Фоновое изображение
Курс

Старт в аналитике

Изучите базовые понятия аналитики и Data Science

Освойте 6 инструментов для работы с данными

Влюбитесь в аналитику и найдите свою специализацию

Когда
20 августа — 20 сентября

ФОРМАТ

видеолекции и практические задания

УРОВЕНЬ

обзорный курс для новичков

Запишитесь на курс и сделайте первый шаг в работе с данными

1 490 ₽
полная стоимость курса
Рынок испытывает дефицит специалистов по работе с данными. Аналитики нужны не только технологическим стартапам и научным институтам — они нужны всем.

Финансы, медицина, промышленность, агротехнологии, ритейл — лишь часть областей, где Data Science-специалисты помогают находить инсайты в куче разрозненной информации, создавать инновационные продукты и строить бизнес на основе данных.
Данные — это новая нефть

9 занятий

с практикующими экспертами, которые расскажут просто
о сложном
Теория + практика
все полученные знания отработаете на реальных кейсах и инструментах

6 инструментов

освоите must have-набор любого специалиста по работе с данными

100 000 ₽

в месяц — средняя зарплата Junior Data Scientist в Москве (по данным hh.ru)

Развитие карьеры

поможем в составлении траектории обучения и выборе специализации

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

Кому подойдёт курс

Всем, кому интересна сфера Data Science

Всем, кто использует данные в работе

Специалистам смежных профессий
1
Всем, кому интересна сфера Data Science
Курс для тех, кто считает, что «искусственный интеллект», «нейронные сети» и «машинное обучение» — не просто модные слова, а будущее человечества
2

Всем, кто использует данные в работе

Digital-маркетологи, продакт-менеджеры, финансисты и экономисты, разработчики, трейдеры, бухгалтеры — все, чья ежедневная рутина завязана на информации и данных

3
Специалистам смежных профессий

Курс пригодится всем, кому важно понимать базовые понятия аналитики для работы или общего развития — даже если не планируете становиться Data Scientist

Разберёмся в науке о данных и data-driven подходе

Для работы с данными нужна учёная степень в программировании или математике — это миф.

Мы расскажем, в каких сотрудниках нуждаются современные компании и поможем составить план обучения и развития.

Вы узнаете, как работа с большими данными помогает совершенствовать продукты компаний, познакомитесь с принципами внедрения и применения культуры сбора и обработки данных, на примерах разберётесь с базовыми инструментами и напишете свой первый код.

За 9 занятий вы оцените, насколько вам интересна Data Science и поймёте, куда развиваться дальше.

Программа курса

Чем занимается наука о данных

Начнём с плавного погружения в актуальную ситуацию в сфере Data Science. Узнаем, как наука о данных проникла в нашу жизнь и внедрилась во все области. Рассмотрим, какие профессии здесь существуют и какие навыки нужно получить, чтобы стать квалифицированным специалистом.
Начнём с плавного погружения в актуальную ситуацию в сфере Data Science. Узнаем, как наука о данных проникла в нашу жизнь и внедрилась во все области. Рассмотрим, какие профессии здесь существуют и какие навыки нужно получить, чтобы стать квалифицированным специалистом.
Data Science: история, польза, применение
Профессии в Data Science: какие навыки необходимы для начала работы
1 час теории и практики
Навыки, которые вы получите

Экспертиза в направлениях Data Science

Составление резюме специалиста по работе с данными

6 базовых инструментов для работы в аналитике

Узнаем, какие инструменты необходимы для старта в сфере. Поймём, как их использовать для решения реальных задач. Начнём изучение самого популярного языка — Python.
Узнаем, какие инструменты необходимы для старта в сфере. Поймём, как их использовать для решения реальных задач. Начнём изучение самого популярного языка — Python.

Работа в Excel: прокачка навыков от нуля до аналитика

Где и для чего используется SQL
Python для анализа данных: обработка датасета
онлайн-магазина

Визуализация отчёта по логистике в PBI за 10 минут

Культура работы с данными: зачем нужна и как внедрять

Создание интерактивных дашбордов в Google Data Studio

5 часов теории и практики
Навыки, которые вы получите

Умение писать простой код на языке Python

Работа с библиотеками Python, используемыми в анализе данных

Создание усовершенствованных документов в Excel

Применение простых SQL-команд для аналитика

Создание интерактивного отчёта в PBI

Применение базовых инструментов для работы в Data Science

Использование data-driven мышления в работе

У кого вы будете обучаться

Преподаватель
Алексей Кузьмин
Директор разработки и руководитель Data Science и работы с данными в «ДомКлик»
Основы SQL и работы с данными необходимы для целей и задач Data Science. Вы научитесь задавать правильные вопросы, интерпретировать структуру, смысл и отношения в исходных данных и предлагать ценные решения для вашей компании или проекта.
Основы SQL и работы с данными необходимы для целей и задач Data Science. Вы научитесь задавать правильные вопросы, интерпретировать структуру, смысл и отношения в исходных данных и предлагать ценные решения для вашей компании или проекта.
Алексей Чернобровов
Консультант по развитию Pult.ru, Mazda, Skyeng
Дмитрий Якушев
Тренер и разработчик обучающих курсов в Академии Excel
Павел Козлов
Тренер проекта CIE компании Microsoft
Алексей Кузьмин
Директор разработки в ДомКлик.ру
Елена Герасимова
Руководитель программ Data Science в Нетологии
Дарья Мухина
Продуктовый аналитик Skyeng
Алексей Чернобровов
Консультант по развитию Pult.ru, Mazda, Skyeng

Выиграйте курс по Python или SQL и получите новую профессию бесплатно

Пройдите обучение на курсе «Старт в аналитике» и расскажите в соцсетях, почему именно вам должны достаться курсы по Python или SQL (не забудьте поставить хэштег #конкурсDS). Станьте одним из трёх победителей и учитесь бесплатно.

Кстати, призы получат все участники — смотрите полные правила в личном кабинете.

Что вы получите в результате обучения

Энтузиаст Data Science
Достигнутые результаты
Написан первый код на Python
Собран интерактивный отчёт в Power BI
Проанализирован датасет онлайн-магазина

Создан интерактивный дашборд в Google Data Studio

Ключевые навыки
Применение базовых инструментов работы в Data Science
Умение писать простой код на языке Python
Работа с Python-библиотеками, используемыми в анализе данных

Использование data-driven мышления в работе

Применение простых SQL-команд для аналитика

Создание усовершенствованных документов в Excel

Инструменты, c которыми вы познакомитесь

Python, библиотека pandas
Продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python.
Оплатите сразу или получите консультацию
Одним платежом
1 490 ₽
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 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
Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies