Курсы по аналитике

 
Новичкам
Которые раньше не имели отношения к точным наукам и технологиям
 
Специалистам
Которые хотят повысить квалификацию или сменить направление на более перспективное

• Изучите весь цикл запуска интернет-рекламы: от анализа бизнеса до ретаргетинга
•  Сможете перенять опыт маркетологов Яндекса 
• Разберёте 20 разных кейсов и подготовитесь к базовой сертификации по Яндекс Директу

Чем занимается трафик-менеджер

Привлекает новых клиентов на сайт
Его основная задача — провести рекламную кампанию так, чтобы бизнес получил как можно больше новых клиентов с минимальными
затратами.
Для этого трафик-менеджер сначала изучает цели и аудиторию бизнеса, а потом запускает рекламу. Следит за реакцией людей на неё
и меняет настройки, если нужно.

Главное о профессии
Где можно работать
Трафик-менеджер может быть фрилансером либо штатным сотрудником — в компании или маркетинговом агентстве
Инструменты и технологии, которые нужно знать
Всё это вы освоите на нашем курсе:
-Яндекс Директ

-Яндекс Метрика

-Google Ads

-Google Analytics 4
-VK Реклама

-Google Таблицы

-Яндекс Вебмастер

-Tilda
-Supa

-Looker Studio

-Директ Коммандер

-Яндекс Бизнес
-Google Tag Manager

-Google Мой бизнес

• Длительность обучения 2 года. Старт в сентябре
• 70% программы — практика: кейсы, хакатоны, выпускная работа
• Стажировки в компаниях-партнерах — Сбере, Билайне, Biocad
• Диплом очной магистратуры, а обучение онлайн из любой точки мира
• Крепкая математическая база и один из трех профессиональных треков на выбор
• Поддержка кураторов и личного ментора — на каждом этапе

Онлайн-магистратура МФТИ и Skillfactory — это навыки и опыт на острие запросов рынка

Комфортное расписание
Гибкая программа: большая часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение понадобится 10−15 часов в неделю

Лекции и семинары — онлайн
Не нужно тратить время на дорогу. Дома, в кафе, коворкинге или на пляже — вам решать, где заниматься

Погружение в реальную профессиональную среду
Основа обучения — реальные задачи дата-сайентиста. Вы на практике узнаете, что делают специалисты, и будете уверенно чувствовать себя на настоящей работе

70% программы — практика
Тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны — практикуйтесь, ошибайтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт
 
Реальные бизнес-задачи в вашем портфолио
У вас будут кейсы, проекты и стажировки от компаний-партнеров. 

Вы научитесь решать задачи из реальных рабочих процессов, которые чаще всего в Data Science поручают начинающим специалистам. К концу курса вы соберете портфолио работ, пройдете подготовку к собеседованиям и карьерную консультацию.

Курс даст вам необходимый фундамент:
Python. Пройдете основы программирования и научитесь использовать этот наиболее актуальный язык в задачах Machine Learning.
Математика. Освоите ключевые разделы, чтобы понимать теоретические основы и принципы работы алгоритмов.
Классические модели Machine Learning. Соберете свои наборы данных и выполните полный пайплайн работ со своими первыми моделями.

Творческая атмосфера:
Во время обучения вы погрузитесь в условия, близкие к реальным рабочим процессам. Вам придется справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели к проду.
Обстановка на занятиях располагает быть любопытным, активно дискутировать и не бояться ошибок.

Персональный ментор:
Онлайн-сессии на 40 минут каждую неделю;
В начале обучения за вами закрепляется ментор. Как и преподаватели, менторы — эксперты, работающие в Data Science;
Раз в неделю вы делаете домашнее задание, выкладываете на гитхаб и договариваетесь с ментором о созвоне;
Ментор заранее знакомится с вашим кодом, поэтому к встрече он уже знает, на что обратить внимание. Вы тоже можете заготовить вопросы;
На сессии ментор прокомментирует ваше решение. При необходимости можно сразу перейти в среду разработки, внести правки в код и тут же посмотреть результат.

После обучения вы сможете:
Претендовать на должности, где требуются junior-компетенции
Решать реальные бизнес-задачи при помощи методов машинного обучения
Работать с Python-библиотеками для Machine Learning
Справляться с нестандартными ситуациями за счет глубокого теоретического понимания работы алгоритмов и моделей
Ориентироваться в различных направлениях Data Science и подбирать подходящие под задачу инструменты.