Аналитик данных

Аналитик данных

2.9

12 месяцев

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Сертификат

Да

Стоимость курса

390 000 ₽

есть рассрочка

Кто такой аналитик данных? Это специалист, который помогает бизнесу извлекать пользу из данных и принимать решения на их основе. Задачи, которые он решает:

Какие данные необходимо собирать?
Как растет продукт и его отдельные сегменты?
Что сделать, чтобы улучшить бизнес-показатели, и как проверить предложенные гипотезы экспериментами?
Какие клиенты приносят больше всего дохода и как их удержать?
Как найти узкие места в продукте и устранить их?

Как поступить на программу

01
Оставить заявку на программу. В заявке важно указать актуальные номер и e-mail.
02
Подтвердить обучение на курсе. Менеджер свяжется с вами по указанным в заявке контактам, чтобы вы могли подтвердить участие в обучении.
03
Отправить сканкопии документов для зачисления (паспорт, снилс, диплом, справка из вуза, свидетельство о смене фамилии).
04
Заключить договор. Менеджер отправит вам договор на ознакомление и ссылку на оплату, по которой нужно будет оплатить обучение.
05
Начать обучение. За несколько дней до начала обучения менеджер отправит организационное письмо со всей важной информацией о программе и ссылкой на чат в Telegram.

В результате освоения программы вы:

Изучите
программирование на Python, базы данных, прикладную статистику, машинное обучение, A/B-тесты, продуктовые и бизнес-подходы (RFM-анализ, когортный анализ, юнит-экономика)
Освоите инструменты
SQL, Python, Jupyter Notebook, Tableau и другие
Выполните финальный проект
В качестве финального проекта вы будете решать бизнес-задачу. Это хорошая возможность пополнить портфолио, особенно для начинающих.

Вы получите актуальный технический стек современного аналитика для работы в ведущих IT-компаниях

Вас будут обучать

Коновалова Людмила Дмитриевна

курс

ML-разработчик в МТС

Екатерина Гриценко

курс

Руководитель группы анализа продуктов в Афише

Анастасия Максимовская

курс

Data Scientist в Сбербанке

Образовательная организация

HSE

0 отзывов

Программы дополнительного профессионального образования практикоориентированы и позволяют за более короткий срок (от нескольких недель до двух лет) получить новую профессию, приобрести актуальные профессиональные и управленческие компетенции или расширить свои знания в той или иной предметной области.

К освоению дополнительных профессиональных программ допускаются:

Лица, имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование;
Лица, получающие среднее профессиональное и (или) высшее образование.

Цели обучения

1 Перейти на новую ступень профессионального развития

2 Соответствовать быстроменяющимся требованиям рынка и социальной среды

3 Стать успешным управленцем бизнеса

4 Удовлетворить образовательные потребности в разных областях экономики, науки, культуры и искусства

Программы ДПО

Программы повышения квалификации
Повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации и (или) совершенствование и (или) получение новой компетенции, необходимой для профессиональной деятельности

От 16 академических часов
Удостоверение о повышении квалификации
Для лиц, имеющих (или завершающих получение) высшее или среднее профессиональное образование

Программы профессиональной переподготовки
Для получения компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности

От 250 академических часов
Диплом о профессиональной переподготовке, с правом ведения новой профессиональной деятельности
Для лиц, имеющих (или завершающих получение) высшее или среднее профессиональное образование

Программы профессиональной переподготовки для получения дополнительной квалификации

Для лиц, имеющих или получающих высшее или среднее профессиональное образование и стаж работы не менее 3 лет в управленческой должности

Программы профессиональной переподготовки для получения дополнительной квалификации в области управления «Мастер делового администрирования (MBA — Master of Business Administration)», в том числе для руководителей высшего звена (EMBA — Executive Master of Business Administration)

От 2040 академических часов
Диплом о профессиональной переподготовке, с получением дополнительной квалификации «Мастер делового администрирования лица»

Программы профессиональной переподготовки для получения дополнительной квалификации в конкретной профессиональной области «Master in...», в том числе для руководителей высшего звена (Executive Master in…)

От 2040 академических часов
Диплом о профессиональной переподготовке, с получением дополнительной квалификации

Программы Doctor of…

Программы профессиональной переподготовки для получения дополнительных квалификаций для присвоения профессиональных степеней, в частности, Доктор делового администрирования (DBA — Doctor of Business Administration), Доктор права (Doctor of Law), Доктор образования (Doctor of Education) и иных степеней

От 2040 академических часов
Диплом о профессиональной переподготовке, с присвоением профессиональной степени
Для лиц, имеющих высшее профессиональное образование и стаж работы не менее 5 лет в управленческой должности

Программа курса

Python для автоматизации и анализа данных 18 занятий

Введение в язык Python. Знакомство со средой программирования. Базовые операции. Интерпретация ошибок.
Строки и списки в Python.
Понятие управляющих конструкций. Условные операторы.
Циклы for и while.
Устройство функций в Python. Поиск ошибок в коде и отладка.
Итераторы, генераторы, генераторы списков. Рекурсия.
Работа с файлами. Продвинутая работа со словарями.
Библиотеки для хранения и работы с данными в табличном формате: pandas.
Сбор данных: web-scraping с BeautifulSoup.
Сбор данных: Selenium, работа с сервисами через API.
Объектно-ориентированное программирование. Классы.
Введение в numpy.
Введение в pandas.
Работы с пропущенными данными.
Визуализация для презентации данных: matplotlib. Основные виды графиков. Основные ошибки при создании визуализаций.
Создание интерактивных визуализаций: plotly.
Разведывательный анализ данных. Особенности исследования текста.

SQL 10 занятий

Введение в базы данных.
Язык запросов и типы данных.
Секции и порядок выполнения.
Базовые функции.
Функции для работы с датой и временем.
Операции Join.
Оконные функции.
Основы визуализации.
Базовые показатели и их интерпретация.
Практическая работа по блоку.

Прикладная статистика 10 занятий

Шкалы измерений, генеральная совокупность и выборка.
Описательные статистики и их свойства.
Нормальное распределение, статистическая достоверность.
Статистический вывод, уровень значимости, статистические гипотезы.
Корреляции (Пирсон, Спирмен, Кендалл).
Параметрические и непараметрические методы сравнения данных.
Сравнение номинальных данных.
Методы сравнения средних: t-test.
Методы сравнения средних: непараметрические аналоги.
Методы сравнения средних: ANOVA.

A/B-тестирование 5 занятий

Введение. Мощность и корректность.
Планирование дизайна А/В и др.
Повышение чувствительности А/B тестов.
Сложности с маленькими выборками и денежными метриками.
Многорукие бандиты и альтернативы А/B тестам.

Business Intelligence 7 занятий

Задачи визуализации, подготовка данных, инструменты визуализции, введение в Tableau.

Принципы представления данных, типы данных и виды графиков, законы восприятия и их использование для демонстрации взаимосвязей и зависимостей.
Создание интерактивных визуализаций, специфические виды графиков, использование вычислений и встроенных функций Tableau для построения визуализаций, использование аналитических функций Tableau.
Создание дашбордов от формирования технического задания для заказчика до публикации.
Создание дашборда в Tableau.
Практическое занятие: формируем дашборд согласно техническому заданию в Tableau.
DataLens и Google Data Studio для построения визуализаций.