Как стать
аналитиком данных
плюс

Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере анализа данных

Мы уверены в нашей программе и вернём деньги, если у вас не получится найти работу аналитиком данных.

→ Мы помогаем вам найти работу с помощью бесплатного курса по трудоустройству.

В результате у вас проекты в портфолио, уверенность в своих навыках и новая профессия.

Мы даём знания, практику и поддержку в течение 12 месяцев обучения.

Честное обещание трудоустройства
Никто и никогда не сможет гарантировать вам трудоустройство. Мы тоже. Ведь поиск новой работы требует усилий и от нас, и от вас. В оферте мы прозрачно, без уловок и мелких шрифтов фиксируем, как должны выглядеть ваши усилия. А мы сделаем свою часть работы, чтобы вы в итоге изменили жизнь и нашли новую работу. Или вернем деньги. Это подтверждает нашу уверенность в курсе.
← Мы прописали это в оферте, а чтобы она была понятнее — сделали упрощённую версию.
Быть аналитиком данных — это:

→ Помогать менеджерам принимать решения с опорой на данные.

→ Находить точки роста для бизнеса, формулируя и проверяя гипотезы.

→ Слышать заказчика, аргументированно отстаивать своё мнение и представлять результаты исследований.

Жизнь такому не учила.
А Практикум научит

Python — достаточно простой и универсальный язык программирования. Освоить Python легче, чем многие другие языки, особенно если вы раньше никогда не программировали. 

Большое преимущество Python — множество библиотек, которые ускоряют выполнение рутинных задач. Аналитики в основном работают с библиотекой Pandas, которая позволяет очищать, изменять, агрегировать и сортировать табличные данные.

Python для анализа данных
В большинстве случаев данные хранятся в особых структурах — базах данных. Язык запросов SQL позволяет извлекать информацию из баз для дальнейшего анализа. Это мощный инструмент изучения и обработки данных, без проверки владения которым не обходится практически ни одно собеседование аналитика данных.
Язык запросов SQL
Далеко не всем результатам анализа можно доверять. Чтобы на основе сделанных выводов можно было управлять компанией, они должны быть статистически значимы. Проще говоря, неслучайны. 

Знание основ теории вероятностей и математической статистики позволяет верно оценивать правдоподобность полученных результатов.

Теория вероятностей и статистика

Выбрать самый удачный вариант дизайна главной страницы, текста email-рассылки или оформления карточки товара в интернет-магазине бывает непросто.

Исключить споры и муки выбора позволяет A/Б-тестирование — эксперимент, в котором разные группы пользователей взаимодействуют с разными вариантами чего бы то ни было. Сравнивая бизнес-показатели этих групп, аналитик помогает компании сделать выбор с опорой на данные, а не на субъективные оценки.

A/B-тесты

В отличие от машин, работающих исключительно с цифрами, людям легче воспринимать визуальную информацию — графики, карты, диаграммы.

Качественная визуализация в анализе данных — это не только способ эффектно донести до заказчика результаты исследований, но и важнейшая часть самих исследований: тепловые карты, гистограммы, столбчатые и линейные графики помогают аналитику выявить скрытые аномалии и закономерности в данных.

Визуализация
Аналитиков часто просят подготовить отчёт об изменении каких-нибудь показателей. Спасают дашборды — автоматически обновляемые интерактивные отчёты. 

Данные дашборда регулярно обновляются без участия человека, поэтому он никогда не устаревает. Кроме того, дашборд интерактивен и позволяет в реальном времени настраивать параметры отчёта — например даты или категории клиентов. Такая автоматизация экономит много времени и сил.
Дашборды

Говорить с менеджерами и владельцами бизнеса на одном языке позволяет владение основными метриками и инструментами анализа. В программе «Аналитик данных плюс» мы подробно разберём такие понятия, как конверсия, стоимость привлечения и пожизненная ценность клиента, воронки, когортный анализ и другие.

Продуктовые и маркетинговые метрики
Клиенты онлайн-сервисов оставляют за собой длинный цифровой след. Используя инструменты мобильной и веб-аналитики, аналитики данных изучают пользовательский путь и извлекают важные для бизнеса выводы.

Анализ поведения пользователей

Базовые знания в сфере машинного обучения пригодятся для сегментации аудитории, предсказания оттока клиентов, а также поиска выбросов в данных.

Основы машинного обучения
Сколько зарабатывает
аналитик данных
Данные — взяты с Хабр Карьеры. Естественно, суммы
приблизительные: чем вы сильнее, тем они выше.

Программа обучения
и путь от «ничего не понимаю»
до «давайте сюда ваши вакансии»

Курс подойдёт, если вы только начинаете разбираться в аналитике данных и не хотите ничего упустить. Если базовые знания уже есть, вы сможете их углубить и заполнить пробелы. Посмотрите план обучения, чтобы убедиться.

Примерно 20 часов

Вводный курс, из которого вы узнаете, что такое анализ данных и чем занимаются аналитики. Решая кейсы из разных областей, вы изучите азы Python и библиотеки Pandas, научитесь строить некоторые графики и верно их трактовать. Но главное — оцените свои силы, мотивацию и запас времени, чтобы решить, идти ли дальше.

3 недели

В этом курсе вы закрепите основы, полученные во вводной части. Углубитесь в изучение языка программирования Python и библиотеки Pandas, а также начнёте осваивать новый инструмент работы с кодом — Jupyter Notebook.

3 недели

Чистые данные — первый шаг к решению аналитических задач. Идеальных данных не бывает, однако большинство недостатков можно компенсировать. В этом курсе разберём основные подходы и инструменты подготовки данных к анализу.

3 недели

Изучение данных помогает выявить закономерности, сформулировать первые гипотезы и избежать ошибок при анализе. Вы познакомитесь с основными метриками описательной статистики и освоите новые средства визуализации данных.

1 неделя

В сборном проекте вам предстоит задействовать все полученные знания. Вы самостоятельно подготовите данные к анализу и исследуете датасет.

1 неделя

Время отдохнуть.

3 недели

Готовые датасеты — роскошь для аналитика. Чаще всего информация для анализа хранится в базах данных, а с ними ещё нужно уметь работать. В этом курсе вы научитесь извлекать данные из баз при помощи SQL-запросов.

3 недели

Даже самое выдающееся исследование могут не оценить по достоинству без соответствующей презентации. Расскажем, как представить результаты своей работы, верно интерпретируя графики и основные показатели.

3 недели

Дашборды — важнейший инструмент автоматизации. Разберём принципы создания качественных дашбордов для разных аудиторий и нужд компании.

1 неделя

Получение данных из базы. Предобработка и обзор датасета. Создание дашборда.

1 неделя

Время отдохнуть.

3 недели

Ещё ближе к бизнесу. Подробно разбираем основные бизнес-метрики и инструменты: когортный анализ, маркетинговые и продуктовые воронки, юнит-экономика.

3 недели

В этом курсе вы узнаете, как помогать бизнесу расти, анализируя поведение клиентов. Познакомитесь с инструментами мобильной и веб-аналитики. Научитесь анализировать пользовательские пути в цифровых продуктах.

3 недели

Возможности SQL не ограничиваются извлечением данных из баз. Расскажем, как считать продуктовые и маркетинговые метрики, выполняя запросы SQL.

1 неделя

Получение данных из базы. Предобработка данных и исследование датасета. Анализ пользовательских путей и расчёт основных бизнес-показателей.

1 неделя

Время отдохнуть.

3 недели

Во время работы в компании возникает масса гипотез, которые можно проверить статистическими методами. Вам предстоит изучить основы статистики и теории вероятностей для решения бизнес-задач.

3 недели

Всё про A/B-тесты: в каких случаях они уместны, как правильно сформировать выборку, провести эксперимент и валидировать результаты.

3 недели

Расскажем, что такое машинное обучение и зачем оно аналитику. Покажем, как предсказывать отток клиентов. Разберём кластеризацию для разделения аудитории на сегменты и методы многомерного поиска выбросов.

1 неделя

Получение данных из базы. Предобработка данных и исследование датасета. Формулирование гипотез с учётом специфики бизнеса. Проверка гипотез и подготовка выводов в формате аналитического отчёта.

2 недели

Ваш пропуск в мир профессионального анализа данных. В финальном проекте вы примените все полученные в программе знания.

Сколько стоит обучение →

12 месяцев учёбы в среднем темпе — от 15 часов в неделю. Это пара часов по вечерам и немного на выходных.

168 000 ₽ сразу

16 000 ₽ в месяц

итого 192 000 ₽

экономите 24 000 ₽

или

И почему это того стоит ↓


Это самое ценное, что вы получите. Более 720 часов учёбы, попыток, ошибок, отрицания, гнева, торга, расстройства, принятия, снова попыток и радости, что всё наконец работает. Это сложный, но интересный путь, который изменит вашу жизнь.

У вас за плечами будет
год опыта

Вы сделаете 12+
проектов для портфолио

Мы поможем с каждым. В итоге вы не просто научитесь анализу данных — вам будет, что показать на собеседовании. Вот реальные работы выпускников Практикума:

Это официальное подтверждение того, что вы прошли обучение в Практикуме. Диплом не гарантирует трудоустройство, но добавляет вам «баллов» в глазах работодателя.

У вас будет диплом Яндекса

Мы включили в программу обучения курс по трудоустройству. На нём вы узнаете о рынке труда, как проходят собеседования и чего ждать от них. И, конечно, мы поможем собрать все артефакты: резюме, мотивационное письмо, портфолио, а завершим этот процесс реальными откликами на вакансии, тестовыми, собеседованиями и, надеемся, оффером.

Мы уверены в нашей программе, поэтому если в течение 6 месяцев после окончания обучения вы не сможете устроиться на работу, мы вернём деньги.

Вы научитесь искать работу

Трудоустройство в два этапа:

2 этап —
акселерация:

Тут вы начинаете по-настоящему искать работу и откликаться на реальные вакансии. А наши менеджер по трудоустройству и наставник подсказывают, как избежать ошибок
в процессе.

1 этап —
подготовка:

→ Научитесь составлять резюме и писать цепляющие мотивационные письма.

→ Подготовитесь к собеседованию, потренируетесь его проходить.

→ Разовьёте софт скиллс, или «гибкие навыки». Работодатели их ценят.

В каком формате учимся
аналитике данных

Мы не продаём курсы, а обучаем профессиям и навыкам. Поэтому мы разрабатываем отдельную образовательную среду для каждой программы.

Погружение в неё помогает студентам осваивать навыки максимально эффективно.

Команда сопровождения

Учиться будет непросто. Поэтому у вас будет свой отряд особого назначения, который всегда поможет и направит.

Код-ревьюеры

Настоящие аналитики, которые проверяют ваш код и проекты, указывают на ошибки и дают рекомендации.

Наставник

Настоящие аналитики, которые проверяют ваш код и проекты, указывают на ошибки и дают рекомендации.

«В ходе учения мы должны активно искать в данной области знаний что-то новое и оригинальное для себя — и наградой станет лучшее понимание предмета. Вдумчивость по умолчанию предполагает, что вы замечаете новое».

Вячеслав Кивич,
Наставник, Лид разработки

в Ak Bars Digital Technologies

Куратор

Куратор делает так, чтобы учиться было комфортно и приятно. Он ответит на вопросы, подскажет, когда дедлайн, отправит ссылки на записи лекций, выслушает и поддержит.

Поддержка

Это специалисты, которые помогают справляться со всеми техническими сложностями. Они на связи 24/7 на случай, если вы решили поработать ночью. Отвечают за 10 минут.

Работа над реальными проектами

Кроме учебной программы, вы сможете поучаствовать в выполнении проектов для наших партнёров.

Онлайн-мероприятия

Написание кода в реальном времени, соревнования, онлайн-репетиции собеседований да и просто встречи поболтать — всё будет. Нужно же, чтобы вы постепенно вливались в индустрию и чувствовали себя уверенно.

И другие студенты

Учитесь вы не одни — с вами в потоке движутся студенты со всей России. А это огромная эмоциональная поддержка, новые знакомства, интересные беседы. Вам понравится.

Что изменилось в плюс версии

Если вы всё ещё не уверены в выборе, прочтите истории наших студентов, которые уже изменили свою жизнь
Если появились вопросы, значит, вам интересно. Отвечаем заранее на некоторые:
Кто меня будет учить?
Программа составлена опытными преподавателями, методологами и действующими специалистами не только Яндекса и Школы анализа данных, но и других лидеров технологической и образовательной индустрии.
Подойдёт ли мне профессия?
Пока ни мы, ни вы этого не знаем. Чтобы лучше понять, пройдите бесплатный вводный курс и приходите на ближайший день открытых дверей.
Мне помогут устроиться на работу?

Учёба включает в себя программу трудоустройства и профессиональной акселерации. Мы поможем сделать резюме, оформить портфолио и мотивационное письмо. Будем сопровождать вас в откликах на вакансии и интересоваться, как дела на испытательном сроке.

Мы уверены в нашей программе, поэтому, если в течение 6 месяцев после окончания обучения вы не сможете устроиться на работу, мы вернём деньги.

Как можно оплатить?

Банковской картой: отдать всю сумму сразу или платить помесячно. Второй вариант работает так — сразу оплачиваете первый платёж, в этот же момент привязывается карта, с которой автоматически спишутся следующие платежи, раз в месяц. Оплатили 25 марта, следующий платёж 25 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить всю сумму сразу.

Можно ли обучиться профессии за 12 месяцев?
Да.

Получение новой профессии — дело непростое, придётся постараться. Но, если стабильно прикладывать усилия, за полтора года можно получить всё, что нужно для первой работы. Мы в это верим, а наши выпускники подтверждают.

Каким требованиям я должен соответствовать?
Для старта достаточно иметь законченное среднее образование и возможность уделять учёбе от 15 часов в неделю.
А если я хочу работать в Яндексе?

Говорим открыто: если совсем нет опыта, устроиться в Яндекс даже спустя год учёбы будет непросто. Тех, у кого это получилось — единицы. Но можно начать с другой компании, а когда немного окрепнете, прийти в Яндекс.

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 чувствуете, что нагрузка слишком велика или на основной работе завал, можно сделать перерыв длиной в месяц. В течение учебной программы можно взять два таких перерыва и подтянуть пробелы в знаниях или разгрести накопившиеся дела.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Короткий ответ — да, за ту часть обучения, которую вы не прошли. Например, вы оплатили всё обучение целиком, но отучились только два месяца — мы вернём деньги за оставшиеся десять. Более подробно об этом сказано в седьмом пункте оферты.

Пора учиться
новому

Мы все с чего-то начинали: меняли профессию, прокачивали знания или только пытались найти своё. Могли знать, чего хотим, или даже не представлять, куда идём. Важно было двигаться.

Просто делайте всё, что от вас зависит. Мы всегда будем здесь, рядом.

Tue Apr 27 2021 13:15:01 GMT+0300 (Moscow Standard Time)