Скоро будет больше
Инженер по тестированию
Дата инженер
Специалист по машинному обучению
Специалист по нейросетям
Дизайнер интерфейсов
Менеджер продукта

Как стать
аналитиком данных

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

Зарплата
аналитика данных

Источник данных: Мой круг
Junior
Middle
Senior
RUB 61,000

Что вы получите в Яндекс.Практикуме

За 6 месяцев обучения по 10 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Вот какие проекты вы будете делать:

Яндекс.Музыка: предпочтения пользователей
Найдёте, как зависит популярность музыки разных жанров от времени суток и дня недели.
Каршеринг: Гипотезы
Предложите вероятные причины оттока клиентов и проверите свои гипотезы.
Интернет-магазин: операционная эффективность
Проведёте сравнительный анализ показателей онлайн-торговли в двух городах за месяц и составите отчёт с операционными метриками.

Учим в собственной технологической среде

Погружение в IT-профессию подразумевает постоянный контакт с изучаемыми технологиями, выполнение практических заданий и общение с наставником. Для этого мы создали собственную среду обучения.

01

Онлайн-тренажёр

С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.

02

Самостоятельная работа

Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь.

03

Поддержка

Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.

Аналитики учат аналитике

Наставники — аналитики из Яндекса и других IT-компаний. Некоторые из них, как и вы, не сразу выбрали свою профессию и тоже осваивали её с нуля.

Сертификат для работодателя

Сертификат — это официальный документ о дополнительном образовании. Чтобы его получить, необходимо сдать итоговый проект. Для работодателя это показатель, что вы достаточно знаете об аналитике данных и самостоятельно выполнили проекты из вашего портфолио.

Сколько стоит обучение

Вводный курс —
бесплатно

Вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python. Вы сможете оценить свои силы, мотивацию, запас времени, и решить, нужно ли идти дальше.
  • Доступ к первому курсу в тренажёре
  • Навыки и знания на 20 часов обучения
  • 1 учебный проект на реальных данных

Платное продолжение —
RUB 60,000

За 6 месяцев обучения

Закончив бесплатный курс, можно пойти дальше. С этого момента вы начнете полноценно осваивать профессию аналитика.
  • Полный доступ к тренажёру
  • Профессиональная программа обучения на 220 часов
  • Поддержка наставника
  • Сертификация
  • Навыки и знания, востребованные работодателями
  • Портфолио из 15 проектов

Программа вашего обучения

1

Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс

20 часов

Процесс и стадии работы аналитика: основные термины, задачи и инструменты анализа данных. Подготовка данных для анализа. Знакомство с языком программирования Python, аналитической библиотекой Pandas и средой программирования Jupyter.

1 проект в портфолио

2

Сбор данных в интернете

30 часов

Интернет как источник данных для анализа. Форматы представления данных. Анализ действий пользователей. Работа с текстовыми данными. Технология HTTP API. Библиотека BeautifulSoup.

1 проект в портфолио

Открыть всю программу

Хранение и обработка данных в SQL

4

Анализ графиков и диаграмм

30 часов

Построение и анализ графиков и диаграмм. Очистка от выбросов. Библиотеки SciPy и Matplotlib.

2 проекта в портфолио

5

Статистический анализ данных

30 часов

Изучение объектов и их взаимосвязей методами статистики. Выборки и статистическая значимость. Выявление и обработка аномалий.

2 проекта в портфолио

6

Как рассказать историю с помощью данных

20 часов

Презентация результатов аналитического исследования. Способы наглядного представления данных. Создание отчётов, объясняющих выводы аналитика. Библиотека Seaborn.

1 проект в портфолио

7

Анализ бизнес-показателей

20 часов

Аналитический подход к бизнесу. Бизнес-метрики и KPI. Анализ пользовательских данных. Маркетинговая аналитика и её инструменты. Воронка продаж.

2 проекта в портфолио

8

Принятие решений в бизнесе на основе данных

30 часов

Методы и инструменты проверки гипотез. Проектирование экспериментов. Сезонность. Когортный анализ. A/B-тестирование.

2 проекта в портфолио

9

Автоматизация

20 часов

Автоматизация процессов анализа данных. Потоковые аналитические решения. Регистрация событий в логах, создание регулярных отчетов. Дашборды. Мониторинг.

2 проекта в портфолио

10
Скрыть программу

Прогнозы и предсказания

20 часов

Типы задач и простые методы машинного обучения. Классификация, прогнозирование, кластеризация. Регрессия. Решающие деревья.

1 проект в портфолио

Что говорят о нас

Студенты
Эксперты

Начните учиться бесплатно

Вы сможете попробовать себя в роли аналитика данных и освоить азы профессии.

Часто задаваемые вопросы

Подойдёт ли мне профессия?
Для тех, кто ещё нетвёрдо уверен в своём намерении, мы спроектировали бесплатную часть, которая поможет получить ответ на этот вопрос. Если вы убедитесь, что аналитика не для вас, это тоже положительный результат.
Можно ли обучиться профессии за 6 месяцев?
Думаем, что да, если вы будете уделять занятиям не менее 10 часов в неделю, выполнять домашние задания и общаться с вашим наставником. Тогда за 6 месяцев вы сможете освоить навыки аналитика данных, соберёте портфолио проектов и начнёте свой путь в профессию.
Каким требованиям я должен соответствовать?
Для старта достаточно иметь законченное среднее образование и возможность заниматься не менее 10 часов в неделю.
Кто будет меня учить?
Программа составлена опытными преподавателями, методологами и действующими специалистами не только Яндекса и Школы анализа данных, но и других лидеров технологической и образовательной индустрии.
Как и когда я буду учиться?
Обучение строится из трёх составляющих: теория с закреплением в тренажёре, домашнее задание для самостоятельной практики и работа с наставником над кодом. В тренажёре вы учитесь в любое удобное время, а выполнение домашнего задания привязано к двухнедельному циклу.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если вы понимаете, что нужно сделать паузу или получить дополнительное время для закрепления материала, у вас есть возможность взять академический отпуск на месяц — но только один раз. Также в учебной программе предусмотрены каникулы: два раза по одной неделе.
Смогу ли я найти работу после обучения?
Сможете, но просто не будет. Рынку требуется умение, а не просто набор знаний — мы научим вас применять эти знания и поможем сделать портфолио из реальных проектов. Чтобы заявить о себе, понадобится приложить серьёзные усилия. Например, поработать на фрилансе. В конечном итоге шансы устроиться в хорошую компанию будут тем выше, чем больше тех самых реальных проектов в вашем портфолио.
А если я хочу работать в Яндексе?
Мы подготовили курс так, чтобы вы могли начать карьеру непосредственно после обучения. С ходу получить работу в Яндексе маловероятно: крупные IT-компании подбирают сотрудников с бóльшим опытом или прошедших специализированные вузовские программы. Мы рекомендуем отточить навыки в компаниях поменьше, а затем претендовать на должность в более крупных — в том числе и в Яндексе.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Короткий ответ — да, причём в любой момент. Правда, если вы уже прошли какую-то часть курса, её придётся оплатить, но остальное вернём. Более подробно рассказываем про это в шестом пункте оферты.
Вы используете реальные данные в проектах?
Мы используем реальные анонимизированные данные, которые обработаны специальным алгоритмом так, что по ним нельзя делать какие-либо выводы о работе конкретного сервиса и действиях определённого пользователя.