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
академических часа
удостоверение о повышении квалификации
марта 2023 года
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
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: