Статистика

• Традиционно аналитики данных востребованы в сферах IT и Digital, но в последние годы спрос на них активно растет и в других отраслях: от ритейла до производства. 83% компаний требуют от аналитиков данных знания Python с библиотеками Pandas и NumPy хотя бы на базовом уровне.
• 60.000 — 130.000 руб. Средняя зарплата аналитика уровня Middle — 130 000 рублей, а Junior — 60 000 рублей.
• от 5000 Сколько вакансий по данным HH.ru
• sql. Практически во всех вакансиях требуются знания SQL и навыки работы с реляционными базами данных.

Что такое REBRAIN Live Classes? это 2 онлайн-сессии с аналитиками каждую неделю:

• qa-сессии
  На каждом лайв классе
• Записи
  Все записи вебинаров и задания останутся у вас в личном кабинете
• Кейсы
  Разбор реальных кейсов в различных проектах на каждом вебинаре
• Практика
  После каждой онлайн-лекции вам будет предложено пройти задания на нашей платформе. Задания максимально приближены к задачам реальных проектах и выполняются на нашей инфраструктуре
• Живые сессии
  2 онлайн-сессии с аналитиками каждую неделю
• Best Practices
  На каждом лайв классе будем разбирать примеры решенных задач и рассказывать best practices применения
• Доп. материалы
  После завершения лайв классов в вашем личном кабинете появятся методички, полезные ссылки, скринкасты и другие полезные материалы, как во всех практикумах REBRAIN
• Life Time лицензия
  Все материалы останутся с вами навсегда

Кому подходит?

• Product и Project менеджерыАнализ данных компании, когортный анализ, самостоятельное построение дашбордов, применение Data Driven подхода в бизнесе
• Бизнес-аналитикиРабота с ETL-процессами в компании, поиск и анализ данных с помощью Python, запросы к базам данных с помощью SQL
• Разработчики и QA инженерыВы пишите и тестируете код, подключаетесь и тестируете базы данных, и вам хочется научиться работать с данными более эффективно
• Стажеры аналитики данныхВы умеете анализировать данные в Excel/Google Sheets и вам хочется развиваться в этой области. Мы даем инструменты, которые позволят прокачать ваши скилы и перейти на более высокую позицию.

Научимся:

• Использовать когортный анализ и A/B-тестирования для улучшения бизнес-показателей
• Всему, что нужно знать, junior аналитику данных
• Понимать ETL-процессы и автоматизировать рутинные аналитические задачи
• Работать с метриками
• Использовать Python для более эффективной работы с данными

а также:

• Работать с данными с помощью SQL
• Организовывать ETL-процессы в Airflow
• Работать с данными с помощью Python
• Анализировать продуктовые метрики и бизнес-показатели
• Проводить A/B-тестирования
• Строить модели с использованием машинного обучения
• Рассчитывать юнит-экономику
• Проводить когортный анализ

В процессе вы узнаете:

01.Как быстро освоить SQL, который используется практически всеми современными компаниями

02. Как решать задачи с анализом когорт и считать такие метрики, как ретеншн, отток, конверсия в повторную покупку

03. Продуктовую аналитику, сможете строить пайплайны данных, делать запросы к базам данных с помощью SQL, обрабатывать данные на Python, понимать и использовать на практике математику и статистику, визуализировать данные в BI-инструменте и многое другое

04. Как донести результаты своих исследований простыми способами визуализации

05. Как ранжировать задачи, получать грамотное ТЗ и понимать зоны своей ответственности

06. Как освоить набор инструментов, необходимых для решения большинства задач на позиции junior+ аналитик данных.

Как проходит?

• Посещаете живой онлайн-класс
• Получаете задания дважды в неделю
• Задаете вопросы прямо во время лекции на онлайн-классе или в закрытом чате
• Выполняете задание
• Автопроверка/ Проверка тимлидом за 24 часа
• Переходим к следующему лайв-классу