Образовал
Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

50 000 ₽
нет рассрочки

Аналитик данных (Data Analyst) - это специалист по работе с большими данными. Он собирает их, анализирует, визуализирует и делает выводы. На основании полученных гипотез компании принимают важные для бизнеса решения. 

На кого рассчитан курс?

-Дата-аналитики уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания;
-Специалисты по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее;
-Выпускники, желающие работать в области анализа данных, и обладающие необходимым минимумом знаний для старта
-Маркетологи, менеджеры продукта, бизнес-аналитики, экономисты, специалисты по планированию, желающие сократить свою ежедневную рутину до минимума

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Анализ данных
3
Python
4
Дашборты
5
База данных
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

8 лет корпоративного опыта в аналитике. SQL, Tableau, c++, python. Создавал аналитические и продуктовые решения в крупных компаниях как МТС, Озон, ivi.ru Работал в продуктовых командах в России, Германии, Польше....
8 лет корпоративного опыта в аналитике. SQL, Tableau, c++, python. Создавал аналитические и продуктовые решения в крупных компаниях как МТС, Озон, ivi.ru Работал в продуктовых командах в России, Германии, Польше. Преподаватель

Консультант по карьере и личному бренду, международный карьерный стратег
 

Разработчик в Nvidia
Специалист в области алгоритмов и структур данных. Проходил стажировку в главных офисах Microsoft и Asana. Занимался исследованиями в области алгоритмов в Huawei. Работал над поиском в Яндексе. Преподаёт в МФТИ.

Образовательная организация

Otus.ru - высокотехнологический стартап в области образования. Наша миссия - делать образование осмысленным, реализуя связь между работодателями, специалистами и преподавателями. Приходите к нам учиться!

OTUS сегодня – это более 80 авторских курсов для IT-специалистов из разных направлений таких как программирование, тестирование, инфраструктура, информационная безопасность, управление и Data Science. И что важно, у нас есть программы для разных уровней подготовки от новичков до профессионалов, которые хотят освоить продвинутые навыки.
Наша миссия — делать обучение осмысленным, реализуя взаимосвязь между ожиданиями работодателей, компетенциями специалистов и возможностями преподавателей.

Программа курса

Введение в анализ данных и основы статистики

     -Тема 1.Генеральная совокупность и выборка, уровни измерений
  -Тема 2.Нормальное распределение, уровень статистической достоверности, стандартное отклонение. Центральная предельная теорема. Доверительные интервалы и стандартная ошибка
  -Тема 3.Описательные статистики. Мера центральной тенденции
  -Тема 4.Нормальное распределение, уровень статистической достоверности, стандартное отклонение. Центральная предельная теорема
  -Тема 5.Доверительные интервалы и стандартная ошибка
  -Тема 6.Уровень значимости, статистические гипотезы
  -Тема 7.Коэффициент корреляции
  -Тема 8.Методы сравнения данных. Сравнение номинальных данных.
  -Тема 9.Методы сравнения средних

СУБД и SQL

     -Тема 10.Введение в реляционные базы данных. Строчные и колончатые БД
  -Тема 11.Создание и редактирование таблиц. DDL. DML, DCL
  -Тема 12.Выбор данных, условия, срезы данных в SQL
  -Тема 13.Агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных
  -Тема 14.Вложенные запросы и временные таблицы
  -Тема 15.Типы объединений таблиц
  -Тема 16.Выражения на SQL
  -Тема 17.Встроенные функции на SQL
  -Тема 18.Объекты базы данных. Таблицы и представления. Индексы и партиции
  -Тема 19.План запроса и оптимизация производительности

Введение в Python

     -Тема 20.Знакомство с синтаксисом. Jupyter Notebook
  -Тема 21.Переменные и типы данных. Вывод данных и арифметические операции
  -Тема 22.Основы Python. Операторы, циклы
  -Тема 23.Структуры данных Python. Строки, Списки и Кортежи и Словари
  -Тема 24.Циклы for и while
  -Тема 25.Функции, модули и библиотеки
  -Тема 26.Библиотеки NumPy, pandas, SciPy
  -Тема 27.Методы визуализации. Основы matplotlib, seaborn, plotly

Предобработка данных, исследовательский и статистический анализ данных

     -Тема 28.Работа с пропусками и дубликатами
  -Тема 29.Категоризация данных
  -Тема 30.Преобразование типов данных
  -Тема 31.Нормировка данных
  -Тема 32.Категоризация данных
  -Тема 33.Анализ временных рядов
  -Тема 34.Изучение срезов данных
  -Тема 35.Взаимосвязь данных
  -Тема 36.Валидация результатов
  -Тема 37.Постановка и проверка гипотез

Введение в Business Intelligence и визуальный анализ данных

     -Тема 38.Введение в Business Intelligence
  -Тема 39.Обзор экосистемы Tableau Desktop / Public
  -Тема 40.Основные типы источников данных в Tableau, соединения
  -Тема 41.Интерфейс Tableau Desktop и основные рабочие понятия
  -Тема 42.Визуализация: диаграммы, основные сценарии их использования
  -Тема 43.Предустановленные и кастомные калькуляции
  -Тема 44.Организация данных в Tableau
  -Тема 45.Порядок выполнения операций в Tableau
  -Тема 46.Введение в информационный дизайн
  -Тема 47.Как устроено восприятие пользователя
  -Тема 48.Основные ошибки при создании дашбордов
  -Тема 49.Проектирование дашборда
  -Тема 50.Макетирование под различные задачи и девайсы
  -Тема 51.Планирование взаимодействия пользователя с дашбордом

Жизненный цикл проекта в анализе данных

     -Тема 52.Принятие решений в бизнесе на основе данных
  -Тема 53.Сбор требований
  -Тема 54.Кристаллизация требований и создание прототипа
  -Тема 55.Итеративная работа с заказчиком на этапе разработки
  -Тема 56.Демо готовой версии и этап пользовательского тестирования
  -Тема 57.Релиз и постпродакшен
  -Тема 58.Мониторинг востребованности и получение обратной связи

Специальные методы и направления в дата-аналитике

     -Тема 59.Анализ бизнес-показателей
  -Тема 60.Продуктовая аналитика, юнит-экономика, A/B тесты
  -Тема 61.Метрики и воронки, иерархия метрик
  -Тема 62.Когортный анализ
  -Тема 63.BI аналитика
  -Тема 64.Дата журналистика

Рейтинг курса

4.6
рейтинг
0
0
0
0
0
обновлено 05.10.2022 06:25

Аналитик данных

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями