Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования
Пройдите полный цикл выстраивания аналитических процессов в компании под руководством ведущих специалистов
Два тарифа
С карьерной помощью и без
С карьерной помощью и без
9+ заданий для портфолио
с индивидуальной обратной связью
с индивидуальной обратной связью
для аналитиков
с небольшим опытом (junior)
с небольшим опытом (junior)
сложность
старт потока
16 марта
16 марта
2 месяца
онлайн-обучения
онлайн-обучения
Рабочая инфраструктура
с актуальными инструментами
с актуальными инструментами
Симулятор аналитика
==|
> Вы погрузитесь в полноценный рабочий процесс
> Узнаете, с какими задачами каждый день сталкиваются специалисты этой сферы
> Получите прикладной опыт выстраивания полного цикла аналитических процессов
Симулятор аналитика — это 2 месяца практики на реальных задачах с полным набором технологий технологий для анализа данных и настоящей инфраструктурой
Подробнее смотрите в видео
Последние обновления
- Добавили два новых урока: «Прогнозирование метрик» и «Sample Size MDE»
- Разработали инструкцию по Git для тех, кто еще не знаком с инструментом
- Оптимизировали график выхода уроков и дедлайнов
Кстати, все обновления доступны предыдущим потокам!
для кого эта программа >>
Освоили базу, хотите получить опыт работы над реальными бизнес-задачами и начать карьеру
Начинающие аналитики
Уже работаете аналитиком и хотите узнать, как продвинутые (senior) специалисты подходят к решению задач
Аналитики с опытом работы
что нужно знать //
Понимаете базовые структуры данных и владеете библиотеками Pandas, Matplotlib, Statsmodels, желательно — NumPy, SciPy, Seaborn
Знаете основы математической статистики (доверительные интервалы, t-тест, непараметрические методы)
Умеете работать с репозиторием и использовать команды pull, add, commit, push
Знаете операторы SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOIN и умеете составлять базовые запросы
будет плюсом
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
чему вы научитесь >>
BI-аналитика
— Работать с репозиторием через GitLab
— Работать с ClickHouse через Redash
— Подключаться к базам данных через Jupyter Notebook
— Создавать продуктовые дашборды в Superset
— Рассчитывать Retention для различных когорт, и использовать эту метрику для проверки продуктовых гипотез
Автоматизация процессов
— Организовывать ETL-процессы при помощи Airflow
— Создавать Telegram-бота и настраивать автоматическую отправку аналитической сводки в мессенджер
— Писать систему алертов для приложения, чтобы отслеживать резкие изменения в продуктовых метриках
Статистика и А/B-тесты
— Оценивать корректность работы системы сплитования при помощи симуляции А/Атестов
— Анализировать A/B-тесты с помощью классических и специализированных статистических методов
— Исследовать данные и распределения, чтобы верно выбирать стат. критерий
— Оценивать размер выборки методом Монте-Карло
— Пользуясь библиотекой Orbit, обучать, валидировать и сравнивать прогнозные модели
— Анализировать неэкспериментальные данные с помощью метода CausalImpact
BI-аналитика
— Работать с репозиторием через GitLab
— Работать с ClickHouse через Redash
— Подключаться к базам данных через Jupyter Notebook
— Создавать продуктовые дашборды в Superset
— Рассчитывать Retention для различных когорт, и использовать эту метрику для проверки продуктовых гипотез
Статистика и А/B-тесты
— Оценивать корректность работы системы сплитования при помощи симуляции А/А-тестов
1/3
— Анализировать A/B-тесты посредством классических и специализированных статистических методов
— Исследовать данные и распределения, чтобы верно выбирать стат. критерий
Автоматизация процессов
— Оценивать размер выборки методом Монте-Карло
— Организовывать ETL-процессы при помощи Airflow
— Пользуясь библиотекой Orbit, обучать, валидировать и сравнивать прогнозные модели
— Создавать телеграм-бота и настраивать автоматическую отправку аналитической сводки в телеграм
— Писать систему алертов для приложения для отслеживания резких изменений в продуктовых метриках
— Анализировать неэкспериментальные данные с помощью метода CausalImpact
какие задачи вы будете решать //
Представьте, что вы устроились аналитиком в молодой стартап, объединивший мессенджер и ленту новостей.
Ваша задача — с нуля выстроить аналитические процессы под руководством ведущего аналитика.
ЗАПУСК A/B-ТЕСТА
Мы продумали дизайн эксперимента, и теперь нужно проверить корректность работы системы сплитования (распределения трафика и рандомизации пользователей). Выбери подходящий статистический метод и проанализируй полученные результаты
настройка процесса подготовки и загрузки данных
У нас есть много разных источников данных, которые используются для расчёта ключевых метрик. Давай построим ETL-пайплайн на Airflow, чтобы все источники обрабатывались автоматически без нашего активного участия
аналитическая панель для визуализации данных
Менеджеры просят обеспечить их отчетностью. Помоги нам построить дашборд, который обновляется в реальном времени, с продуктовыми метриками поверх таблиц в ClickHouse
ПОИСК АНОМАЛИЙ
Вчера в данных было замечено аномальное падение просмотров, и мы его пропустили. Помоги нам разработать систему, которая сможет автоматически детектировать такие аномалии
Запуск A/B-теста
Мы продумали дизайн эксперимента, и теперь нужно проверить корректность работы системы сплитования (распределения трафика и рандомизации пользователей). Выбери подходящий статистический метод и проанализируй полученные результаты
ПОИСК АНОМАЛИЙ
Вчера в данных было замечено аномальное падение просмотров, и мы его пропустили. Помоги нам разработать систему, которая сможет автоматически детектировать такие аномалии.
аналитическая панель для визуализации данных
Менеджеры просят обеспечить их отчетностью. Помоги нам построить дашборд, который обновляется в реальном времени, с продуктовыми метриками поверх таблиц в ClickHouse
настройка процесса подготовки и загрузки данных
У нас есть много разных источников данных, которые используются для расчёта ключевых метрик. Давай построим ETL-пайплайн на Airflow, чтобы все источники обрабатывались автоматически без нашего активного участия
полная программа >>
Оставьте заявку, и мы отправим вам подробное описание уроков Симулятора Аналитика
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ //
— Представьте, что вы устроились на стажировку в компанию
— Выполняйте задания на реальных данных и сдавайте на проверку
— Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время
— Получайте индивидуальную обратную связь на ваше решение от опытных специалистов
— Изучайте эталонные решения от авторов и перенимайте подход у продвинутых (senior) специалистов
— Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками
— Получайте сертификаты на русском и английском языках
— Упаковывайте полученный опыт в портфолио
— Представьте, что вы устроились на стажировку в компанию
— Выполняйте задания на реальных данных и сдавайте на проверку
— Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время
— Изучайте эталонные решения от авторов и перенимайте подход у продвинутых (senior) специалистов
— Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками
— Получайте индивидуальную обратную связь на ваше решение от опытных аналитиков
— Получайте сертификаты на русском и английском языках
— Упаковывайте полученный опыт в портфолио
karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы
Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.
3 месяца
средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов
74 % студентов
нашли работу благодаря карьерному сопровождению
На карьерном курсе расскажем все о поиске работы
➝
Дадим индивидуальные подробные рекомендации для улучшения резюме — опытом поделятся действующие эксперты по карьере из ИТ-компаний. Подскажем, как подготовить сопроводительное письмо, портфолио и самопрезентацию
➝
Проведём индивидуальную карьерную консультацию.
➝
Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров.
➝
Пригласим на все мероприятия и разборы резюме в Карьерном чате.
➝
Доступ к Карьерному чату и Карьерному курсу остается у вас навсегда — вы в любой момент сможете обратиться за поддержкой.
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram.
➝
учитесь у лучших //
Анатолий Карпов
Основатель школы karpov.courses
Мария корнева
Руководитель группы продуктовой аналитики VK
Ян Пиле
Руководитель направления развития алгоритмов доступности товаров в Магните, к.н. по прикладной математике (ВШЭ)
Алексей Баталов
Аналитик команды аналитических продуктов Яндекса
Александр Манаенков
Эксперт трека по аналитике данных в karpov.courses
Анатолий Карпов
Основатель школы Karpov.courses
- Pаботал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK
- Руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK
- Специализируется на статистике, A/B-тестировании, машинном обучении и построении аналитических хранилищ данных
- Автор онлайн-курсов по анализу данных на платформе Stepik, на которых обучаются более 200 тысяч студентов
МАРИЯ КОРНЕВА
Senior аналитик в VK
Разрабатывала модели машинного обучения для предсказания оттока пользователей в Рокетбанке. В VK в команде Анатолия Карпова внедрила систему алертов для поиска аномалий в продуктовых метриках. Отвечала за продуктовую аналитику в стартапе Sumsub. Сейчас является руководителем группы продуктовой аналитики VK.
Ян Пиле
Руководитель направления развития алгоритмов доступности товаров в Магните, к.н. по прикладной математике (ВШЭ)
Руководитель направления развития алгоритмов доступности товаров в Магните. Преподаватель Python и прикладной статистики на программах профессиональной переподготовки Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
Алексей Баталов
Аналитик команды аналитических продуктов Яндекса
Занимался продуктовой аналитикой в⦁таких сервисах, как Яндекс. Метрика, Яндекс. Радар, AppMetrica, Яндекс ОФД. За⦁время работы в⦁компании настроил обработку потоков больших данных и⦁развил инфраструктуру для⦁автоматизации отчётности и⦁рутинных задач.
Александр Манаенков
Эксперт трека по аналитике данных в karpov.courses
Помимо работы в karpov.courses работаем младшим научным сотрудником в ИВНД РАН, где занимается анализом физиологических временных рядов в контексте стресса и цикла сна/бодрствования
налоговый вычет
Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения.
гарантия возврата
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернём деньги.
Перерыв
Если столкнетесь со сложностями в процессе обучения, мы поможем решить ваш вопрос в индивидуальном порядке.
стоимость симулятора аналитика >>
> 3 модуля: BI-аналитика, Статистика и A/B-тесты, Автоматизация
> 9 заданий с индивидуальной обратной связью от экспертов
> Доступ к работе на удалённом сервере и поддержке на время обучения
получить практику
> Материалы навсегда
> Все, что в первом тарифе
Получить практику и помощь в карьере
+ Карьерный курс навсегда
+ Карьерный чат навсегда
+ 1 час индивидуальной консультации
с карьерным экспертом
с карьерным экспертом
тариф 1
тариф 2
2 721 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
3 188 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
при рассрочке на 24 месяца
46 500 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
54 500 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
УДОБНЫЙ ЕЖЕМЕСЯЧНЫЙ ПЛАТЕЖ С БЕСПРОЦЕНТНОЙ РАССРОЧКОЙ ИЛИ ОПЛАТА ЧАСТЯМИ ОТ НАШИХ ПАРТНЁРОВ
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.
ещё варианты оплаты:
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ //
- Много практики и развернутая обратная связь от преподавателей
Давно хотела попасть на обучение именно в karpov.courses. Узнала о школе после прохождения курсов Анатолия Карпова на Степике.
Читать полностью →Светлана - Классный преподавательский состав и команда поддержки
Спасибо за курс! Обучение было очень насыщенным, хорошо структурированным, я многому научилась. Как будто действительно месяц поработала аналитиком :)
Читать полностью →Лиза - «Тариф с карьерной помощью»
Под конец прохождения симулятора решил воспользоваться консультацией HR-специалиста. За один созвон мы переработали моё резюме так, что конверсия в приглашение на собеседование увеличилась в 2,5 раза. В итоге ещё до окончания курса где-то за 10 дней мне удалось найти новую работу с повышением оклада примерно на 60%, и всё это благодаря полученным знаниям на симуляторе!
Читать полностью →Андрей
Светлана
«Много практики и развернутая обратная связь от преподавателей.
Давно хотела попасть на обучение именно в karpov.courses. Узнала о школе после прохождения курсов Анатолия Карпова на Степике.
В курсе много практики и для работы предоставлены все инструменты. Мне понравилось, что преподаватели сами отвечали на большинство вопросов, это очень ценно. Понравилось наблюдать за работой профессионалов в разборе заданий. Марии отдельное спасибо, всё четко и понятно. Буду стремиться писать такой же красивый, понятный и компактный код. Развернутая обратная связь по заданиям помогает ясно понять свои ошибки и сделать выводы.»
Давно хотела попасть на обучение именно в karpov.courses. Узнала о школе после прохождения курсов Анатолия Карпова на Степике.
В курсе много практики и для работы предоставлены все инструменты. Мне понравилось, что преподаватели сами отвечали на большинство вопросов, это очень ценно. Понравилось наблюдать за работой профессионалов в разборе заданий. Марии отдельное спасибо, всё четко и понятно. Буду стремиться писать такой же красивый, понятный и компактный код. Развернутая обратная связь по заданиям помогает ясно понять свои ошибки и сделать выводы.»
Лиза
«Классный преподавательский состав и команда поддержки.
Спасибо за курс! Обучение было очень насыщенным, хорошо структурированным, я многому научилась. Как будто действительно месяц поработала аналитиком :)
После курсов планировала устроиться на работу аналитиком данных.
Пока что я только начала проходить собеседования, но уже сейчас на них я чувствую себя гораздо увереннее и лучше понимаю, каких вопросов ждать. Благодаря курсу всегда могу рассказать о выполненных задачах как об опыте, сильно приближенном к реальному.»
Спасибо за курс! Обучение было очень насыщенным, хорошо структурированным, я многому научилась. Как будто действительно месяц поработала аналитиком :)
После курсов планировала устроиться на работу аналитиком данных.
Пока что я только начала проходить собеседования, но уже сейчас на них я чувствую себя гораздо увереннее и лучше понимаю, каких вопросов ждать. Благодаря курсу всегда могу рассказать о выполненных задачах как об опыте, сильно приближенном к реальному.»
Андрей
Тариф с карьерной помощью.
«Летом 2023 года решил пройти симулятор аналитика, потому что хотел «пощупать» такие вещи как Airflow, Superset и АВ-тесты максимально приближенные к реальности. Также понимал, что на текущей работе мне не хватает некоторых навыков связанных с автоматизацией. Не долго раздумывая, записался на ближайший поток симулятора аналитика и уже со второго урока понял, что всё не зря. Успешно применил полученные знания по визуализации на тот момент текущем месте работы.
Обучение было достаточно интенсивным, но вполне спокойно совмещал работу с учёбой. В это же время я решил узнать «чего стою на рынке», и как-то не получил особо большого количества откликов. Под конец прохождения симулятора решил воспользоваться консультацией HR-специалиста. За один созвон мы переработали моё резюме так, что конверсия в приглашение на собеседование увеличилась в 2,5 раза. В итоге ещё до окончания курса где-то за 10 дней мне удалось найти новую работу с повышением оклада примерно на 60%, и всё это благодаря полученным знаниям на симуляторе!»
«Летом 2023 года решил пройти симулятор аналитика, потому что хотел «пощупать» такие вещи как Airflow, Superset и АВ-тесты максимально приближенные к реальности. Также понимал, что на текущей работе мне не хватает некоторых навыков связанных с автоматизацией. Не долго раздумывая, записался на ближайший поток симулятора аналитика и уже со второго урока понял, что всё не зря. Успешно применил полученные знания по визуализации на тот момент текущем месте работы.
Обучение было достаточно интенсивным, но вполне спокойно совмещал работу с учёбой. В это же время я решил узнать «чего стою на рынке», и как-то не получил особо большого количества откликов. Под конец прохождения симулятора решил воспользоваться консультацией HR-специалиста. За один созвон мы переработали моё резюме так, что конверсия в приглашение на собеседование увеличилась в 2,5 раза. В итоге ещё до окончания курса где-то за 10 дней мне удалось найти новую работу с повышением оклада примерно на 60%, и всё это благодаря полученным знаниям на симуляторе!»
вопросы и ответы >>
Для эффективного освоения программы важно владеть Python и SQL, иметь базовое понимание статистических методов. Знакомство с Git станет преимуществом, но не обязательным условием
Курс включает практику с ClickHouse — высокопроизводительной СУБД, ориентированной на аналитические вычисления. Эта технология активно используется в крупных российских корпорациях (например, Яндекс и VK) благодаря своей скорости обработки больших объемов информации
Вы реализуете собственную систему обнаружения аномалий, объединяя методы продуктовой аналитики, BI (визуализации) и программирования. Под руководством экспертов вы не просто примените готовые решения, но углубитесь в их внутреннюю логику, поработав с настоящими наборами данных. Это поможет разобраться в поведении ключевых метрик и факторах, влияющих на их изменчивость
Рекомендуемая нагрузка — 10–15 часов в неделю. За это время вы сможете усваивать теорию, выполнять практические задания и участвовать в обсуждениях
Да, формат разработан так, чтобы была возможность обучаться без отрыва от профессиональной деятельности. Все материалы доступны в записи: лекции разделены на короткие блоки по 15–30 минут, а срок выполнения заданий составляет около 10 дней. Это дает гибкость в планировании времени и возможность учиться в удобном ритме
Программа рассчитана на 8 недель. Контент открывается поэтапно — урок за уроком, согласно расписанию. Каждый модуль включает видеолекции, текстовые конспекты и практические задачи. Время на выполнение домашних заданий — от одной до полутора недель, в зависимости от их сложности. После отправки работы вы получите персональный разбор от ментора. Также после дедлайна публикуется общий видеообзор решения от авторов курса
Это абсолютно нормально — сталкиваться с трудностями при освоении нового. В таких случаях вы всегда можете обратиться к команде поддержки. Мы поможем разобрать сложные моменты и двигаться дальше без остановок
Если вдруг возникнут непредвиденные обстоятельства и вы начнете отставать, просто свяжитесь с куратором. Мы вместе найдем способ скорректировать нагрузку, сохранив качество обучения и ваш комфорт
Да, общение с экспертами курса, кураторами и коллегами по курсу будет происходить в «Пачке». Там вы сможете задавать вопросы, обсуждать материал и получать поддержку на каждом этапе обучения. Кроме того на курсе есть новостной канал и чат в Telegram
По окончании учебы выдается персональный сертификат с подписями авторов курса. Для его получения необходимо набрать минимум 70% от общего числа баллов за практические задания
Да, все видеолекции, тексты и домашние задания останутся у вас навсегда. Вы также будете получать обновления — например, новые видео или дополнительные практики. Доступ к удаленному серверу сохранится на один месяц после окончания обучения, после чего будет отключен
Определенно. Пройдя программу, вы соберете реальный проект, демонстрирующий владение полным циклом анализа данных. Этот результат можно добавить в портфолио на GitHub, что усилит резюме и покажет работодателю ваш практический уровень
Оплатить учебу можно банковской картой. Вы можете внести полную сумму единовременно или выбрать рассрочку от партнеров. Для жителей стран вне РФ предусмотрена возможность оплаты через PayPal — оставьте заявку, и мы свяжемся с вами, чтобы объяснить все детали
Да, если вы оплатили курс после 23 мая 2022 года, а также являетесь резидентом России и платите НДФЛ. Подать пакет документов возможно только в следующем календарном году после оплаты. Более подробные сведения размещены на официальном сайте Федеральной налоговой службы
Да, можно оформить возврат средств в течение первых двух недель обучения. Если продолжите занятия дольше, то сумма будет возвращена за минусом стоимости уже полученных материалов и уроков
Да, у нас есть лицензия № Л035-01298-77/00179689, выданная Департаментом образования и науки Москвы 11 апреля 2022 г
Онлайн-симулятор позволяет вам на практике прожить полный цикл работы с данными в продуктовой команде. Вы пройдете путь от построения первых дашбордов (аналитических панелей) и анализа ключевых метрик до проведения A/B-тестов, создания ETL-пайплайнов (процессов обработки и загрузки данных) и настройки автоматической отчетности с системой алертов (оповещений). Этот опыт наглядно показывает, как данные влияют на принятие ключевых продуктовых решений.
Вы освоите расчёт ключевых продуктовых метрик (например, Retention), построение дашбордов (аналитических панелей) в Superset, анализ A/B-тестов и прогнозирование — всё, что нужно для управления продуктом на основе данных.
Вы научитесь автоматизировать сбор метрик (ETL на Airflow), настраивать алерты (оповещения) для отслеживания аномалий и визуализировать данные для команд. Эти навыки напрямую влияют на скорость и качество продуктовых решений.
Онлайн-формат даёт полное погружение в реальную рабочую инфраструктуру (удалённый сервер, GitLab, базы данных) с гибким графиком. Вы получаете практику, максимально приближенную к работе, из любой точки мира.
Да, поможет. В симуляторе вы на практике освоите глубокий статистический анализ результатов A/B-тестов, а также методы оценки неэкспериментальных данных (например, с помощью подхода CausalImpact). Это и составляет основу для обоснования продуктовых гипотез и доказательного управления продуктом.
Вы будете работать с современным набором (стеком) инструментов: ClickHouse и Superset для BI, Airflow для оркестрации ETL, Python (Pandas, Orbit) для анализа и прогнозирования, что является стандартом в продуктовой аналитике ведущих компаний
Остались вопросы?
Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
