить аналитика. Научимся определять потребности пользователей продукта и сегментировать их, считать юнит-экономику, выбирать правильные продуктовые метрики и драйвить рост бизнеса с помощью непрерывной проверки гипотез.
6 / ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
Узнаем, как из данных сделать историю и рассказать ее другим при помощи BI-систем. Научимся подключаться к разным источникам данных, использовать правильные графики для разных типов данных, собирать дашборды для команды и делать визуализацию, не вводящую в заблуждение.
7 / SOFT SKILLS
Владение инструментами и Hard Skills безусловно необходимы для старта карьеры. Но это только полдела. Мы также расскажем вам, как подготовить классное резюме и правильно вести себя на собеседовании. У каждого из вас будет возможность пройти импровизированное собеседование с одним из наставников курса, а приглашенные топовые аналитики расскажут все об успешном старте карьеры!
8 / ИТОГОВЫЙ ПРОЕКТ
Представьте себя в роли аналитика, выполняющего тестовое задание в компанию. Для решения задач в аналитическом проекте вам выдается доступ к удалённому серверу и базам данных. Вам будет предложено несколько проектов — вы можете выбрать любой. В каждом из них необходимо использовать полученные в ходе курса навыки — написание кода, работа с базами данных, автоматизация рутинных задач, поиск инсайтов в данных и анализ результатов A/B тестов. Далее, как в крупной компании, после выполнения задания вы пройдете ревью с помощью Git и получите фидбэк. Выполненное задание вы сможете приложить к резюме и сделать его интереснее.
КУРС /// MACHINE LEARNING
Прокачаем Hard Skills в Data Science. Научим решать реальные задачи для бизнеса.
ВАШИ СОТРУДНИКИ НАУЧАТСЯ:
Планировать и своевременно предлагать определенным клиентам нужные акции и спеццены.
Оптимизировать баланс между трафиком, выручкой и маржой.
Выстраивать цены на основе данных с остатка на складе.
1
2
3
Делать динамическое ценообразование на основе машинного обучения.
Проводить А/Б тесты быстрее, точнее и в большем количестве благодаря ML-алгоритмам.
4
5
ПРЕПОДАВАТЕЛИ КУРСА
ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
Kaggle Competitions Grandmaster, 23 место из более чем 120 тысяч специалистов.
Facebook, работал в Яндекс и X5 Retail Group, Alibaba.
До перехода в Facebook был Director of Data Science and Engineering в X5 Retail Group.
Преподаватель курса Data Science в Высшей Школе Экономики.
Консультирует центральный банк Казахстана по вопросам анализа данных.
ПРОГРАММА ://
1. РАНЖИРОВАНИЕ И МАТЧИНГ

Матчинг позволяет решать некоторые важные проблемы, с которыми сталкиваются все компании. Научимся выявлять товары-дубли по их названиям. Попрактикуемся сопоставлять покупателей в онлайне, офлайне и в приложении. Узнаем, как мониторить цены в реальном времени. Расскажем про разные приложения этого подхода, например, про выявление товаров-дублей по их названиям. Рассмотрим технические тонкости архитектур и методов, лежащих в основе систем ранжирования.

2. ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ

Научимся делать динамическое ценообразование на основе машинного обучения, что позволит вам максимизировать прибыль компании, в которой вы работаете, и поможет найти баланс между трафиком, выручкой и маржой.

3. UPLIFT-MODELLING

Научимся делать uplift-моделирование. Рассмотрим всё от постановки задачи до её реализации. Данный тип моделирования позволит учесть изменения в поведении клиентов, которые, например, могли быть вызваны рекламной акцией. На основании данной модели вы сможете понять, кому из клиентов стоит сделать предложение и оценить эффект от этого воздействия.

4. ПРОДВИНУТОЕ A/B ТЕСТИРОВАНИЕ
Научимся использовать A/B-тестирование для решения практических задач. В результате тесты станут намного более чувствительными, что позволит быстрее внедрять позитивные изменения и отказываться от негативных. Научимся использовать ML-алгоритмы для ускорения A/B-тестов. В результате тесты станут намного более чувствительными, а плохо показывающие себя тесты можно будет быстро выявить и отключить.
5. СЦЕНАРИИ ДЕПЛОЯ ML-СЕРВИСОВ
Как и обычный бэкенд, ML-бэкенд должен обладать отказоустойчивостью и минимальным временем простоя. Кроме того, жёсткие требования часто выдвигаются и к производительности самого приложения. В этом модуле научимся грамотно выпускать приложения в продакшн, учитывая все эти требования.
КУРС /// FRONTEND
Делаем упор на практические задачи. Научим создавать frontend для реального бизнеса.
ВАШИ СОТРУДНИКИ НАУЧАТСЯ:
Уверенно разбираться в веб-разработке и актуальных инструментах
Грамотно общаться с командой разработки — backend, devops, QA
В сжатые сроки запускать качественный работающий продукт
1
2
3
Разбираться в UX оптимизациях, которые будут выделять продукт
Выходить за пределы браузера и разбираться в смежных темах — деплой, CI/CD, мониторинг, кэширование, оптимизация
4
5
ПРЕПОДАВАТЕЛИ КУРСА
ПРОГРАММА ://
  1. НОВОСТНАЯ ЛЕНТА 1.0
Частая ошибка разработчиков — пытаться создать идеальный продукт сразу. Однако, как показывает практика, гораздо важнее сначала быстро создать минимально жизнеспособный продукт, а уже потом заниматься его доработкой и улучшением. В этом модуле мы напишем работающий прототип новостной ленты с помощью React, Webpack, TypeScript и GitLab Pages.
2. FRONTOPS
Сегодня frontend-разработчику важно не только уметь писать клиентский код, но и знать, как этот код доставлять на сервер. Эти знания позволяют находить общий язык с остальными членами команды разработки и существенно повышают ценность специалиста на рынке труда. В этом модуле мы поговорим о том, как собирать и доставлять код.
3. БЫСТРАЯ АДМИНКА
Админка — это сайт, доступный владельцам для управления основным приложением. Админки делаются с помощью готовых технологий, чтобы не тратить время дизайнеров и разработчиков. В этом модуле мы научимся собирать админку быстро и эффективно.
4. МОДНЫЙ FRONTEND
Когда на рынке есть несколько конкурирующих продуктов, важно, чтобы ваш продукт был привлекательнее с точки зрения UX. Продукт с богатым функционалом, но сделанный небрежно, проигрывает более модному аналогу. Плавные и продуманные анимации, адаптация под разные экраны и тёмная тема — эти UX оптимизации могут сильно повлиять на популярность вашего продукта.
5. ОФЛАЙН И ДОСТУПНОСТЬ
PWA — это ряд требований к веб-приложениям, сформированных компанией Google. Доступность приложения в офлайне — одно из основных требований, которое значительно повышает его юзабилити. Также в индустрии всё чаще встречается запрос на инклюзивность, поскольку часть аудитории веб-сервиса — люди с ограниченными возможностями. Им необходимо обеспечить комфортные условия пользования продуктом. В этом модуле мы подробно остановимся на каждом из этих актуальных требований.
6. ПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЙ FRONTEND
Рано или поздно кода станет так много, что сайт начнёт тормозить. Поэтому важной задачей является повышение производительности за счёт увеличения скорости загрузки ресурсов и быстроты выполнения кода. В большинстве браузеров есть специальные инструменты для анализа производительности. В этом модуле научимся с помощью них находить причины проблем с производительностью и оперативно их устранять.
7. ТЕСТИРОВАНИЕ И МОНИТОРИНГ
По мере развития продукта становится всё сложнее следить за тем, чтобы новые фичи не ломали сайт. Чтобы быть уверенным в том, что мы пишем работоспособный код, необходимо покрывать его автотестами — специальными программами, которые выявляют ошибки в коде. В этом модуле мы рассмотрим, какие бывают тесты и как их писать. Также затронем тему мониторинга ошибок, который позволяет вовремя узнавать о проблемах в работе продукта.
8. FRONTEND НА КОЛЕНКЕ
В некоторых ситуациях применение сложных инструментов разработки себя не оправдывает и является излишним. В этом модуле мы поговорим о том, как в очень сжатые сроки и в условиях нехватки ресурсов быстро запустить работающий продукт.
НЕ НАШЛИ ПОДХОДЯЩИЙ КУРС ИЛИ ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
Оставьте заявку — мы проконсультируем вас.