Каталог курсов
Каталог курсов

Такого курса сейчас нет

К сожалению, сейчас невозможно записаться на курс. Вы можете посмотреть похожие программы обучения.

Перейти в каталог курсов

Похожие программы

Нео

IT-профессии: как выбрать направление и реализовать себя

Подробнее о программе

5 недель

онлайн

Нео

1C-аналитик: погружение в профессию на практике

Подробнее о программе

3 дня

онлайн

Нео

Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens

Подробнее о программе

3 недели

онлайн

Про

Продвинутый SQL. Самостоятельный тариф

Подробнее о программе

9 недель

онлайн

Нео

Excel: простые шаги для оптимизации работы с данными

Подробнее о программе

10 дней

онлайн

Нео

Основы аналитики и аналитическое мышление

Подробнее о программе

4 недели

онлайн

удостоверение

К сожалению, курс сейчас недоступен

Математика и статистика для анализа данных

Разберётесь, как использовать математику и статистику для анализа данных

Научитесь проводить статистически значимые A/B-тесты и проверять гипотезы

Сможете применить знания на практике в работе над реальными кейсами и получите индивидуальную поддержку

Когда

24 апреля — 18 июня

Набор вот-вот закончится
Курс стартовал, но еще можно попасть в этот набор

Формат

Видеолекции, практические задания, кейс-стади

Длительность

2 месяца

Документ

Удостоверение о повышении квалификации

Курс подойдёт

  • Начинающим аналитикам и дата-специалистам

    Научитесь видеть закономерности, строить прогнозы и работать с моделями на реальных кейсах

  • Менеджерам и маркетологам

    Разберётесь в A/B-тестах, статистической значимости и сможете анализировать маркетинговые кампании и продуктовые метрики. Изучите методы, которые помогут в работе

  • Разработчикам и IT-специалистам

    Расширите математическую базу и сможете решать сложные задачи, оптимизировать процессы и работать с аналитикой более уверенно

В результате обучения вы сможете

  • Понимать математику и статистику для работы с данными

    Разберётесь в ключевых математических и статистических принципах, чтобы уверенно работать с аналитическими инструментами и понимать, как устроены модели

  • Проводить анализ статистики, A/B-тесты и проверять гипотезы

    Освоите ключевые статистические методы, включая корреляцию, регрессию, анализ временных рядов и A/B-тестирование

  • Разбираться в основах машинного обучения и применять их в аналитике

    Поймёте, как работают базовые модели Machine Learning и научитесь применять их в анализе данных

  • Принимать продуктовые и бизнес-решения на основе данных

    Разберётесь, как применять аналитические инструменты в маркетинге, управлении продуктом и бизнесе. Сможете прогнозировать и оценивать эффективность кампаний 

  • Работать с Python и применять его для анализа данных

    Научитесь использовать библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn для обработки и визуализации данных. Освоите базовые методы машинного обучения и их применение в аналитике

  • Применять знания на практике и решать реальные задачи

    Закрепите полученные знания на мини-проектах и сможете использовать математические и статистические методы в своей профессиональной сфере

Как проходит обучение

Теория

Посещаете вебинары* с экспертом по расписанию и включаете видеолекции в удобное для вас время

Практика

Выполняете практические задания для отработки навыков, получаете обратную связь от эксперта и практикуетесь на воркшопах

Сопровождение

Получаете поддержку большой команды: ментора-эксперта, которому вы сможете задавать вопросы, кураторов и других студентов

Программа обучения —
2 месяца

52 часа теории и 62 часа практики

• Программа повышения квалификации

• Воркшопы проходят по расписанию не чаще 1 раза в неделю после 18:00

• На лекции и практические задания понадобится примерно 10 часов в неделю

• Записи воркшопов, видеолекции, презентации и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Модуль 1. Прикладная математика и статистика: фундамент для анализа данных

Основы математики и статистики для анализа данных

Блок 1

Поймёте, зачем нужна математика в аналитике и как она работает внутри инструментов. Освоите базовые математические и статистические принципы — векторы, матрицы, дифференцирование, интегрирование, статистический вывод — и научитесь применять их на практике для анализа данных.  

10 часов теории

12 часов практики

Базовая математика

Математика в аналитике 

Обзор математических инструментов: векторы, матрицы, дифференцирование, интегрирование

Корреляция, ковариация

Линейная регрессия

Анализ временных рядов: выделение тренда и сезонности 

Введение в методы прогнозирования: основные принципы и подходы

Статистический анализ и прогнозирование

Блок 2

Научитесь анализировать взаимосвязи (корреляция, регрессия), проводить A/B-тесты, работать с временными рядами и строить прогнозы. Освоите статистические методы для принятия обоснованных решений на основе данных.  

18 часов теории

12 часов практики

Основы теории вероятностей: случайные события, вероятности, распределения

Описательная статистика: типы данных, меры центральной тенденции, меры изменчивости

Статистический вывод: проверка гипотез, доверительные интервалы

A/B-тестирование: основные принципы сравнения групп, понимание статистической значимости

Модуль 2. Использование Python, Machine Learning, нейросетей в проектах для анализа данных

Инструменты анализа данных: Python, ML и нейросетей

Блок 1

Освоите Python для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn). Научитесь строить и интерпретировать модели машинного обучения (линейная, логистическая регрессия, деревья решений, KNN), автоматизировать задачи с ИИ и использовать scikit-learn и TensorFlow/Keras на практике. Вы будете работать с реальными данными и решать настоящие задачи.  

21 час теории

22 часа практики

Компьютерная грамотность

Вводное бонусное занятие по работе с Python

Обзор инструментов для анализа данных: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), SQL 

Основы машинного обучения (ML): линейная и логистическая регрессия, деревья решений, k-ближайших соседей (KNN)

Введение в нейронные сети: основы работы нейронных сетей для анализа данных, GPT-модели нейронки

Практическое использование библиотек Python для машинного обучения: scikit-learn, TensorFlow/Keras

Прикладные задачи анализа и мини-проект

Блок 2

Закрепите знания на практике в мини-проекте по реальной задаче. Пройдёте все этапы: от сбора данных до анализа и выводов. В финале получите обратную связь от эксперта и готовый кейс для профессионального развития.  

4 часа теории

16 часов практики

Обзор прикладных задач: примеры применения математики и статистики в разных сферах (маркетинг, финансы, IT)

Выбор и исследование датасета: работа с реальными данными

Формирование и реализация мини-проекта

Получите дополнительный блок в подарок

При покупке этого курса вы получите бонусный блок Exсel с нуля до анализа данных, чтобы ещё больше прокачаться в аналитике.

Все уроки теперь и в мобильном приложении

Мы разработали платформу для смартфонов, чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.

  • Учитесь, где нравится 

    Доступ к учебным материалам всегда под рукой: это экономит ваши ресурсы

  • Занимайтесь даже без интернета

    Можно скачать материалы на телефон и учиться даже там, где плохая связь

  • Получайте подсказки по дедлайнам

    Приложение работает как помощник: напомнит про домашнюю работу или вебинар

  • Загружайте задания с телефона

    Удобно отслеживать статус практических работ и отвечать на комментарии преподавателя

Удостоверение о повышении квалификации подтвердит ваши навыки

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документ установленного образца.

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия.

Отвечаем на вопросы

  • Как оформить рассрочку, какие условия предоставления рассрочки?

    Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

  • Что такое оплата частями?

    Оплата частями — сервис, который помогает разбить стоимость покупки на равные части и выплачивать их в течение нескольких месяцев (от 2 до 24). Покупателю не нужно заключать кредитный договор. При использовании этого сервиса возможна переплата.

  • Какие работы можно включить в портфолио?

    Вы можете собрать портфолио из практических работ, которые будете выполнять на курсе, и показать их работодателю при трудоустройстве. В основном это задания на основе учебных или реальных кейсов.

  • Какая техника понадобится мне для учёбы и можно ли учиться с телефона?

    Вам будут нужны компьютер или ноутбук, камера и скоростной интернет. У Нетологии есть мобильное приложение, с его помощью можно с телефона изучать теорию и выполнять часть практических заданий. 

  • Как вернуть деньги, если мне не понравился курс?

    Для этого вам нужно связаться с координатором курса и оформить заявление на возврат.

    В течение первых трёх занятий мы вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен. Подробные условия возврата можно прочитать здесь.

  • Как оплатить обучение из-за рубежа?

    Оплатить курс можно с помощью карты платёжных систем Visa или Mastercard иностранных банков. Деньги на карте должны быть в долларах или евро. Есть ограничения.

    Из стран СНГ можно оплатить с помощью электронного кошелька ЮMoney или напрямую по карте Visa и Mastercard в валюте.

  • Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?

    Налоговый вычет предоставляется тем, кто учится платно или оплачивает учёбу ребенка. Вернуть можно до 13% расходов. При этом нужно официально работать и уплачивать подоходный налог.

    Льгота распространяется на обучение в заведении с образовательной лицензией. У Нетологии такая лицензия есть.

    Получить вычет можно в течение трёх лет после даты оплаты обучения. Например, в 2024 году можно вернуть деньги за 2021, 2022 и 2023 годы.

    Подробнее об оформлении налогового вычета читайте в нашей статье.

  • Как подарить обучение?

    Вы можете оформить подарочный сертификат на любой номинал от 1 000 рублей. Узнать подробнее.

  • Как купить курс через работодателя?

    Оформите заявку, нажав на кнопку «Оплата по счёту от юридического лица». После этого с вами свяжется менеджер и расскажет о дальнейших шагах.

  • Зачем вообще нужна математика и статистика для анализа данных?

    Математика для анализа данных, как и статистика для анализа данных — основа любой работы с данными. Без математики и статистики невозможно правильно собирать, обрабатывать и интерпретировать их. Например, чтобы не ошибиться в расчётах, проверить гипотезу или сделать точный прогноз, нужно понимать основы статистики для анализа данных и владеть прикладной математикой. Этот курс научит вас применять эти инструменты в реальных бизнес-задачах.

  • Будут ли в курсе реальные кейсы и практические задачи?

    Да, весь курс по прикладной математике и статистике для анализа данных построен на реальных прикладных задачах. Мы разбираем кейсы из бизнеса, маркетинга, продуктовой аналитики и финансов. Отработка навыков применения прикладной математики и прикладной статистики помогут использовать знания при выполнении задач.

  • Смогу ли я применять статистику и математику в своей работе после курса?

    Да. Наша цель — дать вам не просто знания, а конкретные навыки. После окончания курса вы будете понимать, как использовать математику для анализа данных и статистику для анализа данных при решении рабочих задач: анализировать поведение пользователей, прогнозировать результаты, строить корректные выборки, проверять гипотезы.

  • Можно ли обойтись без математики в анализе данных?

    Если вы хотите работать с данными на серьёзном уровне — например, строить аналитические отчёты, проводить A/B-тесты, прогнозировать показатели — без статистики для анализа данных и математики для анализа данных не обойтись. Этот курс научит вас именно той математике и статистике, которые действительно применяются в профессии.

  • Подойдет ли этот курс, если я раньше не изучал математику или статистику?

    Да, курс подходит для начинающих. Мы начинаем с простого — основы статистики для анализа данных и базовая прикладная математика — и постепенно переходим к сложным темам. Всё объясняется понятным языком, с примерами и практикой.

все вопросы