Курс «Аналитика данных» — это обучающая программа, которая поможет освоить базовые навыки специалиста по аналитике данных: собирать, обрабатывать, изучать и интерпретировать данные. Аналитик помогает компании принимать важные решения, улучшать бизнес-процессы и продукт. Вы научитесь понимать основные метрики компаний и самостоятельно считать их, используя SQL и Google Sheets, проводить когортный анализ, строить прогнозы и визуализировать данные.
Для кого?
Чему вы научитесь
Визуализировать данные и преподносить их бизнесу
Писать запросы к базам данных SQL
Работать с метриками продукта и маркетинга
Осуществлять сбор и обработку данных
Анализировать данные, опираясь на знания по статистике
Преимущества
В конце обучения вы получите сертификат о прохождении курса.
Подтверждение ваших навыков
Выпускники продемонстрируют полученные цифровые навыки при решении реальных задач от технологических компаний Москвы.
Выпускной в формате «Продактона»
Вы сможете общаться со спикерами и сокурсниками в чате и на встречах-интенсивах в Технограде на ВДНХ.
Нетворкинг
Удобное расписание и отработка полученных навыков
Компактный формат обучения и тренировочные задания.
Возможность практиковаться и решать задачи реального бизнеса.
Прикладные кейсы
За 2 месяца научитесь собирать, изучать и интерпретировать данные.
Концентрированная теоретическая информация от экспертов-практиков
Дорожная карта
20.02-29.03
Прием заявок
30.03-7.04
Оценка анкет и видеовизиток
8.04-10.04
Зачисление на программу слушателей, прошедших отбор
18.04
Старт обучения (офлайн-встреча в «Арт.Технограде» на ВДНХ)
30.05
Офлайн-встреча слушателей курса
20.06
Выпускной в формате продактона
Курс состоит из теоретических занятий и небольших практических упражнений. Во время обучения вы проработаете тренировочный проект в группе. График занятий –– 2-3 занятия в неделю по 2 часа в онлайн-формате, упражнения на отработку теории и одна большая офлайн-практика. Задания проверяются экспертом и соавтором курса.
Программа курса
24 занятия:
- 9 теоретических лекций
- 14 практико-ориентированных занятий
- 1 большой оффлайн-практикум с проработкой тренировочного проекта
- дополнительные теоретические материалы на протяжении всего обучения
- тренировочные мини-задания и квизы на протяжении всего курса
- Поймете, что такое аналитика данных и как она применяется в бизнесе.
- Разберете роли аналитика и этапы аналитического процесса.
- Осознаете, какие навыки и инструменты нужны для старта в профессии.
- Научитесь работать с формулами, фильтрами и сортировкой.
- Освоите базовую обработку и очистку данных.
- Поймете, как готовить данные для дальнейшего анализа.
- Поймете, что такое реляционные базы данных и как они устроены.
- Научитесь подключаться к базе и выполнять простые запросы.
- Разберете базовые операции выборки и фильтрации данных.
- Поймете принципы наглядного представления информации.
- Освоите базовые типы графиков и их назначение.
- Научитесь выбирать правильный способ визуализации под задачу.
- Разберете различия между классическим, бизнесовым и системным анализом.
- Поймете, в каких задачах применяются разные подходы.
- Определите, какое направление ближе вашим карьерным целям.
- Установите рабочее окружение и подключите необходимые библиотеки (pandas, numpy).
- Научитесь загружать и обрабатывать данные.
- Освоите базовые приемы анализа и визуализации в Python.
- Освоите основные статистические показатели.
- Поймете, что такое дисперсия и стандартное отклонение.
- Научитесь интерпретировать статистические результаты.
- Узнаете, где искать открытые и корпоративные наборы данных.
- Разберете плюсы и минусы разных источников.
- Научитесь оценивать качество данных перед анализом.
Спикер
Вугар Дамиров
Аналитик данных
Образование:
- Финансовый университет при Правительстве (бакалавр экономики, направление финансы)
- Финансовый университет при Правительстве (магистр экономики, направление финансовая инженерия)
- Университет Синергия (магистр прикладной информатики, направление управления цифровыми продуктами)
Опыт:
- BI-аналитик в ПАО «Диасофт»
- Senior Analyst в АО «Райффайзенбанк»
Навыки:
SQL, Python, Git, DWH, UML, GreenPlum, Apache Airflow, Spark, Hadoop
Ваше резюме после выпуска
Навыки:
SQL, Python (pandas, matplotlib), Google Sheets, BI-инструменты (Superset)
Работа с данными: обработка и анализ больших объёмов данных, написание скриптов, применение статистических методов
Метрики и аналитика: разработка и мониторинг ключевых бизнес-метрик (KPI, конверсии, удержание, ROI и др.), поиск инсайтов для оптимизации процессов
Визуализация и отчётность: создание дашбордов, автоматизированных отчётов, подготовка аналитических рекомендаций для бизнеса
Тестирование и интерпретация: проведение A/B-тестов, интерпретация результатов, формирование выводов и предложений по улучшению продукта
Опыт:
Провел глубокий анализ базы продаж: выделил ключевые метрики, построил визуализации и сформулировал бизнес-выводы для оптимизации процессов
Применял Python (pandas, matplotlib, seaborn) для обработки, анализа и визуализации данных, автоматизируя рутинные задачи
В рамках командных проектов отвечал за аналитическую часть: собирал и интерпретировал данные, готовил отчеты в удобном для бизнеса формате
Все результаты оформлены в виде интерактивных дашбордов в BI-системах (SuperSet), доступны для демонстрации и добавлены в портфолио
Мы хотим знать, что вы серьёзно настроены и готовы к интенсивной учёбе! Формат занятий гибридный, посещение онлайн и офлайн-встреч обязательно. В финале выпускники курсов сразятся в настоящем «Продактоне». Пусть победит сильнейшая команда!
Количество мест ограничено, для поступления вам нужно будет заполнить анкету и приложить видеовизитку длительностью до 60 секунд. Расскажите о себе, своем образовании и профессиональном опыте, а также о личной мотивации к прохождению курса.
Количество мест ограничено, для поступления вам нужно будет заполнить анкету и приложить видеовизитку длительностью до 60 секунд. Расскажите о себе, своем образовании и профессиональном опыте, а также о личной мотивации к прохождению курса.
Обязательное условие для поступления на курс –– ваша видеовизитка
