Проверка Курсника

9-е место из 12 в курсы аналитика данных · 3 из 6 пунктов проверки

Как проверяем

ЛицензияНомер сверен с реестром Рособрнадзора

Документ для работыШкола выдаёт документ об обучении

Условия возвратаВ оферте написано, сколько вернут

Старт скороНабор в ближайшие 30 дней

Рассрочка без переплатыПлатёж × месяцы не больше цены

Час дешевле среднегоЦена за час ниже средней по профессии

Цена среди курсов: аналитик данных

Этот курс142 500 ₽

Средняя цена134 498 ₽

Дешевле этого7 курсов из 12

70 000 ₽209 988 ₽

Программа

20 тем

01
Введение в аналитику, аналитический отчёт в Google Sheets
- Узнаете, кто такой аналитик данных и какие задачи он решает. Познакомитесь с пайплайном работы аналитика. Создадите свой первый аналитический отчёт в Google Sheets.
02
Основы SQL, извлечение данных для анализа
- Узнаете, как могут храниться данные, и познакомитесь с языком запросов SQL для работы с базами данных. Напишете первые запросы на SQL и научитесь извлекать данные под задачу с фильтрацией, группировкой, сортировкой.
03
SQL, обработка данных
- Продолжите знакомиться с инструментами SQL и научитесь обрабатывать данные для анализа: устранять дубликаты и работать с пропущенными значениями. Сможете извлекать данные из нескольких таблиц, используя операторы JOIN, подзапросы и СТЕ.
04
SQL, анализ данных и решение ad-hoc задач
- Научитесь применять продвинутые инструменты SQL для решения ad-hoc задач разной сложности. Познакомитесь с необходимыми понятиями описательной статистики.
05
Визуализация данных с помощью DataLens, создание дашбордов
- Разберётесь с основами визуализации данных в BI-инструменте DataLens. Научитесь подбирать тип визуализации под задачу. Изучите основы создания и настройки дашбордов.
06
Основы Python
- Начнёте знакомство с языком программирования Python. Изучите основы синтаксиса, которые нужны для написания кода.

Ещё 14 тем

07
Python, предобработка данных
- Начнёте работу с библиотекой Pandas. Научитесь предобрабатывать данные с помощью Python: очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, преобразовывать разные форматы данных.
08
Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python
- Научитесь использовать Python для исследования и визуализации данных. Разберётесь с основами описательной статистики на примерах.
09
Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей
- Погрузитесь глубже в контекст бизнеса и продукта. Рассчитаете и визуализируете важные для бизнеса показатели с помощью SQL, разберётесь с основами когортного анализа.
10
Формулировка и проверка гипотез, статистический анализ данных
- Изучите основы статистического анализа данных и сможете применять статистику для проверки продуктовых гипотез.
11
Анализ результатов А/В-тестирования с помощью Python
- Познакомитесь с дорожной картой А/В-тестирования. Научитесь самостоятельно анализировать результаты А/В-теста и формулировать выводы для бизнеса.
12
Анализ бизнес-требований и планирование отчётности
- Научитесь проводить интервью с заказчиком, выявлять и документировать бизнес-требования, создавать эскизы дашбордов. Уделите внимание приоритизации требований и выделите критически важные для бизнеса элементы.
13
Проектирование дизайна дашборда и документирование его логики
- Изучите принципы дизайна дашбордов. Поймёте, как работать с различными типами чартов и инструментами визуализации данных. Научитесь создавать интерактивные и параметризованные дашборды, документировать и закреплять результаты работы.
14
Завершение работы над дашбордом и документацией, введение в Superset
- Научитесь работать с Superset: создавать чарты, датасеты и дашборды, интерактивные и параметризованные дашборды, а также документировать и администрировать данные.
15
Проектирование витрины данных и предобработка данных
- Освоите создание витрин данных, параметризацию и фильтрацию данных, продвинутые техники SQL и основы администрирования в Superset.
16
Углублённая работа с данными и разработка отдельных визуализаций
- Углубите свои знания в SQL и научитесь строить дашборды по готовому макету, оптимизировать запросы и обеспечивать качество данных.
17
Финальный проект
- Решите несколько сложных аналитических кейсов на большом объёме реальных данных, используя изученные на курсе инструменты: PostgreSQL, DataLens и Superset. Разработаете комплексный дашборд, чтобы отслеживать ключевые показатели, задокументируете свои результаты в Confluence и презентуете готовое решение. Ревьюеры оценят проекты и дадут развёрнутую обратную связь, что можно улучшить.
18
10 кейсов от реальных компаний
- Мы попросили у наших партнёров реальные задачи, проработали решение и добавили их в курс. Вы сможете сами выбрать, сколько задач дополнительно взять в работу, необязательно решать их все. Благодаря этим задачам вы с первых дней обучения будете видеть, с чем сталкиваются аналитики на работе.
19
Карьерный трек
- Эта часть курса для тех, кто решил найти работу в IT. Вы изучите стратегии поиска работы и узнаете о тонкостях выбора компании-работодателя, подготовите резюме, напишете сопроводительное письмо и оформите портфолио.
20
Акселерация
- Программа сопровождения: вы ищете работу, мы консультируем и помогаем. Участвовать в программе могут те, кто закончил программу трудоустройства и находится в активном поиске работы. Основной формат участия — индивидуальные консультации и публичные собеседования.