Обучение анализу данных

Профессия аналитика данных помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных. Он собирает информацию, анализирует её, находит аномалии в метриках. Выявляет закономерности, строит и проверяет гипотезы и визуализирует результат своих исследований в виде графиков и диаграмм.

Курс предполагает 171 час теории и 297 часов практики. Станете универсальным аналитиком и начнёте работать по специальности уже через 6 месяцев обучения. Изучите ключевые инструменты аналитика и сможете помогать бизнесу принимать обоснованные решения.

Аналитик больших данных — это специалист, который обрабатывает массивы данных (структурированных и неструктурированных), выявляет закономерности и связи в них по определенным критериям и извлекает сведения, используемые в бизнесе и имеющие ценность для принятия управленческих решений.
Научитесь работать с данными — собирать, обрабатывать и визуализировать их. Получите знания по Python, SQL, языку R, познакомитесь с работой с базами данных, приобретете необходимые знания по математике и статистике.

На этом курсе вы получите навыки уровня middle в аналитике данных. Узнаете как работать с основными метриками продукта и маркетинга, визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python. Научитесь проводить сбор данных при помощи: Гугл Аналитикс, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс Метрики, Python. Сможете считать юнит-экономику, работать с сегментацией и проводить когортный анализ, запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги.

Получите крепкий фундамент профессии Data Analyst. Программа обучения направлена на развитие основ аналитического мышления и и практического подхода в освоении ключевых инструментов — Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс Метрики, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математической статистики. Научитесь сбору, обработке и визуализации данных. Сможете делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных.

Курс по по силам освоить слушателям независимо от возраста, первоначальных знаний, образования и опыта. Больше половины участников курса старше 26 летнего возраста, а 48% изучали математику давно и уже всё забыли. И это не помешало им пройти курс и построить карьеру в сфере данных. Сейчас участники работают аналитиками и дата-сайентистами в банках, IT-бизнесе, торговых сетях, страховых компаниях, хотя не имели никакого опыта.

Дата аналитик помогает бизнесу принимать решения, дата-инженер организует сбор, очистку и хранение данных в базах, а специалист по машинному обучению, или ML-инженер, создаёт нейросети и искусственный интеллект (artifical intelligence). Во время прохождения курса вы выберете одно из 3 направлений и будете развивать необходимые компетенции в дата-аналитике, дата-инженерии или машинном обучении.

Визуализация данных помогает увидеть неочевидные закономерности в массивах информации и способствует успешному внедрению бизнес-аналитики в компаниях. Программа курса позволит вам разобраться в интерфейсе Tableau. После прохождения обучения вы сможете самостоятельно настраивать конкретные отчёты под свои нужды и получать данные. Узнаете как быстро обрабатывать данные любой сложности, формировать комплексные и интерактивные дашборды, которые облегчают анализ бизнес-метрик.

Курс доступно и интересно расскажет как проводить UX-исследования пользовательского опыта и позволит решать проблемы пользователей с помощью хорошего дизайна и интерфейсов, тем самым помогая бизнесу завоевывать доверие клиентов. Научитесь анализировать существующие или будущие проекты, изучать поведение пользователей, использовать конкретные инструменты UX-исследователя, визуализировать опыт клиента с помощью Customer Journey Map. Сможете начать проводить A/B-тесты и юзабилити-исследования, собирать фидбэк по продукту.

Вас ждет насыщенная и интенсивная программа обучения. Вы получите и закрепите на практике только нужные для работы знания. Если вы новичок, то буткэмп позволит быстрее стартовать в новой профессии и даст вам прочную основу для старта, а если вы уже работаете, то получите возможность подтянуть навыки и зарядиться мотивацией, чтобы перейти на новую карьерную ступень и начать получать более высокую зарплату.

Курс посвящен двум ключевым сторонам этой профессии: внедрению технологий и решению бизнес-задач. Вы получите не абстрактный набор знаний для начинающих аналитиков, а полную базу конкретных навыков, которые востребованы здесь и сейчас. Модули и части курса построены на логике SDLC — цикла разработки программного обеспечения, который описывает все фазы разработки. В итоге вы станете уверенным специалистом, который понимает цикл разработки ПО, обладает навыками IT-менеджмента и продуктового анализа, принимает высокоэффективные решения и напрямую влияет на бизнес-показатели компаний.

Программа курса подойдет как тем, кто обладает базовыми знаниями Python, так и тем, кто только начинает его изучение. Научитесь работать с большими объемами данных, сможете автоматизировать их сбор и анализ. Разберетесь в том, что такое парсинг, работа с API и скрипты.

На этом курсе вы последовательно изучите синтаксис языка на различных датасетах, освоите функции и примените свои знания на практике. Сможете писать продвинутые SQL-запросы, поймете принципы и нюансы доступа к разными базами данных и работу с ними. Научитесь использованию PostgreSQL, Metabase. После курса сможете сразу использовать навыки анализа данных в деле и собрать портфолио.

Освоите Гугл таблицы, начиная с азов, и до продвинутых техник и сможете начать работать с данными лучше большинства людей. В Таблицах есть десяток полезнейших функций, которых нет в Excel. Зная их, вы автоматизируете работу с отчетностью и анализом.

Курс предназначен для аналитиков, маркетологов, руководителей и предпринимателей, которые хотят освоить новый инструмент для решения аналитических задач и сделать работу еще эффективнее.

Маркетолог-аналитик оценивает эффективность рекламы и поведение пользователей на разных этапах воронки продаж. Его главная задача — узнать, на какую рекламу лучше всего откликается аудитория.

Корпоративные программы фирмы 1С — самое популярное ПО для бизнеса в РФ. Его используют повсеместно в бухгалтерии, управлении персоналом, документообороте, логистике, продажах, торговле и взаимодействии с клиентами.  Аналитик 1С предлагает комплексные решения по созданию отчётности и автоматизации отчётов. Курс рассчитан на 92 теоретических часа и 162 часа практики.

Вы научитесь работе с данными с помощью SQL-запросов, запускать А/В-тесты, создавать дашборды с помощью Tableau и других инструментов. Сможете помогать бизнесу принимать решения на основе данных, рассчитывать ключевые метрики работы компании и оценивать их значимость. Сможете развиваться в том направлении аналитики, которое пересекается с вашими интересами и предпочтениями.

Продуктовый аналитик помогает запускать и развивать цифровые продукты: приложения, интернет-сервисы и сайты. Он следит за поведением пользователей, собирает данные, переводит их на язык бизнеса, и даёт рекомендации, как их улучшить.

Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. После обучения вы сможете — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.

Дата сайентист анализирует большой объём данных, прогнозирует события и помогает находить неочевидные закономерности в данных.

На курсе в рамках специализаций вы изучите:

Transfer learning.

• Обзор архитектур нейронных сетей.
• Библиотеки и фреймворки для создания нейронных сетей.
• Подготовка данных. Использование готовых моделей.
• Редактирование и дообучение нейронной сети.

Введение в Big Data.

• Введение в Большие Данные.
• SQL & BigData.
• Инструменты работы и визуализации.

ETL: автоматизация подготовки данных.

• Модели данных и нормализация таблиц. Схема «звезда».
• Введение в подготовку данных для аналитиков. Таблицы фактов и таблицы измерений.
• Получение денормализованных таблиц из нормализованных.
• Партицирование данных по дате. Динамическое партицирование.
• Обзор возможностей Airflow, установка и настройка.
• Операторы в Airflow и их применение для ETL.
• Построение пайплайнов и визуализация потоков данных в Airflow.
• Специфика применения ETL в различных предметных сферах.

Дата-инженер — специалист, который работает с большими данными (big data). Он организует сбор, очистку и загрузку данных в базы, создаёт инфраструктуру для хранения, чтобы дата-аналитики могли найти в них полезную информацию для бизнеса. Дата-инженеры нужны в любой компании, которая работает с большими объёмами информации, вы сможете найти своё место в любой сфере: IT, банкинг, маркетинг, интернет-ритейл, промышленность, телеком.

BI-аналитик помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Он выявляет тенденции, закономерности и определяет, как компании увеличить прибыль, производительность и другие важные метрики. BI-аналитик собирает информацию из разных источников в одном месте, анализирует её, используя BI-инструменты, и представляет выводы в виде понятных таблиц и дашбордов.

Научитесь управлять финансами, различать рискованные и потенциальную выгодные рыночные предложения, минимизировать риски потерь, сможете выбирать перспективные направления инвестиций, оценивать финансовое состояние контрагента или рыночной отрасли. Станете специалистом, который не только анализирует финансовые показатели, но и влияет на рост прибыли в компании. Онлайн-курс рассчитан на 95 теоретических часов и 169 часов практики.

Вас ждет введение в тему маркетинговой анализа с самых азов, если вы новичок, или же вы систематизируете уже имеющиеся знания, если уже имеет определенный опыт. Узнаете как анализировать аудиторию и юзабилити, находить точки роста для бизнеса и проектов, визуализировать результаты инсайтов. Освоите Яндекс Метрику, Google Analytics, MS Power BI, Power View и другие инструменты.

Продуктовый аналитик помогает принимать решения о развитии продукта на основе данных. Курс рассчитан на 168 теоретических часов и 193 часа практики. Вы научитесь проведению исследований, анализу метрик, изучению поведения пользователей,  использованию Python и SQL. Сможете начать работать с продуктовыми фреймворками CJM и JTBD, увеличивать трафик, проводить А/В-тесты, строить графики и дашборды в Tableau. Будете оценивать объём рынка и строить юнит-экономику. Освоите все актуальные навыки необходимые для специалиста.