Профессия «Аналитик данных»

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

4.2

4 месяца

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Содействие

Сертификат

Да

Стоимость курса

65 412 ₽

есть рассрочка

Эта профессия идеально подходит для удалённой работы, в том числе и для фриланса. Заказчики готовы хорошо платить тем, кто умеет визуализировать показатели бизнеса, обосновывать свои решения цифрами и строить прогнозы.

Data-driven подход набирает обороты. Профессия востребована во многих сферах: IT, финансы, маркетинг, торговля, медицина, образование, услуги и др.

С нами вы станете аналитиком всего за 4 месяца, потому что будет много практики и обратной связи от экспертов. Лучшие ученики получат возможность попасть на стажировку в Ozon, Data Sfera, Agima.

Кому подойдёт

Новичкам
Ваш опыт работы максимально далек от аналитики? Хотите узнать что-то новое и интересное, освоить востребованную профессию? Мы стартуем с 0 и последовательно структурируем ваши знания по аналитике и закрепляем их практикой после каждой лекции.

Менеджерам
Научитесь быстро обрабатывать и анализировать данные для построения прогнозов, стратегий и планов. Станете более автономными при принятии решений.

Маркетологам
Поймёте, как использовать данные для оценки эффективности рекламы, выдвигать и проверять гипотезы с помощью A/B-тестирования, а также научитесь быстро создавать понятные отчеты по рекламным кампаниям.

Бизнесу и предпринимателям
Для селлеров, которые хотят научиться анализировать данные по продажам на маркетплейсах. А также для всех предпринимателей, которые хотят найти точки роста и оптимизировать ресурсы бизнеса с помощью data-driven подхода.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Pandas

A/B тестирование

Вас будут обучать

Владимир Сурков

курсов

Ведущий инженер-программист Orion Innovation / Remote Freelance Business Intelligence Developer & Database Engineer

C 2018 года по настоящее время Владимир разрабатывает BI - системы и базы данных (Oracle, MySQL, MS SQL, PostgreSQL).

C 2020 Владимир обучает работе с базами данных и языком запросов SQL.

Екатерина Чернышова

курс

Продуктовый аналитик в X5 Retail Group

Я закончила СПБГЭУ по специальности математические методы и статистический анализ. Во время учебы осознанно выбрала сложный профиль, чтобы получить максимум знаний. Сейчас уже пятый год работаю бизнес-аналитиком в сфере транспортной логистики.

Работа заключается в проработке функционально-технических требований систем, тестировании функционала, расчете экономической модели проекта, описании бизнес-процессов, формировании КПЭ и продуктовых метрик.

Также я эксперт в части разработки отчетности и визуализации - активно использую Power BI и вам рекомендую :)

Мы живем в век развития технологий, где каждая компания хочет быть в курсе всей возможной информации, которую можно получить. И в этом может помочь аналитик данных. Именно мы с вами способны собрать в одно целое миллион тысяч строк данных из различных источников и создать удобный и понятный инструмент для принятия, порой, самых важных решений в жизни компании.

Данная сфера активно развивается, и я считаю, что в современном мире, несмотря на личные качества работника, – в первую очередь ценятся прикладные знания, которым можно обучиться на моих курсах.

Максим Кушнер

курсов

Инженер по разработке программного обеспечения ООО "ФИНДЕВ", сертифицированный эксперт Microsoft (Excel and Excel 2019), кандидат экономических наук, доцент.

Максим имеет свыше 10-лет опыта работы бизнес-аналитиком в крупнейших компаниях РФ (ЛУКОЙЛ, СОГАЗ), в настоящий момент работает в команде, выстраивающей IT-систему для транснационального инвестиционного фонда из США.

Свои знания по бизнес-аналитике передаёт студентам технических вузов и слушателям курсов по аналитике и IT.

Образовательная организация

Moscow Digital School

4.7

43 отзыва

Мы — экосистема онлайн образования MDS. Сопровождаем своих студентов с момента знакомства и до реализации карьерных целей.

Наша миссия — делиться знаниями, опытом и деловыми связями.

Закончив обучение, вы получаете приглашение в закрытое сообщество Moscow Digital School. Здесь люди делятся инсайдами, обсуждают горячие события и публикуют эксклюзивные вакансии.

Moscow Digital School выдает выпускникам удостоверения о повышении квалификации на основе государственной лицензии № 041579.

В 2021 году стали резидентами научно-технологического комплекса Сколково.

Программа курса

Модуль 1. Вводный.

Задачи и виды аналитиков
Аналитика данных
Навыки аналитика

Модуль 2. Excel.

Зачем аналитику Excel?
Фильтрация и сортировка данных
Способы ввода функции
Редактирование формул и система отслеживания ошибок
Полезные функции в Excel
Сводные таблицы: определение, условия построения, настройка областей
Группировка данных
Типы диаграмм
Спарклайны
Power Query
Надстройка «Поиск решения». Подключение и настройка параметров
Выпадающие списки
OLAP-куб
Макросы

Модуль 3. SQL.

История языка, стандарт SQL, базовые понятия
Структура оператора SELECT
Основные типы данных
Логические операторы
Агрегатные функции и группировка
Подзапросы
Соединение таблиц
Создание, обновление и удаление таблиц
Обобщенные табличные выражения, Представления
Оконные функции
Типовые сценарии применения
Введение в оптимизацию запросов

Модуль 4. BI и дашборды.

Знакомство с возможностями инструмента Power BI.
Power Query
Подготовка данных к анализу.
Работа с расширенным редактором: язык М.
Принципы построения модели данных, организация таблиц, управление связями
Язык анализа данных DAX
Загрузка связанных источников данных
Справочники и автоматически вычисляемые справочники для загруженных запросов
Распространенные примеры усложненных вычислений DAX
Формирование мер
Вычисляемые столбцы и группировки данных
Дашборд для ключевых показателей эффективности компании
Блок визуализации в Power BI Desktop
Дизайн дашборда и применение тем
Работа в PowerBI из браузера
Инфраструктура, загрузка данных и разработка дашбордов в Tableau. Tableau: основные возможности и сравнение с Power BI

Модуль 5. Python для аналитики данных.

Знакомство с Jupyter Notebook и markdown
Простые операции с числами и строками
Условный оператор и цикл for
Функции
Введение в Pandas
Простые визуализации
Анализ выбросов данных
Загрузка и модификация данных
Анализ посещаемости интернет-магазина
Воронка продаж, столбцовые диаграммы, анализ конверсии
Введение в математическую статистику.
Описательные статистики
Введение в проверку статистических гипотез
A/A и A/B тестирование
Объединение данных
Когортный анализ
Сравнение качества трафика из двух рекламных источников

Модуль 6. Финальный проект.

Построете управленческий дашборд с ключевыми показателями бизнеса
Попробуете себя в роли аналитика данных бразильского маркетплейса Olist. Обсудете бизнес-процесс работы маркетплейса и модель данных. Научитесь работать с базой данных на удаленном сервере. Разберёте подходы решения к задачам бизнеса