Фоновое изображение
Профессия

Аналитик данных

Научим с нуля собирать, анализировать и презентовать данные.

Получите востребованную профессию с зарплатой от 80 тыс. руб. (даже в регионах — по данным hh.ru)
Когда
6 июля 2020 — 1 мая 2021
Стартует сегодня
Не подходит дата старта? Запишитесь сейчас, а учитесь со следующим набором
Формат обучения

Онлайн

Акция

Первый платёж через 3 месяца

документ

Диплом о профессиональной переподготовке 

10+ часов в неделю
Интенсивных уроков и практики с экспертами отрасли
7 инструментов
Освойте основные технологии для перехода на уровень middle
Дипломный проект
Защитившись, получите кейс на реальных бизнес-данных для прокачки резюме
Развитие карьеры
помощь в составлении продающего резюме и подготовке к собеседованию
~140 000 рублей
Средняя зарплата аналитика данных в Московском регионе (на основании hh.ru)

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

Чему вы научитесь на курсе

Работать с сырыми данными
Информация для отчетов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python.
Работать с заказчиками данных
Говорите с бизнесом на одном языке.
Научим собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий.
Работать с Big Data
Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Научим использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL.
Выдвигать и тестировать гипотезы
Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Научим приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки.
Анализировать данные
Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Научим находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста.

Программа курса

SQL и получение данных
SQL — главный инструмент аналитика. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.
SQL — главный инструмент аналитика. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.
Архитектура и структура баз данных (БД)
Простые запросы, join`ы, агрегаты
Базовые команды в SQL и встроенные аналитические функции
Импорт и экспорт данных посредством SQL и ETL программ
Принципы работы с разными конкретными БД
Подготовка и сдача итогового проекта
10 часов теории16 часов практики
Навыки, которые вы получите
составление SQL запросов к БД
создание новых таблиц с помощью джоинов
группировка и фильтрация данных из БД
импорт и экспорт данных в БД
изучение характеристик данных с помощью аналитических функций SQL
использование PostgreSQL, MongoDB
работа с разными форматами файлов
Python для анализа данных
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке 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

50 часов теории

50 часов практики

Навыки, которые вы получите
работа в Jupyter-Notebook
работа с pandas в таблицах
работа с матрицами и векторами в Python
понимание основных математических понятий, лежащих в основе анализа данных
работа с библиотекой numpy
понимание основ описательной статистики
проведение основных статистических тестов (z-test, f-test, chi-2 test)
проектирование экспериментов
подключение к БД из Python

Основы статистики: понятия, методы и роли

Вы узнаете о статистических гипотезах, способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. Рассмотрите случайные события, их свойства и операции над ними.

Вы узнаете о статистических гипотезах, способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. Рассмотрите случайные события, их свойства и операции над ними.

Основы описательной статистики
Виды распределений и центральная предельная теорема
Основные статистические тесты и проверка гипотез

Кейс-стади

6 часов теории

6 часов практики

Аналитика больших данных

Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили свою big data, и аналитику нужно владеть не только стандартными инструментами вроде статистики и SQL, но и знать основные принципы работы с большими данными, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по big data. Обо всем этом мы поговорим в модуле про аналитику больших данных.

Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили свою big data, и аналитику нужно владеть не только стандартными инструментами вроде статистики и SQL, но и знать основные принципы работы с большими данными, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по big data. Обо всем этом мы поговорим в модуле про аналитику больших данных.

Основы работы в Hadoop и NoSQL
Аналитика для неструктурированных данных
Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки (batch/real-time)
Обзор облачных платформ: AWS, EMR и Azure
Пакетная и динамическая загрузка данных
8 часов теории8 часов практики

Метрики, гипотезы, точки роста

Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Вы получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.
Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Вы получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам 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

8 часов теории

8 часов практики

Навыки, которые вы получите
проектирование продуктовых метрик
сбор и формализация требований заказчиков
построение иерархии метрик
проектирование гипотез

дизайн тестов

проведение, оценка и анализ тестов
проектирование отчётности под заказчика
Дипломная работа
В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса и т. д. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.

Если в моменте у вас нет идей для своего проекта (или доступа к необходимым данным), мы предложим вам учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.
В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса и т. д. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.

Если в моменте у вас нет идей для своего проекта (или доступа к необходимым данным), мы предложим вам учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.
60 часов практики
Запишитесь на курс и получите консультацию по программе обучения
100 000 ₽
полная стоимость курса
от 5 556 ₽ / месяц
оплата частями

Кому идеально подойдет этот курс

Всем, чья работа связана с данными

Начинающие аналитики
Веб-аналитики и программисты
1

Всем, чья работа связана с данными

Курс дает техническую базу и инструменты для работы с данными для увеличения дохода

2
Начинающие аналитики
Вы получите инструменты для перехода на уровень middle и сможете работать над более интересными задачами
3
Веб-аналитики и программисты
Вас ждёт очень крутой апгрейд бизнес-навыков и hard skills в аналитике и новая траектория развития карьеры

Эксперты курса

преподаватель курса
Сергей Ляшенко
Руководитель отдела продуктового анализа сервиса путешествий tutu.ru
Профессия аналитика данных означает, что ты разбираешься в ИТ-продуктах и услугах, знаешь боли заказчика и умеешь управлять изменениями. Бизнесу нужны заинтересованные сотрудники с data-driven подходом, способные самостоятельно находить инсайты, отвечать на вопросы роста, выбирать направление развития и формировать новые принципы работы.
Профессия аналитика данных означает, что ты разбираешься в ИТ-продуктах и услугах, знаешь боли заказчика и умеешь управлять изменениями. Бизнесу нужны заинтересованные сотрудники с data-driven подходом, способные самостоятельно находить инсайты, отвечать на вопросы роста, выбирать направление развития и формировать новые принципы работы.
Олег Булыгин
IT-аудитор в Сбербанке, преподаватель на профессии Python-разработчик
Константин Башевой
Яндекс, аналитик-разработчик
Дмитрий Орлов
Бизнес-архитектор, Транснефть Финанс
Алексей Кузьмин
Директор разработки в ДомКлик.ру
Юстина Иванова
Специалист по анализу данных в ОЦРВ
Артур Сапрыкин
Ведущий аналитик, NetByNet
Олег Булыгин
IT-аудитор в Сбербанке, преподаватель на профессии Python-разработчик

Как проходит обучение

  • Занятия онлайн
    Все занятия проходят в режиме вебинаров с преподавателем. Запись всех занятий есть в личных кабинетах студентов. Вы сможете учиться из любой точки мира в удобное время.
    1
  • Практика
    Каждое занятие включает в себя практические задания, индивидуальные и командные. А после вас ждут домашки с обратной связью от преподавателя.
    2
  • Общение с экспертами
    Эксперты курса, преподаватели и менторы, всегда открыты для дополнительных вопросов — как в процессе обучения, так и после окончания программы.
    3
  • Карьерное консультирование
    Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, подготовит к собеседованию, предложит вакансии и будет сопровождать на всех этапах поиска работы.
    4

Что вы получите в результате обучения

Аналитик данных
Ключевые навыки
Сбор и подготовка данных для анализа
Визуализация данных
Сбор и понимание бизнес-требований заказчика
Подготовка ad-hoc исследований и аналитики
Тестирование гипотез
Умение писать сложные запросы на SQL
Python для анализа данных
Знание основ работы с Hadoop
Инструменты, которые вы освоите
Scikit-learn
Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения
Вашу квалификацию подтвердят документы установленного образца

Стажировки и трудоустройство

Каждый выпускник получает помощь

и поддержку Центра развития карьеры

Помощь в подготовке резюме и прохождении собеседования
Консультация с HR-специалистом по поиску работы и развитию карьеры
Возможность прохождения стажировки в проектах «Нетологии-групп»: в Фоксфорде, Нетологии, EdMarket
Информирование о вакансиях, открытых в компаниях-партнёрах
Доступ к подборке видеокурсов по поиску работы и soft skills
Мы трудоустроили своих выпускников в компании

Учитесь сейчас — платите потом: первый платёж через 3 месяца

  • Беспроцентный кредит от банка-партнёра

    Кредит предоставляет Тинькофф Банк. Платёж поделят на части — и вы ничего не переплатите

    1
  • Первая оплата — через 3 месяца

    Мы берём на себя заботы об отсрочке оплаты, чтобы вы могли сразу сделать шаг к переменам

    2
  • Ежемесячный платёж — 4 367 ₽

    Срок кредита — 18 месяцев. За это время вы получите диплом и сможете работать в новой профессии

    3
  • Полный доступ к программе курса

    Вы будете проходить все лекции, выполнять задания и получать обратную связь. Никаких ограничений

    4

Предложение действует до 31 июля

Оставьте свои контакты — и наш менеджер расскажет подробнее об условиях акции 

Оплатите сразу или получите консультацию
При оплате частями
от5 556 ₽ / мес.
Одним платежом
100 000 ₽
У меня есть промокод
Сэкономьте еще 13%
Вы можете вернуть 13% денег через налоговый вычет. Спросите об этом менеджера, когда запишетесь на курс, или прочитайте в этой статье
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Уже есть аккаунт? Войти
Как учиться сейчас, а платить потом?
На этот курс действует акция: первый платеж через 3 месяца. Уточните подробности у нашего менеджера. Срок действия акции до 31 июля.
Как оплатить частями?
Мы предоставляем беспроцентный кредит от Сбербанка или Тинькофф. Вы разделите платеж и ничего не переплатите
Как оплатить от юрлица?
Запишитесь на курс от имени того, кто будет учиться, а затем выберите способ оплаты «По счету от юрлица»
Есть еще вопросы?
Звоните нам — 8 (800) 301-39-69
Любая точка мира, где есть интернет
Занятия проходят в формате вебинаров с преподавателем
Даты курса
С 6 июля 2020 по 1 мая 2021
Расписание занятий
2 раза в неделю
пн, чт вечером
Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies