Специалист собирает, обрабатывает и интерпретирует данные. Знает языки программирования и формулирует гипотезы, чтобы найти верное решение при разработке нового продукта или сервиса.

Зарплата аналитика данных

По данным исследования рынка труда за 2022 год в Москве и Санкт-Петербурге от HAYS

Зарплата специалиста в области FinTech
и разработки ПО
Зарплата специалиста в IT-компаниях системных интеграторах
Зарплата специалиста в индустриальных компаниях и корпоративной разработке

Кому подойдёт курс

Тем, кто только интересуется профессией

Узнаете, как проводить исследования, анализировать данные и делать наглядные отчёты. Сможете решить, подходит ли вам профессия.

Разработчикам, которые хотят сменить профиль

Поймёте, как применить знания из области программирования для решения бизнес-задач. Познакомитесь с форматом обучения и оцените его качество.

Начинающим аналитикам

Систематизируете знания, изучите основы программирования на Python и научитесь работать
с big data. Разберётесь, станет ли курс вашей точкой роста.

Как организован демодоступ

Занятия в удобное время
Видеолекции в личном кабинете доступны
в любое время в течение двух недель
Теория и практика в комплексе
Вас ждут домашнее задание, квиз и тест
Бонус от Нетологии
Запись вебинара из полного курса
«Аналитик данных с нуля до middle»

Программа курса «Аналитик данных с нуля до middle»

Бесплатный модуль

Аналитическое мышление

Разберётесь, что такое аналитическое мышление и откуда берутся данные. Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки.

2 часа теории

Что такое аналитика

Процесс принятия решений

Виды аналитики

Data-driven подход в компаниях

Разбор кейса при помощи data-driven подхода

Основы Python

Познакомитесь с базовым инструментом для анализа данных — языком Python.

4 часа теории

Знакомство с Python, основы синтаксиса

Библиотеки в Python. Знакомство с аналитической библиотекой pandas

Экспорт данных из Google Таблиц

Запись практики с экспертом: введение в типы данных и циклы

Подготовка данных для визуализации

Поймёте, откуда можно получить данные. Научитесь проверять и готовить исходную информацию. Познакомитесь с основными инструментами визуализации данных.

2 часа теории

1 час практики

Получение данных

Подготовка данных

Инструменты визуализации

Публичные выступления

Научитесь презентовать идею или отчёт. Поймёте, как получать удовольствие от выступлений.

2 часа теории

Подготовка к публичному выступлению

Типовые структуры выступления

Взаимодействие с аудиторией и подача

Вводное занятие с координатором

Узнаете, из чего состоит платный курс, как будет проходить обучение и выстраиваться коммуникация с координатором, экспертами и однокурсниками.

1 час теории

Платные модули

Доступны на полном курсе «Аналитик данных
с нуля до middle» после оплаты.

1 модуль. Погружение  

Разберётесь, что такое аналитическое мышление, и узнаете, откуда берутся данные. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.

Аналитическое мышление

Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.

20 часов теории

41 час практики

Аналитическое мышление

Введение в Google Таблицы

Продвинутые Google Таблицы

Основы статистики

Получение данных

Продвинутая визуализация данных

Python как инструмент анализа данных

Машинное обучение для жизни

Основы визуализации данных

Поймёте, как создавать наглядные визуализации, откуда берутся данные
для визуализации и как с ними работать. Узнаете, как создавать истории с помощью данных.

6 часов теории

11 часов практики

Донесение информации с помощью изображений

Инструменты, источники и предподготовка данных

Исследование данных и основы статистики

Продвинутая визуализация данных

Сторителлинг в визуализации

Метрики, гипотезы, точки роста

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

8 часов теории

19 часов практики

Понимание целей бизнеса

Финансовые метрики

Маркетинговые метрики и метрики продукта

Иерархия метрик

Сбор требований и разработка отчётности

Формулирование гипотез. Поиск точек роста

Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей

Оптимизация отчётности

2 модуль. Получение данных и работа с ними

Узнаете, как писать SQL-запросы, чтобы получать данные и подготавливать их к последующему анализу. Научитесь работать с большими данными и разберётесь в методах их монетизации.

SQL и получение данных

Научитесь писать SQL-запросы, чтобы самостоятельно получать необходимую информацию из базы данных. Узнаете, как создавать новые таблицы сразу в базе без выгрузки данных в Excel. Научитесь загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать БД PostgreSQL, чтобы хранить данные в тех разрезах, которые нужны аналитикам.

20 часов теории

32 часа практики

Введение в инфраструктуру

Основы баз данных

Основы SQL

Углубление в SQL

Работа с PostgreSQL

Работа с MongoDB

Аналитика больших данных

Разберётесь в методах построения аналитики в компании. Научитесь переходить от мониторинга к прогнозированию, применяя простые скрипты Python и PySpark, чтобы не тратить средства на внедрение сложных промышленных комплексов. Сможете определять, когда и каких данных не хватает, и собирать недостающие.

14 часов теории

37 часов практики

Большие данные

Монетизация больших данных

Характеристики и источники данных

Культура сбора данных

Основы реализации проектов больших данных

Основные характеристики больших данных и виды анализа данных. Продвинутые методы анализа

Технологии работы с большими данными

NoSQL-подход

MapReduce-подход

Введение в Hadoop

3 модуль. Автоматизация процессов

Научитесь получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах. Узнаете, как находить точки роста в данных, оформлять их в гипотезы и оценивать эффективность.

Анализ данных на R

Язык на выбор

Научитесь импортировать данные в R, познакомимся с фреймами
данных, освоите базовые операции — просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация. Разберёте этапы анализа данных. Узнаете, какой workflow есть при анализе данных и какие действия нужно выполнить.

20 часов теории

30 часов практики

Обзор языка R, базовые принципы программирования

Основы R, базовые структуры данных и работа с ними

Работа с наборами данных. Разные источники данных и подключение к ним

Визуализация в R — исследование данных с помощью диаграмм

Этапы анализа данных. Подготовка и очистка данных

Основы моделирования в R

Предоставление результатов анализа. Продвинутая визуализация

Разработка аналитических веб-приложений в R (Shiny)

Python

Язык на выбор

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.

68 часов теории

87 часов практики

Введение в Git

Основы Python. Управляющие конструкции и коллекции

Функции

Работа с файловой системой и модули

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Исключения и обработка ошибок

Понятие класса

Библиотека NumPy. Вычислительные задачи

Библиотека pandas

Функции и работа с данными

Основы парсинга и работы с API

Продвинутый pandas

Библиотека Matplotlib & Seaborn. Визуализация данных

Базовые понятия статистики

Визуализация

Случайные события. Случайные величины

Корреляция и корреляционный анализ

Логистическая регрессия и дискриминационный анализ

Доверительные интервалы. Статистическая проверка гипотез
для несвязанных выборок

Статистическая проверка гипотез для связанных выборок.
A/B-тесты и как их проводить

A/B-тестирование

Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирования, не прибегая к помощи агентств и сторонних специалистов.

12 часов теории

22 часа практики

Data-driven процессы и роль A/B-тестирования

Приоритизация гипотез и тесты

Основы A/B-тестирования

Основы распределения и статистики

Выбор групп и разделение на A/B

Инструменты для А/B-тестирования

Кейс-стади

Анализ результатов А/B-тестов

4 модуль. Гибкие навыки
или soft skills

Сочетание хард- и софт-скиллов поможет вам быстрее подниматься по карьерной лестнице и добиваться больших результатов. Эта часть курса про создание здоровой атмосферы в коллективе и грамотной коммуникации в бизнесе.

Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект

Научитесь лучше понимать собеседников, чётко доносить мысли, быть модератором дискуссии и направлять коммуникацию так, чтобы прийти к цели.

2 часа теории

Фасилитация

Личная эффективность

Планирование

Расстановка приоритетов

Управление временем

Делегирование

Концентрация и восстановление ресурсов

Самомотивация

Эмоциональный интеллект. Модель и этапы развития

Распознавание эмоций

Переговоры

Научитесь грамотно организовывать деловые встречи и эффективно проводить переговоры, добиваясь взаимовыгодных договорённостей.

2 часа теории

Нетворкинг

Как вести неравные переговоры

Возражения и аргументы

Подготовка к переговорам

Уверенное ведение переговоров

Управленческие поединки

Манипуляции в переговорах

Сила переговоров

Структура переговоров

Переговоры онлайн и офлайн

Внутренние переговоры

Публичные выступления

Получите навыки, которые помогут самостоятельно подготовиться к питчу, написать речь, собрать презентацию и эффектно выступить перед любой аудиторией. Изучите разные подходы к подаче материала и сможете выступать в типовых ситуациях или когда всё идёт не по плану.

2 часа теории

1 час практики

Подготовка к публичному выступлению

Типовые структуры выступления

Выступление перед коллегами

Взаимодействие с аудиторией и подача

Английский язык для начинающих аналитиков

Бонусный модуль от EnglishDom

Вас ждут десять видеолекций, которые помогут начать разговаривать на английском языке по темам IT-сферы.

3 часа теории

Лексика, без которой не обойтись IT-специалисту

Ведение переписки на английском

Чтение документации и анализ требований

Программирование

Стрессовые ситуации

Работа и роли в команде

Как поддержать любую беседу на английском

Собрания, презентации

Программа трудоустройства

Входит в профессию

После окончания обучения вы сможете начать искать работу. Мы будем вам в этом помогать.

Объясним, как составить резюме, правильно оформить портфолио и написать сопроводительное письмо

Расскажем, на каких площадках лучше искать работу и как это делать

Предоставим подборку вакансий и стажировок от наших партнёров

Поможем попасть в сообщество наших выпускников, чтобы  делиться успехами, советами и получать поддержку

Расскажем про самые каверзные вопросы на собеседованиях  
и научим проходить тесты

Итоговый проект — готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность

В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки на персональном проекте по анализу данных. Это может быть анализ данных по продажам, прогнозная аналитика влияния бизнес-действий на ключевые показатели эффективности или написание алгоритма распределения товарных запасов.