Азбука цифры.
АНАЛИТИК ДАННЫХ. СТАРТ В ПРОФЕССИИ
Для любой сферы деятельности важно своевременно получать актуальную информацию, на ее основе формулировать гипотезы и делать выводы, поэтому на аналитиков всегда высокий спрос независимо от сферы деятельности компании.

По данным hh.ru, на конец апреля 2022 года открыто почти 33 000 вакансий по запросу «аналитик» в самых разных отраслевых направлениях.
Срок обучения — от 1,5 до 2 месяцев
Подготовка итогового проекта — от 2 до 3 недель
С НУЛЯ ДО ПРОФЕССИОНАЛА
академических часа
удостоверение о повышении квалификации
ВЫ НАУЧИТЕСЬ
  • 1
    Выгружать, сортировать, преобразовывать и очищать данные

  • 2
    Анализировать данные на наличие закономерностей

  • 3
    Запускать тестирования для проверки гипотез

  • 4
    Создавать информационные панели с помощью различных инструментов

  • 5
    Рассчитывать ключевые метрики работы компании и оценивать их значимость

  • 6
    Быстро и понятно визуализировать данные для заказчика
ОТЗЫВЫ ВЫПУСКНИКОВ
ПРОГРАММА КУРСА
Модуль 1
Введение в профессию «Аналитик данных»
Модуль 2
Основы программирования на языке Python
Модуль 3
Основы математической статистики и анализа данных
Модуль 4
Введение в машинное обучение. Задачи регрессии
Модуль 5
Задачи классификации
Итоговая работа
Подготовка и защита аттестационного проекта
ГРАФИК ОБУЧЕНИЯ
Все материалы, открытые в ходе курса, доступны для изучения до конца 2023 года
  • Онлайн-занятия
    (лекции и практика)
    Не менее 3 раз в неделю по 2-4 академических часа. Записи всех онлайн-занятий сохраняются в системе для последующего просмотра.
  • Оффлайн-занятия
    (лекции и практика)
    В промежутках между онлайн-занятиями слушатель изучает лекционные материалы в записи и выполняет тесты и задания. Преподаватель курса проверяет задания и дает обратную связь.
  • Самостоятельная
    работа
    Отрабатывайте полученные навыки. Расширяйте свою экспертизу, изучая литературу из библиотеки курса, собранной специально для слушателей.
  • Итоговая
    аттестационная работа
    Итоговый проект основывается на заданиях, выполненных в ходе курса. Лишь после успешной защиты проекта обучение считается завершенным.
ЭКСПЕРТЫ КУРСА
Высококвалифицированный аналитик данных, менеджер проектов и product owner с опытом работы более 10 лет. Сотрудничала с такими компаниями как Myshop, МТС, Crowdsystems, ОАО "Ростелеком" и другими.

Анна Папета
Автор программы
Data scientist, researcher, опытный программист. Большой стек решенных R&D-задач из таких областей как нефтяная промышленность, робототехника, автоматизация бизнес-процессов, логистика и др.

Игорь Данилов
Автор программы
КАК ПОДГОТОВИТЬСЯ
Для участия в лекциях и практических занятиях вам понадобятся:
Компьютер и стабильный интернет
Микрофон
Веб-камера