За 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Вот какие проекты вы будете делать:
Погружение в IT-профессию подразумевает постоянный контакт с изучаемыми технологиями, выполнение практических заданий и общение с наставником. Для этого мы создали собственную среду обучения.
С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.
Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь.
Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.
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.
14 000 ₽ помесячный платёж.
Итоговая сумма составит 84 000 ₽
или
70 000 ₽ при оплате сразу
за 6 месяцев обучения.
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
Знакомство с профессией аналитика. Обзор областей, в которых может работать аналитик. Представление разных видов аналитики. Организационная часть процесса обучения.
Предварительный поиск закономерностей в данных даёт возможность сформулировать первые гипотезы для анализа, а также избежать странных ошибок. Учимся использовать средства визуализации для работы с данными.
+ 1 проект в портфолио
В ходе работы с продуктом возникает масса гипотез, которые можно проверить понятными статистическими методами. Изучаем основы статистики и теории вероятностей для решения бизнес-задач.
+ 1 проект в портфолио
Подготовка данных для анализа. Предварительное исследование датасета. Формулирование и проверка гипотез.
+ 1 проект в портфолио
Как устроены базы данных, как извлекать данные из них, делая запросы на языке SQL. Добыча данных в интернете.
+ 1 проект в портфолио
Ещё ближе к бизнесу — разбираем подробно, что такое метрики и основные инструменты: когортный анализ, воронка продаж и unit-экономика.
+ 1 проект в портфолио
A/B-тестирование: в каких случаях его использовать; проектирование, формирование выборки, получение результатов и их валидация.
+ 1 проект в портфолио
Как правильно презентовать результаты своего исследования, оперируя графиками, важнейшими цифрами и их правильной интерпретацией.
+ 1 проект в портфолио
Получение данных из базы. Предобработка и обзор датасета. Формулирование гипотез с учётом специфики бизнеса. Проверка гипотез и подготовка выводов в формате аналитического отчёта.
+ 1 проект в портфолио
Автоматизация процессов анализа данных. Превращение рутинных и постоянных задач в скрипты. Создание дашбордов для разных аудиторий и нужд компании.
+ 1 проект в портфолио
Основы машинного обучения, разбор задачи предсказания оттока пользователей.
+ 1 проект в портфолио
Самостоятельное решение аналитической задачи на выбор студента, со всеми стадиями анализа данных.
+ 1 проект в портфолио