Аналитик данных
ЯндексОписание
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
Цель программы
Актуальность
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
Итоговая аттестация 20 часов
Компетенции
Профессиональные
Основы Python и анализа данных
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
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
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
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
свернутьУказана полная стоимость. Вы сможете получить скидку на этот курс от 50% до 100% по проекту «Цифровые профессии» в зависимости от льготной категории.
Авторизуйтесь чтобы записатьсяПрофстандарт
Аналитик данных
06.022Ответственный за программу
practicumcipro@support.yandex.ru
88007009329