3 месяца обучения по 2-3 часа в день. Всего 260 часов
диплом по окончании
помощь в трудоустройстве
зарплата
от 120 тыс. в месяц
Курс нацелен на получение компетенций, необходимых для профессиональной деятельности аналитика данных. В программе подробно рассмотрены основные инструменты по обработке и визуализации информации. Учебные проекты нацелены на получение реального опыта в сфере бизнеса, менеджмента и научных исследований, чтобы в дальнейшем находить связи между протекающими процессами, проводить А/Б тестирования, оценивать возможности продукта, а также прогнозировать реакции клиентов и пользователей.
Программа построена по модульному принципу, предполагает изучение теоретического материала и практическую отработку полученных знаний.
Для оценки уровня знаний вы выполните практические кейсы и пройдете тестирование.
курс подойдет
для студентов колледжей и вузов
для начинающих специалистов в области IT
для получения прибыльной IT-специальности
для всех желающих, имеющих высшее или среднее профессиональное образование (базовое математическое или техническое образование)
Граждане РФ старше 18 лет, которые:
Модуль 1.
Модуль предполагает знакомство с профессией "Аналитик данных", основами языка Python и средой разработки Jupyter Notebook. Изучается библиотека Pandas для работы с данными, а также основы визуализации с помощью языка Python. Дополнительно в модуле рассматривается работа с внешними API и протоколом HTTP, а также парсинг интернет-данных, изучается работа с базами данных, включая введение в теорию БД и основы языка SQL. Также в рамках модуля изучается СУБД Postgres, моделирование данных и методы применения Python для подключения к базе данных.
Модуль 2.
Модуль включает знакомство с основными понятиями и принципами теории вероятностей и математической статистики. В рамках модуля рассматривается важность вероятностных моделей и методов статистического анализа в современной аналитике данных. Изучаются основные принципы A/B-тестирования и дизайна эксперимента, а также построение доверительных интервалов и проводение А/А тестирования. Кроме того, модуль предполагает изучение визуализации данных и построение дашбордов с использованием инструментов Superset, Grafana и Tableau, а также представление о продуктовой аналитике и ключевых бизнес-метриках, необходимых для успешного продвижения продукта.
