Каталог курсов
Учиться бесплатно
Избранное
Курс

Аналитик данных: основы профессии

Мы поможем погрузиться в важные для аналитика данных инструменты, научим с ними работать и применять.

На курсе вы научитесь мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями результат, находить взаимосвязи и строить гипотезы.

Когда
5 ноября — 20 ноября

Формат обучения

Видеолекции, тесты, практические задания

Уровень

Для начинающих

Документ

Удостоверение о повышении квалификации установленного образца

О курсе

Станьте универсальным аналитиком

Аналитики данных нужны компаниям из любой сферы. На курсе вы изучите технологии и инструменты, востребованные у работодателей. 

Решайте бизнес-проблемы, на которые пока нет ответа 

Аналитик данных работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами. Знает языки программирования, формулирует гипотезы и проводит статистические тесты для решения бизнес-задач.

Кому будет полезен этот курс

Идеально подойдёт тем, кто погружается в аналитику с нуля

Всем, кто хочет работать с данными

Начинающим специалистам

Специалистам из смежных сфер

1

Всем, кто хочет работать с данными

Курс даёт техническую базу и навыки использования инструментов для работы с данными.

2

Начинающим специалистам

Вы изучите инструменты для входа в профессию и сможете работать над интересными задачами с первого рабочего дня

3

Специалистам из смежных сфер

Маркетологов, менеджеров по продажам, программистов и менеджеров проектов ждёт апгрейд навыков в аналитике и новая траектория развития карьеры

Обучение на курсе поможет вам

Работать с сырыми данными

Изучите полный цикл работы с данными: от получения из разных источников с помощью SQL до их обработки средствами Python.

Приносить пользу бизнесу

Сможете собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять данные в понятном и наглядном виде, определять точку приложения усилий.

Брать на себя новые задачи

Вы сможете работать со сложными задачами, приоритизировать гипотезы и подбирать наиболее эффективные инструменты для их проверки.

Программа курса

34 часа теории и 38 часов практики

Вас ждут видеолекции и проверочные тесты для закрепления полученных знаний.

Работа аналитика в компании

Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами запросов. Получите базовые знания об иерархии метрик, сможете говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

Маркетинговые метрики и метрики продукта

Финансовые метрики

Иерархия метрик

Сбор требований и разработка отчётности

Формулирование гипотез. Поиск точек роста

Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей

Оптимизация отчётности

SQL для аналитиков

Научитесь писать простые SQL-запросы, чтобы получать данные из базы данных — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск нужного разреза информации. Узнаете, как создавать новые таблицы сразу в базе без выгрузки данных в Excel — это позволит делать отчеты быстрее. Научитесь загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать базу данных PostgreSQL, чтобы хранить данные в тех разрезах, которые нужны аналитикам. Сможете работать с разными форматами файлов: в одной базе создавать отчёты с данными с веб-счётчиков, из таблиц бухгалтерии и из управленческой отчётности.

Основы SQL

Углубление в SQL

Работа с PostgreSQL

Работа с MongoDB

Python для аналитиков

Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных. Научитесь переводить изученное на язык Python.

Основы Python и Git (арифметика)

Базовые типы данных и циклы

Функции и классы

Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари

Python для анализа данных: numpy и scipy

Python для анализа данных: pandas

Основные библиотеки для подключения к БД из Python

Инструменты matplotlib, seaborn для визуализации

Выбор способа визуализации под задачу

Как проходит обучение

Максимально понятно даём теорию и показываем сразу на примерах

  • Видеолекции

    Занятия записаны заранее,  чтобы вы смогли начать учиться в удобное время. Лекции дополнены комментариями и презентациями для повтора материал после обучения.

  • Практическая работа

    После каждой лекции вы будете проходить проверочные тесты. В конце курса вас ждёт дипломная работа: она поможет определиться, какие проекты и задачи подходит именно вам.

  • Дополнительные материалы

    Чтобы вы могли лучше погрузиться в тему, мы подготовили полезные материалы: статьи, чеклисты, подборки инструментов и ресурсов.

Что нужно для обучения

Чтобы пройти курс, понадобится компьютер и доступ в интернет. Специальные навыки для обучения не нужны.

Факультет Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году

Вам будут преподавать практикующие эксперты

Что вы получите в результате обучения

Аналитик данных
    Ключевые навыки
  • Получение данных с помощью языка запросов SQL
  • Очистка и трансформация данных с помощью Python
  • Сбор и анализ требований заказчиков к отчётности
  • Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики
  • Прогнозирование событий на основе данных
  • Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез

  • Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

Инструменты, которые вы освоите

SQL

SQL

Язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных.

PostgreSQL

PostgreSQL

Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.

MongoDB

MongoDB

Документоориентированная система управления базами данных с открытым исходным кодом, не требующая описания схемы таблиц.

Hadoop

Hadoop

Набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов.

MapReduce

MapReduce

Модель распределённых вычислений, представленная компанией Google, используемая для параллельных вычислений над очень большими, вплоть до нескольких петабайт, наборами данных в компьютерных кластерах. 

Python

Python

Язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.

NumPy

NumPy

Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python.

pandas

pandas

Программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных. 

A/B-тесты

A/B-тесты

Метод маркетингового исследования, суть которого заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены для того, чтобы выяснить, какие из изменений улучшают целевой показатель.

Чтобы приступить к обучению, вам необходимо пройти входной тест и набрать не менее 50% правильных ответов

Результаты входного теста вы получите по электронной почте. Статус одобрения вашей заявки на обучение смотрите в личном кабинете проекта «Университет 2035»

Курс создан совместно с