Большие данные Tableau Jupyter Notebook Анализировать данные Python SQL-запрос

Аналитик данных

Яндекс
250 часов длительность
Онлайн формат
Базовый уровень
1 поток (закрыт) 28.09.2021-06.06.2022
2 поток (закрыт) 11.10.2021-20.06.2022
3 поток (закрыт) 25.10.2021-04.07.2022
4 поток (закрыт) 08.11.2021-18.07.2022
5 поток (закрыт) 22.11.2021-01.08.2022
6 поток (закрыт) 06.12.2021-18.08.2022
7 поток (закрыт) 27.12.2021-29.08.2022
8 поток (закрыт) 20.12.2021-08.09.2022
9 поток (закрыт) 24.12.2021-22.09.2022
10 поток (закрыт) 28.12.2021-29.09.2022
11 поток (закрыт) 28.12.2021-12.10.2022

Описание

В течение 5 рабочих дней с момента подачи заявки с вами свяжется менеджер Яндекс.Практикума для проведения вступительного интервью. Обратите внимание, что звонок поступает с номера 8-495-981-24-78. Это обязательный этап зачисления на курс, пожалуйста, будьте на связи

Описание профессии

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

Зарплата аналитика данных:
Junior — 40 000 - 75 000 рублей
Middle — 75 000 - 140 000 рублей
Senior — от 140 000
Источник данных: Хабр Карьера

 

Чему вы научитесь на курсе:

  • писать ясный, гибкий, эффективный и работающий код программ на Python, находить и исправлять в нем ошибки; 
  • писать и выполнять SQL-запросы; 
  • формулировать и проверять статистические гипотезы;
  • работать с данными в различных форматах;
  • применять методы анализа данных в решении прикладных задач; 
  • использовать качественную визуализацию и строить дашборды в dash и Tableau;
  • узнать некоторые основы продуктовой и маркетинговой аналитики, получить представление о unit-экономике; 
  • понимать теоретическе основы машинного обучения.

За 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Вот какие проекты вы будете делать:

  • Анализ текущей ситуации на рынке
  • Исследование рынка недвижимости в Санкт-Петербурге
  • Определение перспективного тарифа для оператора мобильной связи

 

О компании

Яндекс.Практикум — это сервис онлайн-образования, где каждый может получить навыки для работы и жизни. Всё обучение проходит в собственной технологической среде, где можно на практике применить полученные навыки. 

 

Почему Яндекс Практикум

Погружение в IT-профессию подразумевает постоянный контакт с изучаемыми технологиями, выполнение практических заданий и общение с наставником. Для этого мы создали собственную среду обучения:

  • Онлайн-тренажер
    С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём реальные кейсы, которые закрепляют теоретические основы. Вы сможете обучаться в своём темпе.
     
  • Самостоятельная работа
    Тренажер — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных тестировщиков. Наставники помогут и дадут обратную связь.
     
  • Поддержка
    Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.

71,1% выпускников трудоустраиваются

Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу: выдаем официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них за 4 месяца. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

 

Часов в программе
50 часов
лекции
95 часов
практика
47 часов
самостоятельная
37 часов
промежуточная аттестация
1 час
входная диагностика
20 часов
итоговая аттестация
250 часов
всего
Цель программы
Цель программы: получение слушателями профессиональных компетенций в области анализа данных, подготовка специалистов в области анализа данных.
Актуальность
В XXI веке бизнесу и государству особенно важно уметь прогнозировать и предсказывать различные сценарии развития событий, которые повлияют на них. В экономике и других сферах одновременно взаимодействуют множество факторов — от точности прогнозов зависит благосостояние и выживание организаций и стран. Ключевой элемент точных прогнозов — грамотная работа с данными, источники и объём которых значительно увеличиваются ежедневно.

Для это необходимы профессионалы, которые умеют исследовать проблему, формулировать и проверять с помощью инструментов анализа данных гипотезы. Целью Программы является получение слушателями следующих профессиональных компетенций в области анализа данных:
Входная диагностика 1 час
После оставления заявки с вами свяжется специалист и проведет короткое интервью, чтобы убедиться, что вам подходит выбранная программа.
Итоговая аттестация 20 часов
Дипломный проект

Компетенции

Профессиональные


Основы Python и анализа данных
Знать:

Основные концепции анализа данных, Процесс и стадии работы аналитика.

Уметь:

Основы языка программирования Python, Подготовка данных для анализа.

Владеть:

Языком программирования Python, библиотекой Pandas, средой программирования Jupyter Notebook.

Основы анализа данных
Знать:

Области применения навыков аналитика, Виды аналитики, Типы данных, Взаимосвязь данных, Описательная статистика.

Уметь:

Классификация данных, Переработка данных, Изучение срезов данных, Работа с несколькими источниками данных, Проверка гипотез.

Владеть:

Python — язык программирования общего назначения, SQL — язык программирования для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных.

Продуктовая аналитика
Знать:

SQL как инструмент работы с данными, Отношения между таблицами, Когортный анализ, юнит-экономика, Пользовательские метрики, методики проверки гипотез.

Уметь:

Извлечение данных из веб-ресурсов, Использование SQL, Сбор и хранение данных, Проведение когортного анализа, Анализ бизнес-показателей, Проверка гипотез, Проведение тестирования.

Владеть:

SQL как инструмент работы с данными, Jupyter Notebook, Библиотека Plotly.

Автоматизация и машинное обучение
Знать:

Основы запуска скриптов, дата-пайплайны и зачем они нужны, Вертикальные и горизонтальные таблицы, Запуск скрипта, Дашборды, Задачи машинного обучения, Алгоритмы машинного обучения.

Уметь:

Создание скрипта пайплайна, Работа с СУБД Postgres из Python-скрипта, Агрегация данных и создание таблиц в БД, Проектирование и разработка дашбордов в dash и Tableau, Постановка задач по машинному обучению.

Владеть:

Dash, Система интерактивной бизнес аналитики Tableau

Требования

Нет

Образование
  • Высшее образование
  • Среднее профессиональное образование

Модули

свернуть
10ч
Модуль 1 Основы Python и анализа данных
Вы изучите процесс и стадии работы аналитика: основные термины, задачи и инструменты анализа данных. Узнаете про подготовку данных для анализа. Познакомитесь с языком программирования Python, аналитической библиотекой Pandas и средой программирования Jupyter.
110ч
Модуль 3 Основы продуктовой аналитики
Ещё ближе к бизнесу — разбираем подробно, что такое метрики и основные инструменты: когортный анализ, воронка продаж и unit-экономика. Узнаем, как устроены базы данных, как извлекать данные из них, делая запросы на языке SQL. Научимся добывать данные в интернете и проводить A/B-тестирования.
75ч
Модуль 2 Введение в анализ данных
Обзор областей, в которых может работать аналитик. Представление разных видов аналитики. Исследовательский анализ данных. Статистический анализ данных
34ч
Модуль 4 Автоматизация и машинное обучения
Автоматизация процессов анализа данных. Превращение рутинных и постоянных задач в скрипты. Создание дашбордов для разных аудиторий и нужд компании.
10ч
Модуль 1 Основы Python и анализа данных
Вы изучите процесс и стадии работы аналитика: основные термины, задачи и инструменты анализа данных. Узнаете про подготовку данных для анализа. Познакомитесь с языком программирования Python, аналитической библиотекой Pandas и средой программирования Jupyter.
75ч
Модуль 2 Введение в анализ данных
Обзор областей, в которых может работать аналитик. Представление разных видов аналитики. Исследовательский анализ данных. Статистический анализ данных
110ч
Модуль 3 Основы продуктовой аналитики
Ещё ближе к бизнесу — разбираем подробно, что такое метрики и основные инструменты: когортный анализ, воронка продаж и unit-экономика. Узнаем, как устроены базы данных, как извлекать данные из них, делая запросы на языке SQL. Научимся добывать данные в интернете и проводить A/B-тестирования.
34ч
Модуль 4 Автоматизация и машинное обучения
Автоматизация процессов анализа данных. Превращение рутинных и постоянных задач в скрипты. Создание дашбордов для разных аудиторий и нужд компании.
70 000 p

Указана полная стоимость. Вы сможете получить скидку на этот курс от 50% до 100% по проекту «Цифровые профессии» в зависимости от льготной категории.

Авторизуйтесь чтобы записаться

Профстандарт

Аналитик данных

06.022

Ответственный за программу