ТОП-17 лучших курсов аналитика данных: обучение онлайн, бесплатные и платные в 2024 году

1 место. Курс «Аналитик данных с нуля от Skillbox»

Цена: Рассрочка на 22 месяца – 4 711 ₽ / мес

Ссылка на сайт: https://skillbox.ru/course/data-analyst/

Овладейте навыками анализа данных с использованием аналитических сервисов и инструментов бизнес-интеллекта. Изучите Python и SQL, научитесь прогнозировать на основе данных и помогать бизнесу принимать решения.

• Практические задания по SQL, Power BI и Python
• Лекторы с опытом работы свыше 10 лет
• Бонусный курс по Power Point для всех участников
• Онлайн занятия в удобное время.

Перейти на официальный сайт →

Целевая аудитория данного курса включает в себя следующие группы людей:

• Студенты технических университетов
  Вы освоите навыки проведения исследований, анализа данных и создания наглядных отчетов. За короткий срок вы получите специализацию и сможете начать карьеру в аналитике на должности Junior.
• Руководители и владельцы бизнеса
  Вы по-новому взглянете на свой продукт, изучите его сильные и слабые стороны. Узнаете, как делать прогнозы для бизнеса, развивать продукт и решать текущие проблемы на основе данных аналитики.
• Разработчики, желающие сменить профессию
  Вы поймете, как применить свои программные навыки для решения бизнес-задач. Изучите инструменты анализа, сбора и представления данных клиенту, что сделает вас более востребованным специалистом.
• Бизнес-аналитики
  Вы укрепите свои знания в области аналитики, изучите основы программирования на языке Python. Сможете работать с базами данных и Power BI, создавать эффектные презентации. Расширите свои навыки и сможете лучше решать текущие задачи.

На этом курсе вы научитесь следующему:

• Проводить исследования и делать точные выводы
  Вы изучите математическую основу анализа данных, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в числах.
• Применять программирование в аналитике
  Вы освоите основы программирования на языке Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь создавать базы данных на языке SQL и управлять ими.
• Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
  Вы узнаете, какие метрики эффективности используются в бизнесе. Поймете, как собирать, анализировать, делать прогнозы и находить работающие идеи.
• Работать с сервисами аналитики и инструментами управления данными
  Вы освоите работу с Яндекс.Метрикой и Google Analytics, сможете собирать данные в одном интерфейсе для быстрого доступа к отчетам.
• Составлять детальные аналитические отчеты
  Вы научитесь использовать инструменты визуализации данных, такие как Google и Excel, для создания информативных отчетов для клиентов.
• Взаимодействовать с клиентами в сфере аналитики
  Вы освоите обработку различных типов аналитических запросов от бизнеса и сможете убедительно и понятно представлять результаты своей работы коллегам.

Содержание курса представлено следующим образом:

Вас ожидают онлайн-лекции и практические задания разной сложности. Полученных знаний будет достаточно для трудоустройства на должность junior в компании.
Курс состоит из 45 тематических модулей и 230 видеоматериалов.

– Аналитик данных с нуля

– Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы

1. Общая информация о курсе
2. Источники данных и инструменты для анализа
3. Введение. Интерфейс Excel. Рабочие книги и листы
4. Анализ таблиц. Печать таблиц
5. Сводные таблицы
6. Вычисления и формулы. Умные таблицы
7. Функции подсчета и суммирования. Статистические функции. Функции округления
8. Логические функции
9. Основы, интерфейс Google Таблицы
10. Сводные таблицы: основы

    – Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas

11. Введение в Python
12. Основы языка
13. Операторы, выражения
14. Условный оператор if: ветвление
15. Условный оператор if: продолжение
16. Цикл while
17. Цикл for: циклы счетчика
18. Цикл for: работа со строками
19. Вложенные циклы
20. Цикл for: продолжение работы со списками
21. Функции
22. Float
23. Установка и настройка среды разработки (IDE)
24. Базовые коллекции: списки
25. Методы для работы со списками
26. Представление списков
27. Библиотека NumPy
28. Библиотека Pandas

– Часть 3. SQL, операции чтения и записи данных, Power BI

29. Основы языка SQL
30. Чтение и запись данных
31. Введение в статистику
32. Знакомство с концепцией Big Data
33. Основные метрики и системы аналитики (Яндекс.Метрика и Google Analytics)
34. Загрузка данных в Power BI
35. Соединение данных из разных таблиц и источников.

    – Power Point (дополнительный курс)

36. Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
37. Работа со стилем презентации: единый стиль, цвета и шрифты, форматирование текста
38. Работа с фигурами, таблицами и изображениями
39. Расширенные возможности редактирования и дизайна
40. Печать, презентация и публикация
41. Keynote и PowerPoint

    – Заключительный проект

42. Анализ результатов A/B-тестирования
    Изучите результаты A/B-тестирования в компьютерной игре. Оцените влияние внутриигрового мероприятия. Сделайте вывод о том, стоит ли повторять такую активность внутри игры.

Спикеры:

• Павел Булавин
  Начальник отдела развития данных в банке «Открытие»
• Александр Джумурат
  Руководитель команды разработки рекомендательной системы в ivi.ru
• Алла Тамбовцева
  Преподаватель НИУ ВШЭ
  Ведёт курсы по статистике, анализу данных и программированию на языках R и Python. Опыт преподавания — больше 7 лет.
• Михаил Овчинников
  Ведущий инженер-программист в Badoo
  Специалист в области разработки высоконагруженных систем и обработки больших данных. Докладчик крупнейших IT-конференций России. Более 15 лет опыта в IT — от стартапов до крупных компаний.

Сертификат Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Подробнее о курсе аналитика данных →

2 место. Курс «Аналитик данных 2.0 от skyeng»

Цена: 84 079 ₽ или рассрочка на 12, 24 или 36 месяцев – от 3 020 ₽ / мес

Ссылка на сайт: https://sky.pro/courses/analytics/data_analytics

Получите профессию за 10 месяцев.
Перейти на официальный сайт →

Для освоения новой профессии требуется обучение, и это несомненно трудоемкий процесс. Однако, мы будем рядом с вами, и вы сможете преодолеть все трудности.
У вас могут возникать трудности, но это вполне естественно. Нет такой проблемы, которую мы не смогли бы решить ранее.
Вам не придется искать учебные материалы в разных источниках по всему интернету. Мы уже систематизировали всю информацию в одном месте.
Если у вас возникают затруднения с выполнением заданий, и вы не понимаете, где допустили ошибку, мы окажем помощь в выявлении проблемы.
Наша задача – обучать, а не делать все за вас. Поэтому мы направляем вас и подсказываем решения. Однако, при необходимости, мы можем дать прямой ответ.
Мы следим за вашим прогрессом в учебе: наши кураторы видят вашу активность в личном кабинете и предлагают помощь, если вы проявляете лень или испытываете трудности.
Вы не будете учиться в одиночку. Мы формируем группы, общаемся с наставниками в реальном времени и проводим совместные онлайн-уроки.

• Живые вебинары
  Вы подробно разбираете теорию на примерах вместе с преподавателем, можете задавать вопросы, если что-то не понятно, и сразу получать ответы.
• Мастер-классы
  Вы выполняете практические задания вместе с преподавателем, непосредственно исправляете ошибки и понимаете, в чем нужно улучшиться.
• Продленка
  В группе вы вместе разбираете домашние задания, задаете вопросы и догоняете программу, если у вас возникли пробелы.

Программа полностью соответствует требованиям для начинающих аналитиков.

Вы освоите необходимые навыки для реальной работы в сфере аналитики. Вы разберетесь в базовых терминах и принципах работы, научитесь использовать инструменты аналитики и решать сложные задачи. По окончании программы вы сможете устроиться на работу в качестве аналитика.

Содержание:

Продолжительность обучения составляет 10 месяцев с момента старта до поиска работы.

– Курс 1. Анализ данных в Excel
На первом этапе вы научитесь владеть базовыми формулами Excel, работать с Power Pivot и Power Query, а также создавать автоматизированные модели визуализации данных. Вы начнете развивать необходимые навыки для успешного прохождения технических собеседований. В конце курса вам предстоит выполнить первую курсовую работу.

• Основы работы с Excel
• Обработка данных
• Агрегация данных
• Логические операции. Необходимые и достаточные условия
• Когортный анализ
• Мастер-класс. Когортный анализ
• Основы юнит-экономики в Excel
• Работа с нестандартными данными
• Настройка фильтров и визуализация данных
• Логические операции. Приоритетность логических операций
• Создание калькулятора юнит-экономики
• Статистика. Среднеарифметическое (геометрическое), дисперсия, стандартное отклонение. Статистические шкалы
• Переход из Excel в Google Sheets
• Решение бизнес-задачи
• Мастер-класс. Интерактивный отчет
• Сложные прогнозы в Excel
• Статистика. Квантильный анализ. Медиана. Цепной и базисный рост-прирост

– Курс 2. Анализ данных с помощью SQL
Вы научитесь использовать Metabase и писать SQL-запросы, преобразовывать и анализировать данные. В курсовой работе вы сможете применить полученные знания, которые вы получите на этом этапе.

• Базовые запросы
• Теория вероятности
• Генерация новых признаков и очистка данных
• Теория вероя оятности
• Агрегатные функции
• JOIN
• Подзапросы и WITH
• Статистика. Ковариация и корреляция
• Оконные функции
• Оконные функции
• Решение бизнес-задачи
• DDL, DML, индексирование
• Основы оптимизации
• Мастер-класс. Решение бизнес-задачи с помощью SQL

– Курс 3. Python для анализа данных
В этом курсе вы научитесь использовать специальные библиотеки для анализа данных, создавать визуализации с помощью Python, а также строить функции и проверять гипотезы. В курсовой работе вы сможете применить полученные знания.

• Основы Python, переменные и типы данных
• Статистика. Биномиальное распределение
• Работа с циклами, списками и словарями
• Функции и использование библиотек
• Статистика. Нормальное распределение, распределение хи-квадрат
• Работа с библиотекой Pandas
• Выбор и настройка визуализаций данных
• Запросы к удаленным базам данных
• Статистика. Введение в гипотезы и параметрические тесты
• Работа с API
• Python для анализа A/B-тестов
• Решение бизнес-задачи
• Математическая статистика. Использование SciPy
• Мастер-класс. Реализация Bootstrap-метода вручную
• Основы оптимизации.

– Курс в подарок. Power BI
В этом курсе вы научитесь снимать запросы у заказчика, создавать интерактивные таблицы и интерпретировать данные, а также визуализировать информацию. Вы также освоите создание дашбордов и интерпретацию данных.

• Знакомство с Power BI и основами веб-аналитики
• Знакомство с курсовым проектом и работа с заказчиком
• Визуализация данных. Основные принципы
• Получение и предобработка данных
• Введение в модели данных для бизнес-интеллекта
• Введение в язык DAX
• Контекст и его модификация
• Работа с датами
• UX-дизайн отчета
• Power BI Service. Автоматическое обновление и управление доступом
• Формулировка выводов и рекомендаций для бизнеса
• Курсовой проект. Sink or swim

– Выход на рынок труда
Мы помогаем вам стать уверенными и продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям.

• Вы создаете портфолио, включающее практические задачи, решенные во время курса.
• Совместно с карьерным консультантом составляете резюме.
• Готовитесь к собеседованию с опытным рекрутером.

– Бизнес-блок
Этот практический блок ознакомит вас с основными бизнес-метриками, научит тестировать гипотезы и проводить A/B-тесты.

• Создание отчетов и аналитической документации.
• Проведение экспериментов и формирование гипотез.
• Проведение исследований.

– Групповые проекты
В каждом курсе вам предстоит выполнить групповой проект, основанный на реальной бизнес-задаче.

• Работа в команде с распределением ролей.
• Использование инструментов для управления командой, таких как Trello, Slack, GitHub.
• Выбор оптимальных решений и инструментов для выполнения задач.
• Применение bewtp индустрии.
• Создание презентаций проектов и представление результатов.

Вы выполните проекты, которые аналитики выполняют на работе. Эти проекты помогут вам создать сильное портфолио — это важный бонус, который поможет вам пройти собеседование и получить работу. По окончании курса вы получите диплом.

По окончании курса вы только начинаете свой путь – время искать новую работу! Мы здесь, чтобы помочь вам:

1. Оцениваем вашу готовность к поиску работы.
2. Помогаем составить крепкое резюме.
3. Рассказываем о методах поиска работы.
4. Подготавливаем вас к реальным собеседованиям.
5. Анализируем ваши приглашения на работу и научим различать выгодные предложения от сомнительных.

Подробнее о курсе аналитика данных →

3 место. Курс «Аналитик Данных от SkillFactory»

Цена: Рассрочка на 12 месяцев – от 12 450 ₽ / мес

Ссылка на сайт: https://skillfactory.ru/data-analyst-pro

Начните свой прямой путь в анализ данных с нуля и восстановите интерес к перспективной работе!

• Постепенное развитие: от работы с Google-таблицами до освоения Python и Power BI.
• Выполнение 14 самостоятельных проектов с индивидуальной обратной связью.
• Получение 100% необходимых инструментов для работы в качестве junior-аналитика.
• Наличие личного координатора для решения любых вопросов.
• Работа в небольших учебных группах, вместимостью до 20 студентов.
• Возможность выбора специализации на продвинутом уровне в области маркетинга или продукта.

Перейти на официальный сайт →

Для кого предназначена эта программа:

• Новички
  Если вы не имеете опыта работы в аналитике и хотите узнать что-то новое и захватывающее, погрузиться в компьютерную среду и освоить востребованную специальность с нуля, то этот курс идеально подходит для вас. Вам не понадобятся знания, выходящие за пределы школьной программы. Вы получите достаточную подготовку, чтобы решать задачи junior-аналитика.
• Работники сферы информационных технологий или банковского сектора
  Если ваша текущая работа имеет связь с аналитикой, и вы хотите профессионально развиваться, получив крепкую базу и практический опыт в новой области, то этот курс поможет вам. Вы также пополните свое портфолио десятком решенных задач и кейсов. Опыт работы с данными позволит вам быстрее ориентироваться в программе, пройти переподготовку и использовать ресурсы Центра карьеры для быстрого карьерного роста.
• Аналитики
  Если вы уже работаете аналитиком или являетесь клиентом для аналитиков и желаете повысить уровень своих навыков и расширить инструментарий для текущей работы, то этот курс подойдет вам. Во время курса вы будете решать кейсы из различных отраслей и задачи разной сложности, повышая свои знания в различных аналитических фреймворках и хард-скиллах.

Аналитики востребованы во всех отраслях экономики: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до принятия управленческих решений. Грамотный анализ данных необходим для всех компаний независимо от их отрасли: сервисных, розничных, киберспорта, туризма, образования, медицины, производства.
При этом спрос на таких специалистов значительно превышает предложение. Это означает, что сейчас самое время начать свой путь в аналитике данных и получить востребованную специальность Data Analyst.

Как устроен данный курс:

1. Структурированное обучение:

• 10 задач в области аналитики.
• 4 самостоятельных проекта различной сложности.

2. Встроенные тренажеры:

• SQL-запросы.
• Работа с Google-таблицами.
• Создание отчетов в Power BI.
• Применение математической статистики.
• Использование Python для анализа данных.

3. Поддержка:

• Сообщество в Slack с наставниками и другими студентами.
• Отслеживание прогресса и поддержка мотивации со стороны куратора.
• Техническая поддержка через учебную платформу.
• Подготовка к трудоустройству с помощью Центра карьеры.

За 10 месяцев дистанционного обучения по 7 часов в неделю вы освоите основы анализа данных, на практике освоите самые востребованные аналитические навыки и создадите портфолио проектов.

• Учебные занятия:
  В начале предоставляется небольшое количество теории для структурирования знаний. Некоторые из обсуждаемых тем включают:
  Аналитика поведения. Настройка веб- и мобильной аналитики с использованием счетчиков. Проведение когортного и RFM-анализа. Проверка данных и интерпретация результатов. Создание отчетов и дашбордов.
• Кейсовые задания:
  Затем следует множество практических задач из различных отраслей. Например:
  Вы работаете аналитиком в крупном онлайн-магазине музыкальных инструментов. Ваша компания собирает информацию о заказах (транзакциях) через отслеживание электронной коммерции в Google Analytics. Вам необходимо рассчитать количество отмененных заказов и оценить потерянную выручку, вызванную этими отменами.
• Тренажеры:
  Оптимальный способ освоения аналитических инструментов – использование тренажеров. Например, SQL:
  В первом модуле тренажера вы научитесь извлекать данные из таблицы, фильтровать строки, сортировать данные, ограничивать выборку и обнаруживать закономерности.

Программа учебного курса:

Вам будет предоставлен прочный фундамент для работы в сфере аналитики данных: вы разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты, такие как Google Таблицы, SQL, Python, Power BI и математическая статистика.
После завершения основной части программы, вам предстоит выбрать специализацию в одной из актуальных областей работы аналитика: продукте или маркетинге.

1. Курс “Google Таблицы для анализа данных”
   Овладение навыками работы с таблицами является базовым требованием для аналитиков. И чтобы успешно решать сложные задачи, необходимо приобрести опыт:

• 6 модулей, разработанных для опытных пользователей
• Анализ данных и визуализация
• 240 упражнений
• Подборка дополнительных материалов
• Возможность задать вопросы экспертам.

2. Курс “Базы данных и SQL”
   Исследования показывают, что в 84% вакансий для аналитиков с опытом от 1 до 3 лет требуется знание SQL:

• 6 модулей, упорядоченных по сложности
• 240 упражнений
• Подборка внешних инструментов для дополнительной практики
• Возможность задать вопросы экспертам по процессу обучения.

3. Курс “Python для анализа данных”
   Скриптовый язык Python требуется в 83% вакансий для аналитиков с опытом от 1 до 3 лет. В ближайшем будущем владение Python станет обязательным условием для развития в данной сфере:

• 16 модулей, начиная с основ программирования и заканчивая работой с API
• 480 упражнений
• Подборка дополнительных материалов
• Возможность задать вопросы практикующим специалистам.

4. Курс “Статистика для аналитиков”
   Знание математической статистики является неотъемлемым требованием для аналитиков и занимает третье место по популярности:

• 12 модулей, от базовых понятий теории вероятности до множественной регрессии
• 400 упражнений
• Возможность задать вопросы экспертам по данной теме.

5. Курс “Построение отчетов в BI системах”
   Умение визуализировать данные и создавать информационные панели является необходимым для аналитиков:

• Установка и настройка Power BI
• Подключение источников данных
• Оформление результатов с помощью визуализации.

Специализация на выбор:

Опция 1: Продуктовая аналитика
При выборе продуктовой специализации вы освоите основные метрики продукта, поймете, какие данные необходимо собирать и где их хранить, научитесь организовывать информацию, создавать графики, проверять гипотезы и извлекать ценные для бизнеса исследовательские данные.

• Продуктовое мышление: 3 недели
• Клиентская аналитика: 5 недель
• A/B-тестирование: 6 недель
• Культура, основанная на данных: 2 недели

Опция 2: Маркетинговая аналитика
Выбрав маркетинговую специализацию, вы научитесь настраивать общую аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и анализ по RFM-модели, составлять простые и понятные отчеты и информационные панели, формулировать гипотезы, проводить статистически обоснованные A/B-тесты и делать осмысленные выводы с использованием математических методов.

• Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели
• Когортный и анализ по RFM-модели: 2 недели
• Работа с базами данных: 2 недели
• Настройка общей аналитики: 2 недели
• Внешние источники данных: 2 недели
• Инструменты для анализа данных: 2 недели
• A/B-тестирование: статистика и математика: 2 недели
• Проблемы при проведении A/B-тестирования и их решение: 2 недели.

Преподаватели:

• Владислав Лукьянов
  Руководитель аналитики Qlean
  продуктовая, маркетинговая, CRM, финансовая, бизнес- и системная аналитика.
• Алексей Шаграев
  Руководитель разработки в Яндекс.
• Антон Долгачев
  Руководитель направления продуктовой аналитики в МТС Банке.
• Сергей Веренцов
  CTO, компания EORA
• Ян Чарный
  Product Analyst Team Lead в

И др.

Отзывы студентов:

Карим Аминов
«Приятно, когда есть материал и он отфильтрован. Ничего лишнего.
В работе есть задачи, которые как раз хотел реализовать и не хватало знаний и опыта. По этой причине и пошёл на курс. В итоге учёба получилась не ради знаний, а ради решения реальных насущных задач. Спасибо.»

Роман Черемухин
«Ожидания полностью оправдались — не было ни одного урока, который бы нельзя было использовать в решении повседневных задач, связанных с анализом Big Data и работой с выгрузками из соцсетей и Яндекс.Метрики. Все доступно, доходчиво, на примерах, с контролем полученных знаний на каждом этапе и живым общением с коллегами и наставником в Slack-e.»

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик с нуля от GeekBrains»

Цена: разная стоимость

Ссылка на сайт: https://gb.ru/courses/all/analytics

Обучение в режиме онлайн с гарантированным трудоустройством. Получите востребованную профессию и зарабатывайте от 100 000 рублей в месяц.

• Ведущие преподаватели – признанные эксперты
• Гибкий формат онлайн занятий
• Удобная оплата в рассрочку.

Перейти на официальный сайт →

Образовательные программы:

1. Факультет искусственного интеллекта
   Освоите навыки использования машинного обучения и нейронных сетей для решения бизнес-задач.
2. Системная и бизнес-аналитика
   Изучите методы выявления потребностей бизнеса и улучшения процессов в IT-системах.
3. Аналитика больших данных
   Научитесь организовывать структурированные данные и выявлять связи в массивах информации.
4. Data Science в медицине
   Разработайте навыки решения задач в области медицины с применением нейронных сетей и машинного обучения.
5. Бизнес-аналитика
   Научитесь эффективному взаимодействию с клиентами, формулированию технических задач и улучшению, и автоматизации бизнес-процессов.
6. Финансовая аналитика
   Изучите анализ и контроль финансового состояния бизнеса на реальных кейсах.
7. Data Engineering
   Овладейте навыками работы с большими объемами информации и предоставления качественных данных для бизнеса.
8. Инженер умных устройств
   Создайте сеть умных устройств, получите опыт применения Wi-Fi, Bluetooth и LoRa для разработки современных встраиваемых систем.
9. Продуктовая аналитика
   Анализируйте данные и улучшайте продукты, способствуя росту бизнеса.
10. BI-аналитика
    Овладейте навыками анализа данных с использованием инструментов бизнес-интеллекта и создания понятных отчетов, помогающих принимать правильные бизнес-решения.
11. Системный аналитик
    Изучите моделирование IT-систем, работу с MySQL и автоматизацию бизнес-процессов. У вас будет возможность дополнительно изучить язык программирования Python и расширить свои навыки и знания.

Преимущества обучения:

• Трудоустройство
• Ведущие эксперты
• Интерактивное онлайн-обучение
• Выдача документов о квалификации
• Актуальная программа обучения
• Кураторская поддержка
• Доступ к сообществу GeekBrains
• Проекты для портфолио.

Как мы поможем вам найти работу через GeekBrains:

• Предоставим необходимые знания
  Вы освоите все необходимые навыки в основных образовательных программах и дополнительных курсах от наших партнеров-компаний.
• Поможем составить резюме
  Мы поможем вам составить резюме, которое будет выделять вас среди других кандидатов, и подадим его в наш сервис трудоустройства.
• Предложим подходящие вакансии
  Мы будем предоставлять вам подходящие вакансии, которые вы сможете рассмотреть, откликнуться на них в разделе “Карьера” и активно участвовать в поиске идеального рабочего места.
• Поможем осуществить мечту о работе
  Мы предоставим вам советы по прохождению собеседований и поздравим вас с получением предложения о работе.

Вы получите удостоверение о повышении квалификации.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Data Science от Бруноям»

Цена: 29 900 ₽ или рассрочка – от 2 491 ₽ / мес

Ссылка на сайт: https://brunoyam.com/kursy-analitika-dannyh/data-science

Курс Data Science: от базов Python, NumPy, SciPy и pandas до использования нейронных сетей.
Мы научим вас организовывать и анализировать обширные объемы данных, прогнозировать события и обнаруживать скрытые закономерности с помощью машинного обучения, формулировать выводы и проверять гипотезы.
Основная цель курса – подготовить вас к профессии Junior Data Scientist.

Перейти на официальный сайт →

Data Science — это работа с обширными объемами информации, которая требуется практически во всех отраслях. Согласно данным HeadHunter, количество вакансий Data Scientist выросло в 7 раз за последние 2 года.
Наши преподаватели – профессионалы в области Data Science / Data Analysis, которые сочетают свою основную работу с преподавательской деятельностью. В процессе обучения они делают акцент на собственном опыте и предоставляют только актуальную информацию в области Data Science.
Группы состоят из 5-10 человек, что позволяет работать над проектами в команде и позволяет преподавателю уделить внимание каждому ученику. Если вам потребуется освежить информацию, вы можете бесплатно пройти весь курс или пропущенные занятия в течение года.

• 72 академических часа
• 18 занятий
• 8 недель.

Для кого предназначен этот курс:

• Новичкам в Data Science
  Вы получите все необходимые знания и навыки для работы Junior Data Scientist с самого начала.
• Аналитикам
  Вы научитесь извлекать максимум из больших объемов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов.

В рамках курса вы освоите следующие навыки:

• Основы программирования на Python
• Построение моделей машинного обучения
• Работа с библиотекой NumPy
• Работа с библиотекой pandas
• Визуализация данных с использованием matplotlib
• Работа с базами данных и SQL
• Применение математики для обработки данных
• Работа с нейронными сетями
• Применение машинного обучения в работе
• Проведение A/B-тестирований.

Преподаватель – Дмитрий Сафонов
Опыт работы:
Data Scientist в компании Quantum Brains. Kaggle expert. Выпускник прикладной математики СПБГЭУ (с отличием). Более 3х лет занимается коммерческой разработкой на Python.

Программа обучения:

1. Основы языка программирования Python

• Введение в Python. Настройка среды разработки. Основы синтаксиса
• Базовые типы данных и циклы
• Функции и классы
• Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
• Использование Python для анализа данных: библиотеки numpy и scipy
• Использование Python для анализа данных: библиотека pandas
• Практическое задание по Python
• Основы линейной алгебры и теории множеств, их реализация в Python
• Методы математической оптимизации и их реализация в Python
• Основы описательной статистики и их реализация в Python
• Статистический анализ данных и его реализация в Python.

2. Библиотеки для анализа данных

• Библиотека NumPy: методы анализа массивов данных
• Библиотека NumPy: преобразование и манипуляции с массивами данных
• Библиотека pandas: индексирование и выборка данных
• Библиотека pandas: применение функций, группировка и сортировка данных
• Визуализация данных с помощью библиотеки matplotlib.

3. Работа с базами данных и язык SQL

• Введение в базы данных: необходимость и принципы работы
• Основы работы с базами данных с использованием декларативного языка SQL
• Альтернативные типы баз данных и их отличия
• Современные возможности баз данных
• Принципы работы с различными конкретными СУБД
• Основные библиотеки для подключения к базам данных из Python.

4. Математическая статистика и теория вероятностей

• Математические основы для Data Science
• Дискретные и непрерывные случайные величины
• Центральные предельные теоремы и закон больших чисел
• Производные, векторы и матрицы
• Случайные события, условная вероятность, формула Байеса, независимые испытания
• Дискретные случайные величины, вероятностное распределение, биномиальное распределение, распределение Пуассона
• Описательная статистика, качественные и количественные характеристики выборки
• Графическое представление данных
• Непрерывные случайные величины, функция распределения и плотность вероятности, равномерное и нормальное распределение, центральная предельная теорема
• Проверка статистических гипотез
• Доверительные интервалы
• Взаимосвязь переменных, параметрические и непараметрические показатели корреляции, корреляционный анализ
• Многомерный статистический анализ, линейная регрессия
• Дисперсионный анализ, логистическая регрессия.

5. Основные модели машинного обучения

• Задача обучения с учителем: постановка задач классификации и регрессии
• Линейная регрессия для классификации и регрессии
• Оценка качества модели для классификации и регрессии
• Проблема переобучения. Регуляризация. Выбор признаков
• Другие модели классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, деревья решений
• Бустинг и стекинг.

6. Работа с неразмеченными данными

• Задача обучения без учителя
• Задача кластеризации. Модели k-means, DBSCAN
• Задача снижения размерности. Метод главных компонент.

7. Работа с различными типами данных

• Обработка временных рядов: особенности и методы
• Обработка изображений: особенности и методы
• Обработка текстовых данных: особенности и методы

8. Нейронные сети

• Сверточные нейронные сети
• Рекуррентные нейронные сети и LSTM
• Генеративные нейронные сети GAN

9. Хорошие практики в Data Science

• Проблема воспроизводимости вычислений
• Инструменты для построения конвейеров обработки данных
• Как представить проведенное исследование.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик данных от НИУ ВШЭ»

Цена: 390 000 ₽

Ссылка на сайт: https://cs.hse.ru/dpo/analyst

Перейти на официальный сайт →

Аналитик данных — это специалист, который имеет навык интерпретации данных и извлечения полезной информации из них. Он обладает глубоким пониманием источников данных, умеет обнаруживать и устранять проблемы, создавать визуализации, формулировать и проверять гипотезы. Аналитик помогает в планировании экспериментов и измерении их результатов, в том числе занимается A/B-тестированием, которое играет ключевую роль в принятии решений во многих компаниях.
В рамках программы изучаются основы баз данных и их использование с помощью языка SQL, язык программирования Python и его применение для сбора, визуализации и анализа данных, статистика и машинное обучение. Также программой предусмотрены конкретные аналитические и продуктовые методики, необходимые для работы над реальными задачами.
По завершении программы вы будете обладать современным техническим набором инструментов аналитика, актуальных для работы в ведущих IT-компаниях.

Программа:

12 месяцев обучения

1. Python для автоматизации и анализа данных
   18 занятий
   • Введение в язык программирования Python. Знакомство с программной средой. Основные операции. Обработка ошибок.
   • Работа со строками и списками в Python.
   • Управляющие конструкции. Условные операторы.
   • Циклы for и while.
   • Функции в Python. Отладка и поиск ошибок в коде.
   • Итераторы, генераторы, генераторы списков. Рекурсия.
   • Работа с файлами. Расширенная работа со словарями.
   • Библиотеки для хранения и работы с данными в табличном формате: pandas.
   • Сбор данных: веб-скрапинг с использованием BeautifulSoup.
   • Сбор данных: Selenium, работа с сервисами через API.
   • Объектно-ориентированное программирование. Классы.
   • Введение в библиотеку NumPy.
   • Введение в библиотеку pandas.
   • Работа с отсутствующими данными.
   • Визуализация данных для презентации: библиотека Matplotlib. Основные типы графиков. Ошибки при создании визуализаций.
   • Создание интерактивных визуализаций: библиотека Plotly.
   • Разведочный анализ данных. Особенности анализа текстовых данных.
2. SQL
   10 занятий
   • Введение в базы данных.
   • Язык запросов и типы данных.
   • Секции и порядок выполнения запросов.
   • Основные функции SQL.
   • Функции для работы с датой и временем.
   • Операции объединения таблиц.
   • Оконные функции.
   • Основы визуализации данных.
   • Базовые показатели и их интерпретация.
   • Практическая работа по блоку.
3. Прикладная статистика
   10 занятий
   • Масштабы измерений, полная группа и выборка.
   • Описательные статистики и их свойства.
   • Нормальное распределение, статистическая значимость.
   • Статистический вывод, уровень значимости, статистические гипотезы.
   • Корреляции (Пирсон, Спирмен, Кендалл).
   • Параметрические и непараметрические методы сравнения данных.
   • Сравнение категориальных данных.
   • Методы сравнения средних: t-тест.
   • Методы сравнения средних: непараметрические аналоги.
   • Методы сравнения средних: ANOVA.
4. A/B-тестирование
   5 занятий
   • Введение. Мощность и корректность.
   • Планирование дизайна A/B и других тестов.
   • Улучшение чувствительности A/B-тестов.
   • Проблемы с малыми выборками и финансовыми метриками.
   • Многорукие бандиты и альтернативы A/B-тестам.
5. Business Intelligence
   7 занятий
   • Задачи визуализации, подготовка данных, инструменты визуализации, введение в Tableau.
   • Основы представления данных, типы данных и виды графиков, принципы восприятия и их использование для демонстрации связей и зависимостей.
   • Создание интерактивных визуализаций, особые виды графиков, использование вычислений и встроенных функций Tableau для построения визуализаций, применение аналитических функций Tableau.
   • Создание панелей управления от формирования технического задания для заказчика до публикации.
   • Создание панели управления в Tableau.
   • Практическое занятие: создание панели управления в соответствии с техническим заданием в Tableau.
   • DataLens и Google Data Studio для создания визуализаций.
6. Машинное обучение
   14 занятий
   • Вступление и основные задачи.
   • Линейная регрессия.
   • Градиентные методы обучения.
   • Линейная классификация и метрики качества классификации.
   • Логистическая регрессия и SVM.
   • Многоклассовая классификация, работа с категориальными признаками и текстами.
   • Решающие деревья.
   • Бэггинг и случайные леса.
   • Градиентный бустинг.
   • Градиентный бустинг: реализации.
   • Отбор признаков и снижение размерности.
   • Кластерный анализ.
   • Поиск аномалий.
   • Рекомендательные системы.
   • Ранжирование.
7. Продуктовая аналитика
   10 занятий
   • Основы продуктовой аналитики, решаемые задачи.
   • Основные метрики продукта и их интерпретация.
   • Системы аналитики и сбор данных.
   • Когортный анализ.
   • Экономика юнита.
   • Пирамида метрик.
   • Разработка пользовательских метрик.
   • Аналитические фреймворки.

Преподаватели:

• Анастасия Максимовская
  Data Scientist в Сбербанке
• Беслан Курашов
  Основатель hyperboloid.tech, ex Яндекс
• Ксения Байдина
  Аналитик данных в Яндекс Go
• Ильдар Сафило
  Специалист по наукам о данных в МТС
• Жанна Азизова
  Менеджер по продукту в Mail.ru
• Екатерина Гриценко
  Продуктовый аналитик в Rambler Group
• Михаил Серегин
  Менеджер проектов, ex Яндекс.

Эксперты:

• Ксения Байдина
  Академический руководитель программы, Аналитик данных в Яндекс Go
• Роман Беднарский
  Менеджер продукта в Яндексе
• Филипп Управителев
  Продуктовый аналитик в геймдев-компании Pixonic (Mail.ru group).

Документ при успешном завершении обучения.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик данных от Финансовый Университет»

Цена: 124 000 руб.

Ссылка на сайт: http://www.fa.ru/org/dpo/finprofessional/programms/Pages/ppk-14.aspx

Перейти на официальный сайт →

Программа направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных. Она призвана развить навыки использования SQL и Python для работы с большими объемами данных (Big data), создания визуализаций, проведения анализа и построения моделей машинного обучения. Программа также охватывает конкретные аналитические и продуктовые подходы, применяемые в маркетинговой и клиентской аналитике с использованием BI-платформ.

По завершении обучения выпускники будут обладать следующими компетенциями:

• Умение применять специализированное программное обеспечение для решения профессиональных задач.
• Навык поиска, критического анализа, обобщения и систематизации информации, применение системного подхода к решению задач.
• Способность постановки целей и задач исследования, выбор оптимальных методов для их достижения.
• Умение собирать информацию о бизнес-проблемах и возможностях.
• Навык анализа, обоснования и выбора решений.
• Умение подготавливать данные для аналитических работ с использованием больших данных.
• Способность проводить аналитические исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика.

Объем программы составляет 256 часов, причем более 60% времени – это контактные занятия. По окончании обучения и успешной сдаче экзамена слушатели получают Диплом о профессиональной переподготовке.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитика данных от Открытое образование»

Цена: 60 000 ₽

Ссылка на сайт: https://openedu.ru/program/ITMOUniversity/DATAN/

• Длительность программы – 19 недель.

Перейти на официальный сайт →

Аналитик данных является ключевым участником цифровой экономики. За последние 3 года количество вакансий, связанных с аналитикой данных, выросло на 433%. Спрос на таких специалистов значительно превышает предложение. В различных отраслях, таких как ритейл, киберспорт, путешествия, образование и медицина, грамотный Data Scientist востребован.

Каждую секунду мы создаем огромное количество данных: общаемся в мессенджерах, загружаем фотографии, совершаем онлайн-покупки, бронируем авиабилеты, используем навигацию. Вся эта информация накапливается и сохраняется. Однако она становится полезной только в том случае, если мы можем расшифровать, обработать и интерпретировать ее. Эти задачи выполняет аналитик данных. Он ищет закономерности, создает визуализации, проводит интерпретацию, выявляет проблемные области, формулирует гипотезы и предлагает оптимальные решения для улучшения бизнес-процессов на основе полученной информации.

Эта программа предназначена для следующих групп:

• Для новичков. Вы приобретете востребованные и высокооплачиваемые навыки в сфере информационных технологий.
• Для практикующих IT-специалистов. Вы получите новые возможности для развития своей карьеры и станете востребованным специалистом в перспективной области.

Чего вы достигнете на курсе?

• Вы научитесь собирать, сгруппировывать и организовывать данные.
• Овладеете навыками написания регулярных выражений, создания сводных таблиц и работы с временными рядами.
• Сможете визуализировать данные, делая их более понятными и информативными.
• Получите опыт работы с базами данных.
• Познакомитесь с реляционными СУБД, такими как PostgreSQL и Oracle, а также освоите использование NoSQL-хранилищ, таких как MongoDB, Redis и Neo4j.
• Сможете вычислять статистические параметры наборов данных и понимать законы их распределения.
• Научитесь строить доверительные интервалы и формулировать гипотезы, что поможет вам делать обоснованные выводы на основе данных.

Структура учебной программы:

Обработка и подготовка данных:
(1 неделя → 5 неделя)

1. Введение в область науки о данных

• Основные понятия и принципы анализа данных
• Типы данных и их измерения
• Источники данных и их предварительная обработка

2. Инструменты для обработки данных

• Основные инструменты для первичной обработки данных
• Работа с электронными таблицами
• Сортировка и фильтрация данных. Использование сводных таблиц.

3. Визуализация данных

• Цели и задачи визуализации данных
• Методы визуализации данных
• Применение инструментов Google Sheets для визуализации данных.

4. Анализ и преобразование данных

• Описательная статистика: основные характеристики данных
• Преобразование данных: применение различных методов
• Нормализация данных: приведение к стандартным значениям
• Определение целевой функции для дальнейшего анализа данных.

5. Работа с временными рядами

• Анализ временных рядов: изучение особенностей и закономерностей
• Сглаживание временных рядов: устранение шумов и выбросов
• Определение трендов во временных рядах
• Построение моделей для временных рядов с учетом сезонных факторов.

Хранение и управление большими объемами данных:
(6 неделя → 9 неделя)

6. Системы управления базами данных

• Роль информационных систем
• Основные функциональные возможности систем управления базами данных (СУБД)
• Архитектура СУБД. Особенности реляционных баз данных.

7. Проектирование структурированных данных

• Процесс проектирования данных и их взаимосвязей
• Преобразование ER-модели в физическую базу данных
• Создание таблиц. Применение ограничений целостности.

8. Запросы на языке SQL

• Оператор SELECT и условия выборки данных
• Агрегатные функции. Использование вложенных запросов
• Теоретико-множественные операции. Объединение таблиц.

9. Объекты баз данных

• Использование SQL-выражений
• Использование встроенных функций SQL
• Работа с объектами базы данных. Создание и использование индексов.

Статистический анализ данных:
(10 неделя → 14 неделя)

10. Обзор задач, решаемых с помощью статистики

• Основы статистики
• Оценка параметров по выборке и построение доверительных интервалов
• Проверка статистических гипотез.

11. Характеристики выборки

• Основные понятия и задачи математической статистики
• Распределение выборки
• Построение эмпирической функции распределения
• Использование гистограммы
• Выборочные моменты и квантили.

12. Точечная оценка

• Оценки параметров и их свойства
• Метод моментов
• Состоятельность оценки метода моментов
• Метод максимального правдоподобия.

13. Доверительные интервалы точечных оценок

• Интервальная оценка
• Точные доверительные интервалы для семейства нормальных распределений
• Асимптотические доверительные интервалы и их построение
• Асимптотическая нормальность оценки и построение доверительных интервалов.

14. Проверка статистических гипотез

• Понятие гипотезы и критерия. Ошибки первого и второго рода
• Уровень значимости и мощность критерия
• Критерии согласия.

Элементы теории вероятностей (факультативный курс):
(1 неделя → 19 неделя)

15. Основы вероятностного анализа

• Пространство элементарных исходов. Операции событий
• Простейшее вероятностное пространство
• Классическое определение вероятности
• Комбинаторика
• Условная вероятность. Независимость событий.

16. Случайные величины

• Случайные величины и их характеристики
• Закон больших чисел. Предельные теоремы в схеме Бернулли
• Неравенства Маркова и Чебышёва.

17. Вероятностное пространство в общем виде

• Геометрическая интерпретация вероятности
• Общее определение вероятностного пространства
• Случайные величины и их распределения.

18. Типы распределений случайных величин

• Распределения случайных величин
• Многомерные распределения.

19. Числовые характеристики и сходимость

• Основы функций от случайных величин
• Некоторые числовые характеристики случайных величин
• Сходимость последовательностей случайных величин.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Обработка и анализ данных от Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана»

Цена: разная стоимость

Ссылка на сайт: https://www.specialist.ru/section/processing-and-analysis-of-data

Перейти на официальный сайт →

Курсы, предназначенные для обработки и анализа данных, предоставляются для специалистов, занимающихся анализом данных и разработкой аналитических решений и приложений, таких как аналитики, экономисты и маркетологи, которые работают с инструментами анализа данных. В современных организациях практически в каждом месте нужны специалисты по бизнес-аналитике, Big Data и Data Mining, особенно в средних и крупных компаниях с распределенными филиалами.
Ритейл, телекоммуникации, реклама, маркетинг, финансовый и банковский секторы, производство и продажа товаров и услуг, логистика, информационные технологии – везде требуются аналитики.
Освоив эту профессию или углубив свои знания в области обработки и анализа данных, вы не только значительно повысите свой профессиональный уровень, но и сможете претендовать на повышение зарплаты или должности!

Список курсов:

1. Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту
2. Основы работы с большими данными (Data Science)
3. Сертифицированный разработчик баз и хранилищ данных по проектированию бизнес – аналитики на SQL Server
4. Аналитик данных (дипломная программа)
5. Аналитик Big Data
6. Профессионал по бизнес – анализу и визуализации данных в Microsoft Excel и Power BI
7. Бизнес – аналитик
8. Специалист в Microsoft Excel и Power BI
9. Специалист по бизнес – аналитике в Microsoft Excel и Power BI
10. Моделирование и автоматизация бизнес – процессов на базе BPMN 2.0
11. Анализ данных на языке SQL
12. Бизнес – анализ: методы, задачи и инструменты
13. Программист – аналитик на языке Python
14. Решение искусственного интеллекта на Azure
15. Магистр Python
16. Машинное обучение с применением нейронных сетей на языке программирования Python (комплексная программа).

И др.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Анализ данных от NEITRINO MARTIN»

Бесплатно

Ссылка на сайт: https://www.youtube.com/playlist?list=PL_TuvvkEQe6aB3rkol-QmnKlmWtP3oLLm

Перейти на официальный сайт →

Видеокурсы:

1. Введение в язык программирования Python для анализа данных
2. Описательная статистика: квантили, квартили, гистограммы
3. Создание интерактивных дашбордов для визуализации данных, преподаватель Алексей Колоколов (Институт бизнес-аналитики)
4. Анализ данных с использованием Python
5. Введение в аналитику: с чего начать
6. Основы обработки больших данных
7. Я – аналитик
8. Python-программист: специалист по Data Science
9. Продвинутый анализ данных на языке Python
10. Алгоритмы на языке Python 3
11. Описательная статистика: ящики с усами, выбросы
12. Консолидация данных из нескольких таблиц в Excel
13. Методы анализа многомерных данных для гуманитариев, лектор Воронов И.А.
14. Факторный анализ и метод главных компонент. SVD-разложение
15. Экспертиза SRS и анализ EDR данных: обучение
16. Преодоление трудностей при решении задач анализа данных
17. Введение в статистику для анализа данных
18. Глубокие методы анализа данных
19. Первичный анализ данных на языке Python
20. Метод наименьших квадратов. Регрессионный анализ
21. Технологии и алгоритмы анализа данных в Data Mining и Text Mining
22. Анализ данных в социальных сетях: технологии и алгоритмы
23. Статистические методы обработки информации
24. Анализ формы входных данных и его влияние на структуру нейронной сети, спикер Максим Кретов
25. Методы анализа данных
26. Решение практической задачи анализа данных на языке Python
27. Прикладные задачи анализа данных, лектор Евгений Соколов
28. Визуальный анализ данных с помощью Orange3: классификационные задачи
29. Практический Data Mining: подводные камни анализа данных, преподаватель Ксения Петрова
30. Библиотека NumPy

И др.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик от KARPOV.COURSES»

Цена: 70 000 ₽

Ссылка на сайт: https://karpov.courses/analytics

На протяжении каждой недели будут проводиться три лекции, которые будут сопровождаться практическими занятиями и решением реальных задач. Учебный процесс будет очень насыщенным, но результаты, которые вы получите, точно того стоят. Курс будет проходить в формате онлайн, и его можно успешно освоить даже новичкам.

Перейти на официальный сайт →

Программа курса включает следующие модули:

1. “Python для работы с данными”: мы изучим основы программирования, познакомимся с библиотеками для анализа данных, визуализации и работы с файловой системой. Начиная с первого дня, мы будем работать на удаленном сервере.
2. “Git”: мы ознакомимся с командной строкой и инструментом контроля версий Git, изучим основные команды, работу с репозиториями и совместную работу над проектами.
3. “SQL”: мы освоим синтаксис SQL и научимся работать с системами управления базами данных, включая ClickHouse, с использованием Python. Мы также начнем учиться грамотно визуализировать данные.
4. “Теория вероятностей”: в этом модуле мы познакомимся с основами теории вероятностей, что поможет нам лучше понимать прикладную статистику.
5. “Статистика”: мы научимся планировать A/B-тесты и проверять статистические гипотезы, с фокусом на применении статистики в индустрии. В конце этого модуля предстоит выполнить промежуточный проект.
6. “A/B тесты”: на лекциях мы рассмотрим практическое A/B-тестирование, включающее математическую статистику, и закрепим полученные знания через домашние задания.
7. “Визуализация”: умение представлять результаты работы в виде интерактивных дашбордов является важным навыком аналитика. Мы рассмотрим различные типы дашбордов, научимся выбирать и оформлять графики для разных задач и практиковаться в создании требований к дашборду от заказчика, используя BI-систему Tableau.
8. “Развитие продукта”: мы разовьем продуктовое мышление и понимание бизнеса, научимся взаимодействовать с продакт-менеджерами и использовать анализ данных для развития бизнеса. Также рассмотрим организацию работы команд в IT-продуктах.
9. “Продуктовая аналитика”: мы узнаем, как аналитика может приносить ценность и как объяснить ее бизнесу. Мы научимся определять потребности пользователей продукта, сегментировать их и рассчитывать юнит-экономику. Мы изучим выбор правильных продуктовых метрик и методы для стимулирования роста бизнеса через непрерывную проверку гипотез.
10. “Airflow”: здесь мы углубимся в систему Airflow, которая предоставляет инструменты для решения повседневных задач, таких как мониторинг акций, расчет KPI и проверка успехов команды. Вы узнаете, как работает Airflow и как использовать его для решения различных задач.
11. “Как искать работу”: мы обсудим важность правильного представления навыков на рынке труда, и как вести коммуникацию для успешного трудоустройства. В этом модуле мы рассмотрим этапы поиска работы в области анализа данных на примерах и зададим вопросы профессиональному рекрутеру одной из крупнейших IT-компаний России.
12. “Итоговый проект”: в этом модуле вы сможете проявить себя в роли аналитика, выполняющего тестовое задание для компании. У вас будет доступ к удаленному серверу и базам данных, где вы сможете практиковаться в решении задач, с которыми сталкиваются аналитики в своей работе. Вы сможете писать код, работать с базами данных, автоматизировать рутинные задачи, анализировать данные и проводить A/B-тесты. Как и в любой крупной компании, вы пройдете code-ревью и получите обратную связь с помощью Git. Этот проект поможет закрепить полученные навыки и сделает ваше резюме более привлекательным для потенциальных работодателей.

«Учитесь у лучших»:

• Арсений Нестюк
  Аналитик монетизации Яндекс.Маркет
  Занимается анализом данных, экспериментами и статистикой в Яндекс. Маркете, делал телефонных роботов в Тинькофф. Четыре года опыт преподавания в МФТИ.
• Анатолий Карпов
  Работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains
  Руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте. Автор онлайн-курсов по анализу данных на платформе stepik.org. Более 5 лет преподавал курсы по анализу данных, статистике и машинному обучению в Институте биоинформатики.
• Михаил Серегин
  Куратор программы, сооснователь Karpov.Courses
  Работал в Delivery Club, куратор в Школе Менеджеров Яндекса (2019), преподаватель профессиональной переподготовки «Аналитик данных» в НИУ ВШЭ.
• Беслан Курашов
  Cооснователь, преподаватель Karpov.Courses
  Более 4 лет опыта работы в Яндексе. Развивал аналитику в Директе и Едадиле. Преподаёт в НИУ ВШЭ курсы «SQL и основы бизнес аналитики» и «Продуктовая аналитика» в рамках программы профессиональной переподготовки «Аналитик данных».

И др.

Отзывы выпускников:

Вячеслав Ветров
«Курс очень понравился. Замечательный преподавательский состав, всегда готовый помочь, реальные кейсы, подробные рецензии на задания, много практики. Очень хорошая атмосфера в группе. А самое главное — все необходимые знания для будущей работы. Спасибо всем, кто трудился над созданием этого курса!»

Алина Шулицкая
«В целом, курс мне понравился. Даёт представление об основных навыках, необходимых для работы дата-аналитиком. Прекрасные преподаватели, новые знакомства, местами сложный, но в то же время такой интересный материал сделали эти месяцы обучения увлекательным приключением! Большое спасибо Анатолию и всей команде!»

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Digital-аналитика от This is Data»

Бесплатно

Ссылка на сайт: https://thisisdata.ru/courses/digital-analytics/

Перейти на официальный сайт →

Этот курс будет полезен тем, кто только начинает свой путь в области веб-аналитики, а также специалистам из смежных профессий, которые хотят улучшить свои навыки. Содержание курса разработано таким образом, чтобы постепенно погрузить студента в увлекательный мир анализа данных, начиная с простого и двигаясь к более сложному:

• Вначале вы познакомитесь с основами работы с вебом и сайтами.
• Затем вы узнаете о ключевых аналитических инструментах и научитесь их настраивать.
• В завершение курса вы сможете создавать отчеты, дашборды и проводить анализ данных для выводов.

Курс структурирован на пять разделов, каждый из которых состоит из уроков, представленных в виде отдельных постов. В конце каждого урока будет предложен тест, а во втором разделе тест заменен учебным сайтом, где вы сможете экспериментировать с настройками аналитических систем.
Материал, представленный в курсе, достаточен для того, чтобы после его завершения претендовать на позицию junior-аналитика с зарплатой от 40 000 рублей.

Авторы:

Роман Романчук
«Имею большой опыт работы веб-аналитиком в сфере финансовых услуг в таких компаниях как: Zetta Страхование (бывш. Zurich), Сбербанк Страхование и МТС Банк.
В веб-аналитике больше всего люблю процесс настройки сбора данных, а также их визуализацию в виде информативных дашбордов.»

Екатерина Шипова
«После окончания магистратуры по направлению прикладной математики заинтересовалась веб-аналитикой, работала с такими клиентами как: ВТБ, Papa John’s, Re:Store, 12Storeez и др.
Наиболее интересным направлением считаю анализ данных и возможность поиска классных инсайтов.»

Программа курса включает следующие разделы:

Раздел 1: Введение в digital-аналитику

1. Роль digital-аналитики и работа сайтов.
2. Рекламные системы и органический поиск.
3. Основные системы веб-аналитики.
4. Основные отчеты Google Analytics и Яндекс.Метрики.
5. Планирование KPI.

Раздел 2: Сбор данных

6. Обзор Google Tag Manager.
7. Планирование системы сбора данных.
8. Установка трекинговых кодов.
9. Настройка событий и целей.
10. Дополнительные параметры и показатели в Google Analytics.
11. Использование UTM-меток.

Раздел 3: Импорт и экспорт данных

12. Импорт данных.
13. Импорт данных в Google Analytics.
14. Импорт данных в Яндекс.Метрику.
15. Экспорт данных из Google Analytics.

Раздел 4: Визуализация данных

16. Специальные отчеты в Google Analytics.
17. Создание отчетов в Google Sheets.
18. Создание дашбордов в Google Data Studio.
19. Создание отчетов в Microsoft Power BI.

Раздел 5: Анализ данных

20. Полезные формулы в Excel.
21. Анализ рекламных кампаний.
22. Когортный анализ и Retention rate.
23. Прогнозирование с использованием функции тренда.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик данных от Школа анализа данных»

Цена: 84 000 ₽

Ссылка на сайт: https://practicum.yandex.ru/data-analyst/

Мы предлагаем возможность освоить профессию с нуля всего за 6 месяцев.

• Обучение проходит онлайн, что позволяет учиться из любой точки мира.
• По окончании обучения мы оказываем поддержку в трудоустройстве.
• Вы изучите такие навыки, как Python, SQL, Tableau, A/B-тесты и другие.
• Ваше портфолио будет включать 13 проектов, включающих исследования и задачи для бизнеса.
• На протяжении 75% времени курса вы будете заниматься практическими заданиями.
• Наша команда сопровождения будет поддерживать вас на протяжении всего обучения.

Перейти на официальный сайт →

Ваша работа в качестве аналитика будет включать следующие задачи:

• Извлекать, преобразовывать и очищать данные с использованием SQL-запросов.
• Создавать дашборды с помощью инструментов, таких как Tableau и другие.
• Запускать A/B-тестирования для проверки гипотез.
• Рассчитывать ключевые метрики эффективности компании и оценивать их значимость.
• Помогать бизнесу принимать решения на основе данных.

Программа курса включает следующие разделы:

1. Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс
   Вы ознакомитесь с основными концепциями анализа данных и поймете, чем занимаются специалисты по аналитике данных и Data Science. Решите пять кейсов, связанных с работой с данными в различных областях:

• Исследуйте причины массовых поломок гаджетов.
• Проверьте окупаемость рекламы мобильного приложения.
• Найдите лучшее место для нового магазина.
• Помогите выбрать стратегию развития ИИ-стартапа.
• Оцените эффективность роботов в службе поддержки. В ходе решения этих кейсов вы изучите основы Python и библиотеку pandas, научитесь строить графики и правильно их интерпретировать.

2. Введение в профессию “Аналитик данных”
   Познакомьтесь с основными требованиями к аналитику данных. Узнайте о различных этапах решения аналитических задач и о инструментах, используемых в этой профессии. Вы научитесь работать с материалами курса и составите план обучения.
3. Базовый Python
   Углубитесь в язык программирования Python и научитесь работать с библиотекой Pandas. Изучаемые темы включают:

• Переменные и типы данных, вывод данных и арифметические операции.
• Работа со строками.
• Работа со списками.
• Цикл for.
• Вложенные списки.
• Условный оператор и цикл while.
• Функции.
• Работа со словарями.
• Использование Pandas для анализа данных.
• Предобработка данных.
• Анализ данных и форматирование результатов.
• Использование Jupyter Notebook для создания тетрадей в ячейках.
• Проект: анализ музыки больших городов.

4. Обработка данных
   Вы научитесь проводить очистку данных от выбросов, пропущенных значений и дубликатов, а также преобразовывать данные различных форматов. Изучаемые темы включают:

• Введение в обработку данных
• Работа с пропущенными значениями
• Изменение типов данных
• Поиск и удаление дубликатов
• Категоризация данных
• Системное и критическое мышление в работе аналитика.

5. Исследовательский анализ данных
   Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных характеристик данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомьтесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Построите диаграммы и научитесь анализировать графики. Изучаемые темы включают:

• Введение в исследовательский анализ данных
• Первичные графики и выводы
• Работа с срезами данных
• Работа с несколькими источниками данных
• Взаимосвязь данных
• Проверка результатов.

6. Статистический анализ данных
   Овладейте методами статистического анализа данных для изучения взаимосвязей. Узнайте о статистической значимости, гипотезах и доверительных интервалах. Изучаемые темы включают:

• Введение в статистический анализ данных
• Описательная статистика
• Теория вероятностей
• Проверка гипотез

7. Теория вероятностей. Дополнительный курс
   Повторите или изучите основные термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т.д. Решайте простые задачи и тренируйтесь в работе с числами и логикой решения. Этот курс является дополнительным, и каждый студент может выбрать один из вариантов прохождения:

• Освоить дополнительный курс, состоящий из десяти коротких уроков, для освежения теории и решения задач.
• Пройти только блок с задачами для собеседований, чтобы вспомнить практику без теории.
• Пропустить курс полностью или вернуться к нему в будущем, когда появится время и необходимость.

8. Итоговый проект первого модуля
   Научитесь проводить предварительное исследование данных, сформулируете и проверите гипотезы.
9. Основы SQL
   Изучите основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Освоите особенности работы с популярной системой управления базами данных (СУБД) PostgreSQL. Приобретите навыки написания запросов разной сложности и перевода бизнес-задач на язык SQL. В процессе обучения вы будете работать с базой данных онлайн-магазина, специализирующегося на фильмах и музыке.
10. Анализ бизнес-метрик
    Узнайте, что такое бизнес-метрики и научитесь использовать инструменты для их анализа. Изучите когортный анализ, воронку продаж и юнит-экономику.
11. Продвинутый SQL
    Пройдите дополнительный курс по работе с базами данных, который позволит вам еще ближе приблизиться к бизнесу. С помощью языка SQL изучите подсчет основных бизнес-метрик, с которыми вы познакомились в курсе “Анализ бизнес-метрик”. Рассмотрите работу с оконными функциями – сложным инструментом для анализа данных. Изучите возможности локального изменения содержимого баз данных с помощью специальных программ-клиентов и библиотек для Python.
12. Принятие решений на основе данных в бизнесе
    Узнайте, что такое A/B-тестирование и разберитесь в случаях, когда оно применяется. Научитесь планировать и проводить A/B-тесты, а также оценивать их результаты.
13. Представление данных
    Научитесь правильно презентовать результаты своих исследований, используя графики, ключевые числовые показатели и их интерпретацию. Изучите библиотеки Seaborn и Plotly.
14. Итоговый проект второго модуля
    Научитесь проверять статистические гипотезы в рамках A/B-тестирования и готовить выводы и рекомендации в виде аналитического отчета.
15. Автоматизация
    Узнайте, что такое автоматизация процессов анализа данных. Научитесь превращать повторяющиеся задачи в скрипты. Создайте дашборды для различных аудиторий и потребностей компании.
16. Основы машинного обучения. Дополнительный курс.
    Познакомьтесь с основами машинного обучения и изучите основные задачи, связанные с его применением в бизнесе.
    Темы:

• Введение в прогнозы и предсказания
• Задачи машинного обучения в бизнесе
• Алгоритмы машинного обучения
• Процесс решения задач машинного обучения.

Что вы получите в Практикуме:

• Сертификат о прохождении обучения и повышении квалификации
• Портфолио, содержащее 13 учебных и реальных проектов, выполненных во время обучения
• Выпускники Практикума активно сотрудничают, создавая совместные проекты, предлагая возможности студентам, проводя мастер-классы и оказывая поддержку друг другу как во время обучения, так и после его завершения.
• Приобретенные навыки включают владение Python и основными библиотеками, SQL, Tableau, умение решать бизнес-кейсы, эффективное обучение и совместную работу в команде, умение задавать вопросы и извлекать уроки из ошибок.

Отзывы студентов:

Андрей Распопов
Студент двадцать шестого потока на программе «Аналитик данных»
«Всем привет! Меня зовут Андрей, мне 35, и я решил сменить профессию))). За свою жизнь я работал менеджером в банке и специалистом в нефтеперерабатывающей сфере. В начале, у меня были сомнения, будет ли хватать времени на семью, работу и учебу…, и они оправдались – времени не хватало катастрофически, но в итоге я подстроился и занимался вечерами, в среднем, с 22-00 до 2-00. Как следствие: усталость и недосыпание. Но это того стоило))). На заметку: Наушники + музыка для концентрации + энергетик = работоспособность. Новые знания, новые возможности и мотивация наставников давали силы и воодушевляли. По итогу курса могу сказать, что доволен предоставленной информацией, доволен работай с наставниками. Я получил базовые знания в профессии аналитика данных, на их основе я могу развиваться дальше и устроиться на новую работу. Я «загорелся» аналитикой данных, думаю — это заслуга Практикума. P.S. Пройдя курс, единственное, что я бы сделал по-другому — это не стеснялся/боялся показать себя глупым и задавал бы 100500 вопросов в секунду. Надеюсь, мой отзыв поможет Вам!»

Дарья Фролова
Студентка девятнадцатого потока на программе «Аналитик данных»
«Выходя из декрета я решила сменить сферу своей гуманитарно-фрилансерской деятельности и задумалась о таком деле, которое бы
А) было мне интересно
Б) мне бы за него платили
На пересечении двух условий оказалась аналитика данных и я решила пройти одноименный курс в Яндекс Практикуме. Пройдя 2/3 курса, спешу поделиться впечатлениями:
— это учёба стала для меня как работа. В универе за вычетом пару-трех предметов все было для меня в меру просто, так как я целом довольно организованный и прилежный ученик. Здесь же все несколько иначе. Я никогда до этого не занималась программированием и мое самое близкое знакомство с аналитикой — это соцфак успешно оконченный много лет назад (что как быстро стало понятно довольно далеко от аналитики данных). Так что в ходе курса мне было по-настоящему сложно: сложно сразу применить всю теорию, сложно начать программировать, сложно понять смысл некоторых идей из статистики и теории вероятностей. Так что времени у меня на учёбу уходит почти как на рабочий день на полставки – но я веру в то, что что-то по-настоящему стоящее не дается легко
– мне очень нравится то, как организован процесс обучения: вся (вся, карл!) теория тут же применяется на практике, так как мы играем в настоящих аналитиков и каждые 2 недели сдаем отчёты, которые очень похожи на реальные и их проверяют реальные люди – код-ревьюеры. Плюс если есть вопросы по ходу, есть разнокалиберные каналы их решения – можно спросить преподавателей, можно своих одногруппников, можно наставников (в Практикуме сложная сеть помощников, где каждый отвечает за свою область) или даже код-ревьюеров.
– Коллектив. Здесь две разных общности на мой взгляд – преподаватели и студенты. Как было сказано выше, в Практикуме много наставников и преподавателей для разных сфер, но помимо этого есть код-ревьюеры. Это люди, которые работают аналитиками, и в качестве допработы проверяют отчеты студентов. Не знаю точно, каким образом они распределяются, но за мое обучение у меня уже было порядка 7 ревьюеров и это здорово, что они разные! Отличная возможность посмотреть на то, какие эти аналитики бывают: кто-то может зачесть работу, проходящую по минимальным критериям, кто-то наоборот будет придираться к мелочам (новость для меня, что вторые мне нравятся больше), кто-то подскажет дополнительные полезные приемы, кто-то даже пришлет котиков (если, это уместно, конечно). Что касается второй группы, а именно студенты, то в моей когорте (так называются группы, которые формируются с началом нового потока) около 200 человек, и они все очень разные. Кто-то, как и я без технического бэкграунда, кто-то неплохо программирует, кто-то уже работает аналитиком. Мне с моим комплексом отличницы не так просто в этой среде, но она как минимум не враждебная
– приятные мелочи. По сути, это очень несущественный пункт для онлайн образования, но как это приятно! В чате нас называют коллегами (что меня очень мотивирует), нам подарили фирменный мерч (да, просто подарили и да, его нельзя купить), на новый год желающие играли в тайного санту, периодически появляются какие-то промоды для разных приятностей. Классно, когда люди настолько думают о том, какой продукт они делают»

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Профессия: Аналитик от ProductStar»

Цена: 64 896 ₽

Ссылка на сайт: https://productstar.ru/analytics-course

Изучите профессию Аналитик продуктов с нуля, углубленно изучите все аспекты и инструменты этой профессии, начиная от Google Analytics и BI-инструментов, и заканчивая SQL и Python.

• Продолжительность курса – 6 месяцев
• Онлайн обучение в удобное время
• Практический подход к обучению
• Пожизненный доступ к курсу.

Перейти на официальный сайт →

Что вы изучите:

• Анализ трафика и сайта
  На основе данных вы сможете предоставить обоснованные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний.
• Продвинутое использование Google Analytics и Яндекс.Метрики
  Настроите счетчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разберетесь в стандартных отчетах и сможете создавать свои.
• Проектирование системы сквозной аналитики
  Будете отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до совершения покупки и оценивать эффективность вложений.
• Визуализация данных
  Сможете наглядно представлять динамику изменения данных.

Программа курса:

60 занятий и мастер-классов

1. Продуктовая аналитика и развитие продуктов

• Роль аналитика в команде по развитию продуктов
• Управление продуктом на основе методологии Lean Canvas
• Циклы HADI в продуктовой аналитике
• Основные типы бизнес-метрик и методология Lean Analytics
• Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик

2. Google Sheets и Excel

• Основы работы с Google Sheets
• Основные вычислительные функции и формулы

3. Веб/мобильная аналитика

• Введение в digital-аналитику: основные понятия и инструменты
• Базовая настройка аналитических инструментов Google Analytics и Яндекс.Метрика
• Основные отчеты Google Analytics. Метрики и параметры
• Основные отчеты Яндекс.Метрики. Метрики и параметры
• Особенности работы и основные возможности Google Tag Manager (GTM)
• Инструменты для аналитики мобильных приложений
• Основные отчеты App Metrica
• Google Analytics web+app: важные особенности и возможности
• Передача и сбор данных из аналитических систем — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI

4. Маркетинговая аналитика

• Введение в маркетинговую аналитику
• Аналитика в performance-маркетинге
• Сквозная аналитика и расчет LTV (жизненной ценности клиента)
• Жизненный цикл клиента и когортный анализ
• Основы аналитики в CRM. Сегментация клиентов
• Введение в маркетинговые исследования

5. A/B-тестирование

• Проверка гипотез и поиск точек роста с использованием A/B-тестирования
• Основы математической статистики для A/B-тестирования
• Статистический тест для оценки результатов A/B-эксперимента
• Цель и метрики A/B-теста
• Практическая реализация A/B-теста
• Продвинутые методики тестирования
• Инструменты для A/B-тестирования

6. SQL для анализа данных

• Основы работы с SQL
• Извлечение и фильтрация данных
• Преобразование и сортировка данных
• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединение таблиц
• Подзапросы
• Обновление, добавление и удаление данных
• Создание, изменение и удаление таблиц
• Продвинутые темы
• Итоговый проект “LEGO”
• Дополнительный урок

7. Python для анализа данных

• Введение в Python
• Типы данных, функции, классы, исключения
• Строки, условия, циклы
• Списки и словари в Python
• Работа с пакетами, файлами, начало работы с Pandas
• Продолжение работы с Pandas
• Визуализация данных
• Работа с базами данных и статистикой
• Многопоточность
• Веб-сервер Flask и контроль версий Git
• Итоговый проект

8. Инструменты визуализации данных

• Введение в Power BI
• Power Query: получение и преобразование данных
• Модель данных в Power BI
• DAX (Data Analysis Expressions)
• Отчеты и визуализация данных в Power BI
• Power BI Service и создание дашбордов
• Power BI + Python
• Итоговый проект: “Uber & Lyft”
• Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
• Модели данных и таблицы в Tableau
• Параметры и уровни детализации
• Псевдонимы, сортировка, действия
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

9. Дипломная работа и поддержка трудоустройства

• Работа над дипломным проектом
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Защита дипломного проекта и консультации.

Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве.

Спикеры курса:

• Денис Соболев
  Skyeng
• Александра Кулачикова
  SEMrush
• Николай Пекальн
  Везёт
• Анна Морозова
  Яндекс
• Андрей Менде
  com
• Александр Тихоиванов
  Яндекс.Еда
• Данил Семёнов
  Пикабу
• Максим Годзи
  Retentioneering
• Наталья Седова
  Lamoda
• Александра Мозжухина
  Lamoda
• Василий Миронов

Отзывы об обучении доступны на сайте.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик данных от SkillsUp»

Цена: 3 900 грн – 5 600 грн

Ссылка на сайт: https://skillsup.ua/education/courses/data-analyst/

Перейти на официальный сайт →

Цель программы: обучить участников базовым навыкам работы с данными, чтобы они могли применять полученные инструменты для улучшения конкретных показателей проектов и эффективного решения бизнес-задач.

Для кого предназначена программа: для тех, кто хочет начать свой путь в аналитике с нуля. Мы поможем вам развить абстрактное мышление, научиться формулировать гипотезы, обнаруживать закономерности и делать логические выводы на основе проведенного анализа данных. Курс также будет полезен маркетологам, программистам, менеджерам по продукту и специалистам в смежных областях, которым требуются улучшение аналитических навыков.

Что вы получите от курса:

• Вы освоите основы анализа данных, узнаете о жизненном цикле анализа, ключевых инструментах и научитесь проводить статистические тесты.
• Научитесь обрабатывать данные, разрабатывать стратегии развития проектов и делать рекомендации по их улучшению на основе полученных параметров и метрик.
• Вы получите полное представление о различных аналитических методах и процессах, а также научитесь систематизировать данные для анализа и визуализировать их на презентациях.
• Вы отработаете востребованные аналитические навыки на практике, включая очистку, анализ и визуализацию данных, а также выполнение вычислений с использованием электронных таблиц.

Что получает студент после прохождения онлайн-курса:

• Получает электронный сертификат о завершении курса “Data Analyst”.
• Имеет доступ к записям лекций в течение 3 месяцев.
• Получает доступ к базе материалов, относящихся к изученным темам на курсе.
• Получает чек-листы и полезные ссылки.
• Есть возможность добавить свое резюме в базу соискателей, которую мы предоставляем нашим партнерам для помощи в трудоустройстве наших выпускников.
• Может принять участие в программе лояльности в будущем.

Содержание курса:

1. Роль специалиста по анализу данных в системе и структуре работы с информацией.

• Эволюция компаний, ориентированных на данные.
• Значение аналитики (описательный/прогностический анализ).
• Организация процесса обработки данных (наука о данных). Роли и инструменты для обработки данных. Роль аналитика данных в процессе обработки данных.
• Основные задачи и обязанности специалиста по анализу данных.
• Принципы работы специалиста по анализу данных. Основные навыки.
• Основные инструменты специалиста по анализу данных.
• Традиционное понимание роли специалиста по анализу данных.
• Начало и пути развития карьеры в области анализа данных.
• Основная терминология.

2. Аналитические системы. Маркетинговый, продуктовый, UX-анализ.

• Типы аналитических задач и соответствующие аналитические системы. AAARRR-воронка.
• Маркетинговые аналитические системы и решаемые ими задачи.
• Проникающий маркетинговый анализ.
• Продуктовые аналитические системы и решаемые ими задачи.
• Обзор различных типов аналитических систем: от маркетинговых до глубоких продуктовых аналитических систем. Пользовательский анализ.
• Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных и веб-продуктов.
• Основные этапы внедрения аналитики.

3. Продуктовый анализ. Воронка продукта. Подсистемы продукта.

• Продуктовый анализ как основа работы с данными.
• Методы продуктового анализа.
• Продукт. Разновидности продуктов. Монетизация.
• Подсистемы продукта.
• Путь пользователя. Продуктовая воронка.

4. Метрики. Когортный и RFM-анализ.

• Метрики в маркетинге, продукте и финансах.
• Подсистемы продукта и их метрики.
• Иерархия метрик. Применение метрик к продуктовой воронке.
• Анализ RFM.
• Когортный анализ.

5. A/B-тестирование.

• Выбор метрик для проведения тестирования.
• Выбор данных. Калькулятор.
• A/B-тесты: статистика и математика.
• Проблемы A/B-тестов и их решение.

6. Работа с данными.

• Взаимодействие с базами данных. Инструменты.
• Определение необходимых данных. Места их хранения.
• Извлечение информации для обработки.
• Требования к данным.
• Обработка данных: полнота, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов, пропусков.
• Валидация данных.
• Бизнес-интеллект системы.

7. Часть 1.

• Обзор пользовательского интерфейса.
• Типы данных, форматы файлов.
• Основные термины.
• Загрузка данных.
• Основные расчеты.

8. Часть 2.

• Работа с фильтрами.
• Виды графиков.
• Визуализация. Создание информационных панелей.

9. Использование данных для развития продукта.

• Процесс добавления/удаления событий.
• Аудит и мониторинг метрик.
• Гипотезы роста на основе воронки.
• Проведение экспериментов в продукте и маркетинге.
• Оценка результатов экспериментов и получение практических выводов.
• Установление системного процесса экспериментирования.

10. Выпускной проект.

• Контрольная работа.
• Защита проектов.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Системный аналитик Middle от OOО «EРП-Консалтинг»»

Бесплатно

Ссылка на сайт: https://education.dhabits.ru/course-analyst

• Формат: Online по Zoom.
• Длительность: 2 месяца.

Перейти на официальный сайт →

Более 60 часов учебных занятий: лекции, практические занятия, домашние задания, тесты и индивидуальные консультации. Более 90% выпускников успешно трудоустроены в компаниях “Цифровые привычки” и наших партнерах.

Содержание курса:

1. Системный анализ в разработке программного обеспечения.

• Процесс разработки программного обеспечения. Модель Waterfall. Системный анализ в командах Agile.
  Рассмотрим различные методологии разработки и их влияние на продукт. Узнаем, как применять методологии на практике и эффективно работать в команде.

2. Работа с требованиями.

• Методы документирования требований. ТЗ, Use Case, User Story, прототипирование + практический семинар.
  Проведем лекцию и практический семинар, где научимся работать с ТЗ, описывать Use Case и User Story, создавать прототипы.
• Работа с нотациями UML, BPMN, IDEF0 + практический семинар.
  Начнем работать с основными нотациями для создания диаграмм (UML, BPMN, IDEF0). Расскажем о инструментах для создания диаграмм и закрепим полученные знания на практическом семинаре.

3. Проектирование программного обеспечения.

• Проектирование информационной модели приложения. Объектно-ориентированный подход. Создание базовой информационной модели + практический семинар.
  Изучим, как описать предметную область, которую планируем автоматизировать. Обсудим необходимость проектирования в разработке. Разберем понятия доменов и объектов, а также их взаимосвязь.
• Нефункциональные требования для бэкенд систем. Устойчивость к отказам, масштабируемость, поддержка.
  Расскажем о формулировке нефункциональных требований с использованием чек-листа для интеграции, и о том, как не забыть о наблюдаемости, контроле нагрузки и ограничении скорости при реализации. Обсудим BASE-архитектуру и согласованность в микросервисах. Также рассмотрим архитектуру информационных систем, включая монолиты, SOA и микросервисы.
• API и брокеры сообщений. Методология интеграции приложений.

4. Анализ данных.

• Основы и продвинутые навыки работы с SQL на примере PostgreSQL.
  Изучим понятие SQL как декларативного языка запросов. Разберем DDL, DML, DQL, TCL, SQL. Расскажем о подходах Code First и Database First, а также поговорим о подзапросах и малоизвестных возможностях SQL. На лекции также будем практиковаться в написании запросов.

5. Проектирование и управление базами данных

• Проектирование баз данных
  Представим информацию о том, что представляет собой база данных и почему она является фундаментом любого приложения. Разберемся, как один и тот же пример может привести к созданию совершенно разных баз данных.
• SQL против NoSQL. Особенности и хитрости работы с реляционными базами данных. Их применение
  Изучим преимущества и недостатки различных типов баз данных. Узнаем, как выбрать подходящую базу данных для конкретной задачи. Разберем, как работает теорема CAP и насколько она полезна в реальной жизни. Обсудим транзакции в реляционных базах данных и отказ от них в нереляционных базах.
• Прогнозирование нагрузки на приложения. Повышение производительности баз данных
  Поясним важность предварительного анализа будущего приложения еще на стадии разработки. Классифицируем различные подходы к определению нагрузки и ее распределению. Разберем методы оптимизации нагрузки на базу данных.

6. Проектирование интерфейса приложения

• Принципы работы интерфейса приложения. RESTful API против SOAP
  Расскажем о концепции интерфейса приложения и объясним причины его использования. Разберем одну из часто встречающихся на собеседованиях тем – различия между REST и SOAP. Рассмотрим примеры описания публичных API, таких как API от NASA и GooglePay.
• OpenAPI
  Узнаем, что такое OpenAPI и как описать его спецификацию с помощью Swagger. Разберем терминологию и поймем, зачем это нужно системным аналитикам и как им пользоваться.

7. Поддержка процесса разработки

• Проблемы разбиения задач, критерии готовности и приемка
  Покажем, как разбивать задачи на атомарные SMART-задачи, которые можно передавать на разработку. Разберем все виды разбиения задач: от агрегации технологического процесса до разделения по типам данных. Получим список критериев готовности продукта. На практике разобъем разработку нового продукта с нуля: определим функционал минимально необходимого продукта (MVP), установим приоритеты функционала и составим план релиза в Jira.
• Системы управления версиями. GitFlow. Автоматизация доставки кода. CI/CD
  Разберем, зачем разработчикам нужны несколько веток версий кода. Подробно обсудим процессы слияния (мерджа) и фиксации изменений (коммита). Изучим, как код, созданный разработчиком, превращается в готовое решение с помощью автоматизации доставки кода.
• Контроль качества программного обеспечения, пирамида тестирования, сценарии тестирования
  Рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются тестировщики, и покажем, как компетентный аналитик может их решить. Познакомимся с основными видами тестов и на примере разработки новой версии продукта разберем план тестирования. Узнаем о пирамиде тестирования и о том, как разные виды тестов соотносятся с требованиями аналитиков.

Преподаватели:

• Елена Вязовецкова
  Ведущий системный аналитик Системы быстрых платежей (СБП) НСПК МИР
• Григорий Щетинин
  Системный аналитик АСУ
  преподаватель МГТУ им. Н.Э.Баумана
• Семён Тикунов
  Ведущий системный аналитик в СберБанке
  ex-ведущий аналитик на проектах ЦФТ (КартСтандарт), Совкомбанк
• Максим Фролов
  Системный аналитик в СберБанке
  ex-системный аналитик на проектах МТС, БКС
• Алексей Мухин
  Senior Java developer в банковской сфере
• Вадим Погода
  Ведущий бизнес-аналитик в Datana (Группа компаний ЛАНИТ),
  работал более трех лет над IT-проектами разного масштаба в роли бизнес и системного аналитика в МинТранс, Роснефть.

Отзывы выпускников:

Варвара Ситникова
Middle Java developer “Цифровые привычки”
«Курсы закрепили мои знания по Java core, Spring framework и др., а также я познакомилась с новыми, для меня, технологиями, например, такими как Kafka и Kubernetes. На каждом занятии сидело 2 – 3 разработчика с большим стажем, так что, помимо теории, было много историй из практики.»

Михаил Галактионов
Middle Java developer “Цифровые привычки”
«Я сразу устроился на проект и одновременно учился на курсе. Смог объединять работу, учебу в магистратуре и курс. Теория на курсе часто встречается потом на проектах, я часто пересматриваю лекции, чтобы реализовать фичу на проекте, потому что преподаватели делятся именно своим практическим опытом, который потом можно применять в жизни.»

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Бизнес-аналитик от Нетология»

Цена: 111 720 ₽ – 147 720 ₽

Ссылка на сайт: https://netology.ru/programs/business-analytics-online

Научитесь выявлять проблемы бизнеса с помощью данных и находить решения для роста.

• Длительность: 5,5 месяца по 2 раза в неделю
• Формат: Видеолекции, воркшопы, онлайн-занятия, практика
• Документ: Диплом о профессиональной переподготовке.

Перейти на официальный сайт →

Кому подходит данный курс:

• Новичкам в области аналитики
  Получите новую высокооплачиваемую профессию и сможете существенно изменить свою жизнь.
• Начинающим специалистам
  Заполните пробелы в своих знаниях, повысьте свою квалификацию и сможете получить продвижение на работе.
• Руководителям и предпринимателям
  Научитесь грамотно оценивать новые проекты, анализировать показатели и обнаруживать точки роста.

Бизнес-аналитик исследует, подсчитывает, планирует и структурирует – помогает запустить бизнес, разработать стратегию развития и оптимизировать процессы.
На этом курсе вы научитесь работать с данными, создавать финансовые модели, анализировать позицию компаний на рынке и предлагать решения для оптимизации бизнеса.

• Подготавливать и структурировать данные для анализа.
• Анализировать выручку, доходность, операционные и коммерческие ключевые показатели компании.
• Визуализировать данные и готовить отчеты для менеджеров и руководителей.
• Планировать бюджет и прогнозировать основные показатели бизнеса.
• Формировать стратегии развития и предлагать решения на основе данных.
• Оптимизировать направления бизнеса или отдельные продукты.

Основной курс включает:

Продолжительность – 5,5 месяца

1. Вводный модуль
2. Исследования и анализ
3. Финансовое моделирование
4. Моделирование бизнес-процессов
5. Создание отчетов и основы регулярного отчетности
6. Основы стратегического планирования
7. Управление проектами
8. Soft skills для бизнес-аналитика
9. SQL и извлечение данных
10. Дипломный проект.

Дополнительная программа – специализация:
Если вы хотите углубить свои знания в Tableau и Power BI, вы можете выбрать дополнительный тариф с курсом-специализацией. Дополнительные модули начинаются по расписанию после завершения основной программы.

• Визуализация данных в Tableau
• Power BI.

Преподаватели курса:

• Иван Никонов
  Руководитель продаж, Skyeng Life
• Николай Хащанов
  Fullstack-разработчик, Aurora Group
• Алексей Кузьмин
  Руководитель разработки и Data Science, «ДомКлик»
• Екатерина Волочаева
  Разработчик группы бизнес-анализа, «Аэроклуб ИТ»
• Константин Большухин
  Сооснователь аналитического агентства Modelta. Сотрудничал с Nextail, ВТБ, McKinsey
• Даниил Стаханов
  Сооснователь Modelta. Работал с ВТБ и QIWI. Ведёт курсы по финансовому моделированию в акселераторах РВК и ВТБ
• Екатерина Хан
  Региональный менеджер, Bolt. Работала в DOC+, ZEN Rooms, simpleshow и KPMG
• Анна Гуськова
  Эксперт в области стратегического консалтинга. Работала в Bain & Company.

И др.

Отзывы выпускников:

Анастасия Боброва
бизнес-аналитик в инкубаторе, который инвестирует в b2c-проекты в сфере IT
«Программа заинтересовала меня возможностью обучаться онлайн. Я работаю бизнес-аналитиком уже третий год, большинство тем казались мне знакомыми, но курс помог структурировать многие вещи и развеять сомнения. Я бы рекомендовала курс тем, кто делает первые шаги в бизнес-аналитике и не работал в этой области прежде. Желаю успехов модераторам и преподавателям, надеюсь, с каждым новым потоком курс будет всё более полезным и интересным!»

Анна Чернышова
руководитель отдела маркетинга
«Понравилось всё: подача материала, интересные задания, быстрые коммуникации, техническая база, отсутствие воды. Всё замечательно! Очень понравилось, что преподаватели не «носят корону» и готовы отвечать на все вопросы, даже глупые.
Огромное спасибо команде и особенно создателям курса за организацию учебного процесса!»

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик данных от Международная школа профессий»

Цена: 40 200 ₽

Ссылка на сайт: https://videoforme.ru/course/analyst-prof

Научитесь анализировать данные, составлять гипотезы, прогнозы развития бизнеса и станьте востребованным специалистом.
Перейти на официальный сайт →

Курс предназначен для следующих категорий людей:

• Маркетологи, желающие расширить свои знания
  Эта профессия включает в себя самые полезные навыки и инструменты. Современные маркетологи постоянно ищут способы автоматизации работы и повышения ее эффективности. Темы, рассматриваемые на курсе, помогут вам автоматизировать свои рабочие задачи и поднять их на новый уровень.
• Люди, желающие освоить профессию аналитика данных
  Если вы интересуетесь работой с информацией и анализом данных, и хотите освоить новую профессию, то наш курс предоставит вам все необходимые инструменты, которыми владеют опытные аналитики данных. Курс предназначен для новичков, поэтому не стесняйтесь погрузиться в мир новой информации!
• Аналитики, желающие повысить свои навыки
  Курс подходит для специалистов, которые уже занимаются аналитикой без использования программирования, но стремятся к большей автоматизации и расширению знаний и навыков. В дополнение к основам, вы изучите работу с SQL и Python, познакомитесь с новыми инструментами и подходами, что значительно повысит вашу востребованность как специалиста!

    Вы научитесь:

• Использовать Python для анализа данных.
• Создавать SQL-запросы.
• Визуализировать данные с помощью Power BI.

Образовательная программа:

4 курса в выбранной профессии, общая продолжительность обучения – 15 недель, объем – 60 академических часов.

1. Веб-аналитика

• Работа с Яндекс.Метрикой и Google Analytics
• Установка счетчиков на веб-сайте
• Поиск и анализ данных с веб-сайта
• Оптимизация работы сайта и устранение узких мест
• Определение ключевых показателей эффективности бизнеса.

2. SQL для анализа данных

• Эффективное использование SQL-запросов для работы с данными
• Автоматизация получения необходимых данных
• Сортировка и фильтрация данных по определенным критериям
• Анализ данных с использованием SQL
• Применение SQL для работы с Google BigQuery.

3. Работа с Python для анализа данных

• Обработка данных из файлов и баз данных с помощью Python
• Парсинг цен и информации с веб-сайтов
• Тестирование гипотез и анализ поведения пользователей
• Автоматизация интернет-аналитики с использованием Python
• Визуализация данных для создания отчетов.

4. Отчетность и визуализация в Power BI

• Обработка и анализ данных в Power BI
• Создание моделей данных из неструктурированных источников, таких как таблицы, веб-сайты и базы данных
• Преобразование сложных данных в понятные и ценные для бизнеса информационные сведения
• Подготовка интерактивных отчетов и панелей управления для совместной работы
• Внедрение сквозной аналитики в предприятии.

Наставники курса – опытные практикующие специалисты, которые окажут вам поддержку на всех этапах обучения, от изучения теории до выполнения практических заданий, а также помогут вам в подготовке к созданию собственного проекта.

Полученные навыки после окончания обучения:

• Извлечение смысла из данных
• Структурирование данных
• Формулирование и проверка гипотез
• Поиск закономерностей и выводов
• Принятие решений в бизнесе, управлении и науке
• Визуализация данных
• Применение программирования на языках Python и SQL
• Работа в Power BI.

По окончании курса Вы получите Диплом, подтверждающий квалификацию.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Системный аналитик от Школа менеджмента Product LIVE»

Цена: 85 800 руб.

Ссылка на сайт: https://productlive.io/system-analyst

Прокачайтесь до нового уровня в своей карьере и кратно увеличьте зарплату — освойте профессию системного аналитика.
Перейти на официальный сайт →

Курс онлайн-обучения подходит для следующих категорий лиц:

• Младшие разработчики, которые планируют перейти на управленческие позиции.
• Начинающие системные аналитики, которым не хватает базовых знаний.
• Эксперты с развитыми навыками в области бизнеса, которым не хватает компетенций в области информационных технологий для дальнейшего развития.
• Специалисты из различных областей, которые хотят начать карьеру в IT, но не видят себя в роли программиста.

После прохождения обучения вы сможете:

• Применять нотации BPMN и UML.
• Создавать SQL-запросы и работать с базами данных.
• Составлять User Story (пользовательские истории).
• Разбираться в поставленных задачах, используя основы программирования, проектирования, разработки и документирования программного обеспечения.
• Оформлять и представлять бизнес-процессы.
• Применять навыки системного анализа.
• Проектировать REST API. Работать с Git, MySQL и Jira.
• Формулировать требования заказчика и преобразовывать их в техническое задание для разработчика.

Краткое содержание курса:

1. Введение в профессию

• Понимание особенностей работы системного аналитика и бизнес-аналитика
• Взаимодействие в команде и с ключевыми участниками
• Работа с фреймворками в команде

2. Бизнес-анализ и бизнес-процессы

• Применение принципов BABOK
• Описание процессов AS IS и TO BE
• Оптимизация бизнес-процессов

3. Анализ требований

• Понимание сути требований
• Сбор, документирование, проверка и приоритизация требований
• Взаимодействие с заказчиками
• Описание бизнес-процессов с использованием BPMN и различных нотаций

4. Проектирование системы

• Понимание ИТ-архитектуры
• Последовательность проектирования и интеграции
• Составление заданий на разработку
• Работа с SOAP, REST и базами данных
• Основы программирования и чтение кода
• Применение принципов предметно-ориентированного проектирования

5. Разработка, тестирование и интеграция

• Основы языков разметки
• Использование Git для работы с версиями и отслеживания изменений
• Этапы тестирования и приемки ИТ-продукта
• Оценка соответствия готового решения требованиям заказчика

6. Сопровождение и утилизация

• Поддержка и сопровождение систем
• Обновление программного обеспечения.

Отзывы студентов:

Екатерина Бухарова
«Курс выполнил свою главную цель — благодаря нему я стала системным аналитиком. Плюс нетворкинг — познакомилась с ментором, пообщалась с другими студентами. Есть минусы в организационной части (долго исправляются ошибки в материалах, например), но по содержанию курс — то, что нужно для базового входа в профессию. Готова рекомендовать курс.
Профессиональные, грамотные менторы, готовые проконсультировать по вопросу студентов. Насыщенная программа почти без лишних тем.
Да, достигла целей — устроилась на новую работу системным аналитиком.»

Александр Новиков
«Огромное спасибо всем причастным к прохождению курса Skillfactory и основному наставнику Константину Валееву! Были простые и сложные задания, с которыми нужна была усидчивость и время. Надеюсь, оставленные во мне знания будут применены на практике, успешно применены).
Понравилось: Обратная связь по ДЗ, сервис поддержки студентов, отслеживание прогресса по курсу.»

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Инжиниринг данных и аналитика от Datalearn»

Бесплатно

Ссылка на сайт: https://datalearn.ru/

Вы сможете принимать занятия онлайн из любой точки мира, получить много практического опыта для создания портфолио, и обладать реальным спросом на рынке труда после прохождения курса, а также получить сертификат.

Перейти на официальный сайт →

Модель обучения:

• Видео на YouTube
  Здесь вы можете просматривать новые видео, обучающие уроки и полезные вебинары с приглашенными спикерами.
• Чат
  Это место для общения всех участников сообщества, а также преподавателей со студентами. Вы можете задавать вопросы, делиться полезной информацией и новостями.
• Учебник
  Наш учебник и методические материалы предоставляют самую полную информацию и обучающие материалы. Они включают ссылки на видео на YouTube и детальные пошаговые инструкции для освоения специальности.

Просмотр видео на YouTube полезен, но вместе с изучением учебника. Материалы в учебнике являются основой обучения.

Курсы:

1. “Введение в Data Engineering and Analytics” (DE-101)
   Продолжительность около 10 недель, с одним вебинаром в неделю и домашними заданиями. Курс постепенно приведет вас от простого к сложному, представляя подобие моего карьерного пути за 10 недель.
2. “Введение в машинное обучение и Data Science” (ML-101)
   Для успешного завершения курса требуется серьезная мотивация и настойчивость. Если вы справитесь со всеми модулями курса ML-101, вы сможете легко справиться с базовыми задачами на должностях Data Science Intern, Junior Data Scientist и Applied Scientist.
3. “Курс по поиску работы в аналитических специальностях в России и за рубежом” (JH-101)
4. “Введение в SQL для начинающих”
   Практический видеокурс по работе с базами данных с использованием языка структурированных запросов SQL (Structured Query Language). Подходит для тех, кто слышал о SQL, но боялся попробовать.
5. Сообщество Women in Data
   Наша цель – создать комфортную среду для женщин, интересующихся карьерой в области данных. В дополнение к основным курсам, это сообщество представляет платформу, где вы можете общаться с женщинами из сферы данных, узнавать о карьерных возможностях в данной области и задавать любые интересующие вопросы.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Аналитик данных от МТС.Тета »

Бесплатно

Ссылка на сайт: https://www.teta.mts.ru/analytics

• Длительность программы – 9 месяцев.
• Формат – онлайн.

Перейти на официальный сайт →

Основой программы являются уроки по программированию на языке Python и основы классического машинного обучения. В программу также включены дополнительные модули, такие как прикладная статистика, работа с большими данными, основы DevOps и другие. Завершающие уроки программы охватывают подготовку к собеседованию, включая алгоритмы и структуры данных, а также системный дизайн машинного обучения.

Программа включает следующие блоки:

1. Программирование на языке Python.
2. Вычислительная линейная алгебра.
3. Методы оптимизации.
4. Прикладная статистика и А/В-тестирование.
5. Основы языка SQL.
6. Введение в машинное обучение.
7. Применение машинного обучения на примере кейсов: аплифт, геолокация, финансовые технологии, таргетинг.
8. Инструментарий для работы с большими данными.
9. Основы построения рекомендательных систем.
10. Алгоритмы и структуры данных. Подготовка к собеседованию.
11. Проектирование систем машинного обучения. Подготовка к собеседованию.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Data Science от Образовательный центр программирования и высоких технологий»

Цена: 3599 BYN (108 877 ₽)

Ссылка на сайт: https://www.it-academy.by/course/osnovy-data-science/osnovy-data-science/

Перейти на официальный сайт →

Курс предназначен для того, чтобы получить знания, навыки и умения в области извлечения, структурирования и использования полезной информации из различных источников, включая неструктурированные данные. Он включает основные инструменты и методы Data Mining, Machine Learning и Big Data. Применение этих технологий является неотъемлемым преимуществом как для компаний на рынке товаров и услуг, так и для индивидуальных специалистов на рынке труда.

Курс рекомендуется для:

• Разработчиков, желающих расширить свои навыки и компетенции.
• Студентов старших курсов и выпускников технических ВУЗов, стремящихся повысить свои шансы на трудоустройство.
• Аспирантов и соискателей научных степеней, которые хотят овладеть навыками решения научных и исследовательских задач с использованием современных информационных технологий.
• Специалистов, желающих улучшить свои навыки в области Data Mining, Big Data и Data Science.

Целью курса является:

• Получение знаний в области Machine Learning/Data Science/Big Data.
• Формирование стабильных навыков и умений для постановки и решения задач с использованием математической статистики и современных информационных технологий.
• Овладение навыками решения бизнес-задач с помощью технологий глубокого обучения и нейронных сетей.
• Развитие умения интерпретировать данные на языке бизнеса и передавать результаты анализа бизнес-пользователям.

По окончании курса вы сможете:

• Собирать, очищать и анализировать исходные данные.
• Находить уникальные и зависимые паттерны в структурированных и неструктурированных данных.
• Переводить ключевые идеи из языка данных на бизнес-термины.
• Графически интерпретировать данные и представлять их визуально.
• Применять методологию CRISP-DM для постановки и решения задач машинного обучения.
• Использовать основные алгоритмы машинного обучения и математического программирования.
• Овладеть основными инструментами и фреймворками для решения задач в области Data Science.
• Понимать современные архитектуры нейронных сетей и применять их на практике для решения задач.
• Решать задачи компьютерного зрения, обработки естественного языка и временных рядов.
• Применять концепции и инструменты для работы с большими объемами данных.
• Разрабатывать высококачественные рекомендательные системы.
• Определять и выяснять требования проекта у заказчика.
• Оценивать качество построенных решений на реальных данных.
• Развертывать модели в производственной среде.

Содержание программы:

1. Введение в Data Science
2. Основы математики для Data Science
3. Введение в машинное обучение
4. Рекомендательные системы
5. Обработка естественного языка (Natural Language Processing)
6. Основы глубокого обучения и нейронные сети
7. Работа с большими объемами данных
8. Машинное зрение в задачах машинного обучения
9. Анализ временных рядов
10. Подготовка моделей для интеграции
11. Подведение итогов и подход к реализации проектов в области Data Science
12. Защита итогового проекта.

Трудоустройство выпускников
IT-Academy не только предоставляет обучение, но также помогает своим студентам, которые стремятся к результату, найти работу. Выпускники курса “Основы Data Science” могут принять участие в “Программе трудоустройства”, которая помогает получить желаемую позицию практически в любой IT-компании!

Преподаватели курса:

• Роман Сидоренко
  Опыт работы: 8 лет
  Специальность: Data Science.
• Николай Кухальский
  Опыт работы: c 2015 года
  Специальность: Data Science.
• Марат Мовламов
  Опыт работы: с 2016 года
  Специальность: Data Science.

Отзывы:

Евгения Ткаченко
«Это непростой курс, но от этого только интереснее. На занятиях дается много материала по разным темам и рассказывается о множестве технологий. Очень понравилось то, что теоретический материал сразу подкрепляется практикой.»

Дмитрий Шахрай
«На курс по Data Science записался, поскольку начал интересоваться этой областью. До этого изучил язык программирования Python и думал, как можно его применить. Собственно, это и привело меня в IT-Academy. Прошёл отбор. Входные задания мне показались интересными, но не очень сложными. Наверное, потому что уже была база.»

Подробнее о курсе аналитика данных →

Курс «Анализ данных от StatSoft Russia»

Цена: нет информации

Ссылка на сайт: http://statsoft.ru/academy/

Перейти на официальный сайт →

Подробнее о курсе аналитика данных →