7 курсов по аналитике данных в Москве

Профессиональное обучение онлайн

Опытные преподаватели

• Преподаватели с опытом более 10 лет проведут уроки

Бонусный курс Power Point

• Дополнительный курс доступен для всех студентов

Аудитория курса

• Студенты технических вузов
• Руководители и владельцы бизнеса
• Разработчики, готовые изменить профиль
• Бизнес-аналитики

Возможности обучения

• Исследования и анализ данных
• Программирование для бизнеса
• Построение стратегий и прогнозов
• Работа с сервисами аналитики и дашбордами
• Формирование аналитических отчётов
• Взаимодействие с заказчиками

Что вы изучите

• Анализировать и делать выводы
• Программировать на Python и работать с SQL
• Оценивать бизнес-решения и строить гипотезы
• Работать с аналитическими сервисами
• Подготавливать развернутые отчёты
• Обрабатывать аналитические запросы

Программа курса

• 45 тематических модулей и 230 онлайн-уроков
• Аналитик данных с нуля
• Часть 1: Введение, Excel, Google Таблицы
• Часть 2: Python, NumPy, Pandas
• Часть 3: SQL, Power BI
• Бонусный курс Power Point

Дипломный проект

Модель распространения пандемии

• Анализ рисков, пола, возраста и перемещения людей
• Построение наглядных графиков и таблиц

Диплом Skillbox

• Подтверждение прохождения курса
• Дополнительный аргумент при трудоустройстве

Кому будет полезен этот курс:

• Всем, кто желает работать с данными
• Начинающим аналитикам
• Специалистам из смежных сфер

Чему вы научитесь на курсе:

• Работать с сырыми данными
• Приносить пользу бизнесу
• Работать с Big Data
• Проверять гипотезы
• Анализировать данные
• Организовывать свою работу

Программа курса:

Аналитическое мышление

• Что такое аналитическое мышление
• Введение в Google-таблицы
• Продвинутые Google-таблицы
• Основы статистики
• Откуда берутся данные
• Продвинутая визуализация данных
• Python как инструмент анализа данных
• Машинное обучение для жизни

SQL и получение данных

• Основы SQL
• Углубление в SQL
• Работа с PostgreSQL
• Работа с MongoDB

Метрики, гипотезы, точки роста

• Маркетинговые метрики и метрики продукта
• Финансовые метрики
• Иерархия метрик
• Сбор требований и разработка отчётности
• Формулирование гипотез. Поиск точек роста
• Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
• Оптимизация отчётности

Аналитика больших данных

• Что такое большие данные. Традиционные аналитические подходы
• Машинные методы в помощь обработке данных
• Ускорение обработки данных. Практика pandas
• Мотивация и инструменты больших данных
• NoSQL-подход к работе с большими данными
• MapReduce
• Практика PySpark
• Культура сбора и источники данных
• Организация команды для работы с данными

Python для анализа данных

• Основы Python и Git (арифметика)
• Базовые типы данных и циклы
• Функции и классы
• Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
• Python для анализа данных: numpy и scipy
• Python для анализа данных: pandas
• Основные библиотеки для подключения к БД из Python
• Инструменты matplotlib, seaborn для визуализации
• Выбор способа визуализации под задачу

NumPy, pandas, MPL

• Библиотека numpy. Вычислительные задачи
• Библиотека pandas
• Функции и работа с данными
• Продвинутый pandas
• Сложные расчётные поля, обзор основных групп функций
• Библиотека Matplotlib & Seaborn. Визуализация данных

Статистика в Python

• Основы описательной статистики, виды распределений в Python
• Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
• Основные статистические тесты и проверка гипотез

Дипломный проект

Чтобы подтвердить свою квалификацию, вы разработаете дипломный проект по анализу данных. Это может быть реальный проект из вашей сферы работы или учебный кейс. Дипломная работа выполняется под руководством экспертов курса.

Для кого подойдут эти курсы:

• Аналитики: Освоите инструменты и станете более востребованными специалистами
• Маркетологи: Сможете структуризировать данные и повысить эффективность рекламных каналов
• Руководители: Научитесь анализировать продажи в разных разрезах и в динамике
• Предприниматели: Построите систему аналитики и найдете точки роста для своей компании
• Инженеры: Сможете изменить специализацию и повысить свой доход благодаря упрощенному обучению
• Фрилансеры: Предложите дополнительные услуги своим клиентам или найдите работу в западных компаниях
• Финансисты: Вы сможете загружать, анализировать данные и составлять отчеты

Курсы:

• Getting started with Data Engineering and Analytics (DE - 101): Продолжительность около 10 недель, с одним вебинаром в неделю и выполнением домашних заданий. Начиная с простых концепций и переходя к сложным, это подобно пути карьерного роста за 10 недель
• Getting Started with Machine Learning и Data Science (ML-101): Этот курс требует серьезной мотивации и настойчивости для его завершения. Пройдя все модули курса ML-101, вы будете готовы к базовым задачам на должностях стажера по Data Science, младшего специалиста по данным, прикладного ученого
• Курс по поиску работы для аналитических специальностей в России и за рубежом (JH - 101)
• Getting started with SQL for beginners: Практический видеокурс по работе с базами данных с использованием структурированного языка SQL (Structured Query Language). Подходит тем, кто слышал о SQL, но боялся попробовать
• Women in Data Community: Наша цель - создать наиболее комфортную среду для девушек, интересующихся карьерой в области данных. Помимо основных курсов, это также платформа для общения с женщинами из сферы данных, узнавания о карьерных возможностях и получения ответов на любые вопросы

Чему вы научитесь:

• Анализировать посещаемость сайта
• Составлять обоснованные рекомендации по стратегии и рекламным кампаниям
• Владеть Google Analytics и Яндекс.Метрикой
• Настроить счетчики и цели в аналитических инструментах
• Создать систему сквозной аналитики
• Отслеживать путь клиента и оценивать эффективность инвестиций
• Визуализировать данные для наглядного представления изменений

Программа курса:

Блок 1. Продуктовая аналитика и развитие продуктов

• Роль аналитика в продуктовой команде
• Lean Canvas
• HADI циклы
• Типы бизнес-метрик
• Иерархия и пирамида метрик
• Unit-экономика

Блок 2. Google Sheets и Excel

• Основы работы в Google Sheets
• Базовые функции и формулы

Блок 3. Веб/мобильная-аналитика

• Основы digital-аналитики
• Настройки Google Analytics и Yandex Metrica
• Отчеты Google Analytics и Yandex Metrica
• Особенности GTM

Блок 4. Маркетинговая аналитика

• Введение в маркетинговую аналитику
• Аналитика в performance маркетинге
• Сквозная аналитика и LTV
• CRM-аналитика и сегментация клиентов

Блок 5. A/B-тестирование

• Гипотезы и A/B-тестирование
• Статистические тесты
• Метрики и практическая реализация

…

Что будет изучено?

• Сбор, агрегация и структурирование данных
• Создание регулярных выражений, сводных таблиц и обработка временных рядов
• Визуализация данных
• Работа с базами данных

Программа

Первичная обработка данных:

• Введение в анализ данных
• Основные понятия анализа данных
• Инструменты первичной обработки данных

Анализ и трансформация данных:

• Описательная статистика
• Анализ временных рядов
• Хранение больших данных

Статистический анализ данных:

• Обзор статистических задач
• Точечное и интервальное оценивание
• Проверка гипотез

Элементы теории вероятностей (факультативный курс):

• Вероятностное пространство
• Условная вероятность и независимость
• Случайные величины и их распределения

Кому подойдут курсы

Наши обучающие программы разработаны для аналитиков, создателей аналитических решений, экономистов и маркетологов, которые работают с инструментами для анализа данных.

Зачем это важно

Профессионалы в области бизнес-аналитики, Big Data и Data Mining сегодня необходимы почти в каждой современной компании, особенно в средних и крупных организациях с разветвленной структурой.

Что вы изучите

• Data Science: от основ до машинного обучения и применения промышленных решений.
• Python и R: практическое применение в анализе данных.
• SQL: анализ данных на языке SQL.
• Microsoft Excel: 8 уровней обучения, включая Power BI, PowerPivot, Power Query и др.
• Базы данных: работа с MS SQL Server 2012, 2014 и 2016; Oracle, PostgreSQL, MySQL и другими СУБД.
• IBM SPSS Statistics и BPMN: основы анализа и моделирования данных.
• Big Data: основы и практическое применение.

Результат обучения

После завершения курсов вы сможете уверенно проводить статистический и экономический анализ больших объемов данных, их визуализацию и интерпретацию, а также понимать процессы глубокого анализа данных, обнаруживать скрытые закономерности и методы их обработки.

Курсы:

• «Аналитик данных»

Профессиональное обучение аналитике данных, возможность вырасти в продуктовой или маркетинговой аналитике и помогать компаниям принимать выгодные решения.

Длительность: 10 месяцев

• «Продуктовая аналитика»

Изучение продуктовой аналитики с возможностью тестирования гипотез, разработки стратегий развития и принятия эффективных бизнес-решений на основе данных.

Длительность: 4 месяца

• «Тренажёр Power BI»

Обучение работе в Power BI для анализа данных, создания визуальных отчетов и автоматизации задач.

Длительность: 3 месяца

• «Python для анализа данных»

Изучение Python для улучшения процесса анализа данных, автоматизации задач, создания отчетов и обработки больших объемов данных за короткое время.

Длительность: 2 месяца

• «Маркетолог-аналитик»

Повышение навыков маркетолога-аналитика, анализ рынка и рекламной деятельности для повышения ее эффективности.

Длительность: 7 месяцев

• «SQL для анализа данных»

Изучение SQL с нуля для обработки данных, работы со сложными запросами и решения аналитических задач.

Длительность: 1,8 месяца

• «Мастер Google-таблиц»

Обучение работе с Google-таблицами для отслеживания бизнес-показателей, автоматизации отчетности и аналитики для экономии времени.

Длительность: 1 месяц

• «Системный аналитик»

Программа для системных аналитиков, желающих продвинуться на новый уровень в карьере.

Длительность: 6 месяцев