III уровень Большие данные Jupyter Notebook SQL-запрос Анализировать данные Python Хранить данные Писать программный код Tableau Разрабатывать и создавать программы и приложения

Аналитик данных

Яндекс
350,00 часов длительность
Онлайн формат
Базовый уровень
12 поток (закрыт) 09.05.2022-10.01.2023
13 поток (закрыт) 23.05.2022-22.01.2023
14 поток (закрыт) 06.06.2022-12.02.2023
15 поток (закрыт) 20.06.2022-01.03.2023
16 поток (закрыт) 04.07.2022-12.03.2023
17 поток (закрыт) 18.07.2022-26.03.2023
18 поток (закрыт) 01.08.2022-09.04.2023
19 поток (закрыт) 15.08.2022-23.04.2023
20 поток (закрыт) 29.08.2022-07.05.2023
21 поток (закрыт) 12.09.2022-21.05.2023
22 поток (закрыт) 26.09.2022-04.06.2023
23 поток (закрыт) 10.10.2022-18.06.2023
24 поток (закрыт) 24.10.2022-02.07.2023
25 поток (закрыт) 07.11.2022-16.07.2023
26 поток (закрыт) 21.11.2022-30.07.2023
27 поток (закрыт) 05.12.2022-13.08.2023
28 поток (закрыт) 19.12.2022-27.08.2023

Описание

В течение пяти рабочих дней с момента подачи заявки вам на почту придет письмо, в котором расскажем основные условия программы и особенности обучения в Яндекс Практикуме. Обратите внимание, что письмо может попасть в спам.

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 — 60 000 рублей
Middle — 110 000 рублей
Senior — от 150 000 рублей
Источник данных: Хабр Карьера

 

Чему вы научитесь на курсе:

  • писать ясный, гибкий, эффективный и работающий код программ на Python, оптимизировать его, находить и исправлять в нем ошибки; 
  • писать и выполнять SQL-запросы; 
  • формулировать и проверять статистические гипотезы;
  • работать с данными в различных форматах, с данными, содержащими категориальные переменные, пропущенные значения, с неструктурированными данными;
  • готовить данные к анализу, строить дата-пайплайны для ETL-процессов;
  • применять методы анализа данных в решении прикладных задач; 
  • представлять результаты своей работы, использовать качественную визуализацию и строить дашборды в dash и Tableau;
  • строить и интерпретировать воронки продаж и событий;
  • узнаете некоторые основы продуктовой и маркетинговой аналитики, получить представление о unit-экономике; 
  • понимать теоретическе основы машинного обучения, математическую статистику и теорию вероятностей на базовом уровне.

За 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных, соберёте портфолио из 13 проектов и начнёте свой путь в профессию. Вот некоторые из проектов, которые вы будете делать:

  • Проанализируете данные о клиентах банка и определите долю кредитоспособных
  • Найдёте закономерности в данных о продаже игры
  • На основе данных изучите поведение пользователей, доходность клиентов и окупаемость рекламы, чтобы предложить рекомендации для отдела маркетинга.
  • Проанализируете результаты 
 A/B-тестирования в крупном интернет-магазине
  • Разработаете дашборд для анализа пользовательского взаимодействия в сервисе Яндекс.Дзен
  • Подготовите исследование рынка на основе открытых данных о заведениях общественного питания Москвы.

 

О компании

Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, в котором ваш процесс обучения основан на реальных ситуациях. Вы учитесь программированию и с первого урока пишете код; на занятиях по дизайну — работаете с реальными макетами, а на уроках английского сразу начнёте разговаривать. 

 

Почему Яндекс Практикум

Мы изначально спроектировали образовательную среду для онлайн-обучения — вам понадобится компьютер и спокойное место, где вас не будут отвлекать. 

Технологии помогают сделать так, чтобы вам было удобно учиться. Все части курса собраны на одном сайте. Не нужно переключаться
и отвлекаться на что-то ещё. Курсы адаптируются под ваш уровень знаний.

Самостоятельная работа сочетается с регулярным общением с наставниками и возможностью поговорить с поддержкой. Любую проблему можно решить немедленно.

Почему мы верим, что у вас получится:

  • Понятная теория
    Термины и правила подкреплены примерами из жизни. Сложность и длина курса рассчитаны так, чтобы каждую следующую главу вы понимали всё лучше.
  • Онлайн-тренажер
    С первого дня вы учитесь анализу данных на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре. Пишите код, ошибайтесь, быстро получайте обратную связь и исправляйте ошибки.
     
  • Самостоятельная работа
    Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных аналитиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь. Вас ждут типичные для аналитика задачи из разных сфер бизнеса. Вы решите их и сможете добавить в своё портфолио
     
  • Поддержка
    Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам аналитики. Техническая поддержка в чате доступна 24/7.

 

78% выпускников Практикума находят работу

 

В этом им помогает особый этап курса — карьерный трек. На нём со студентами работают наши HR-специалисты. Студенты учатся планировать процесс поиска работы, правильно составлять резюме, уверенно держаться на собеседованиях и проходить тестовые задания. Мы разработали эту программу, чтобы каждый выпускник нашёл работу по душе.

78% выпускников находят работу, большинство из них за 4 месяца. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Часов в программе
85,00 часов
лекции
106,00 часов
практика
85,00 часов
самостоятельная
49,00 часов
промежуточная аттестация
1 час
входная диагностика
25 часов
итоговая аттестация
351,00 час
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:
• способность подготовить данные для анализа
• способность применять анализ данных для решения бизнес-задач
• способность коммуницировать с заказчиком и иными стейкхолдерами проекта для достижения нужного результата
• способность применять для решения задач языки программирования и баз данных, операционные системы, цифровые библиотеки и пакеты программ;
• способность программировать работающие программы на языке Python;
Основная задача программы — подготовить к работе в коммерческих и государственных компаниях специалиста, который владеет теоретическими подходами и концепциями, а также технологическими навыками реализации анализа данных.
Новизна программы состоит в продуманном сочетании теоретической и практической подготовки с постоянной автоматизированной и ручной обратной связью на платформе и от профессионалов-наставников.
Слушатели овладеют инструментами полного цикла прогнозирования развития явлений и значений переменных: от получения и прояснения задачи до очистки и анализа данных, а также решение задачи анализа данных.
Актуальность программы обуславливается растущим спросом на специалистов в области обработки и анализа больших данных.
Входная диагностика 1 час
После подачи заявки вам на почту придет письмо, в котором расскажем основные условия программы и особенности обучения в Яндекс Практикуме.
Итоговая аттестация 25 часов
Дипломный проект

Компетенции

Профессиональные


Основы Python и анализа данных
Знать:

Основные концепции анализа данных, понимание, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science

Уметь:

Основы языка программирования Python и библиотеки pandas, построение некоторых графиков и верная их трактовка.

Владеть:

Язык программирования Python, библиотека Pandas, среда программирования Jupyter Notebook.

Основы анализа данных
Знать:

Применение Python и Pandas для анализа данных, Анализ данных и оформление результатов, Системное и критическое мышление в работе аналитика, Срезы данных, Взаимосвязь данных, Исследовательский анализ данных, Описательная статистика, Теория вероятностей, Статистический анализ данных

Уметь:

Умение писать код на Python, Изменение типов данных, Работа с пропусками, Поиск дубликатов, Предобработка данных, Категоризация данных, Работа с несколькими источниками данных, Валидация результатов, Проверка гипотез

Владеть:

Python — язык программирования общего назначения, Jupyter Notebook — среда разработки

Основы продуктовой аналитики
Знать:

Метрики и воронки, Когортный анализ, Юнит-экономика, Пользовательские метрики

Уметь:

Анализ бизнес-показателей, Расчёт бизнес-показателей, Основы оконных функций, Установка и настройка базы данных и клиента базы данных, Рамки в оконных функциях. Дополнительные инструменты SQL

Владеть:

SQL как инструмент работы с данными, Jupyter Notebook.

Визуализация данных
Знать:

Подготовка презентации, Рассказ истории с помощью данных, Что такое дата-пайплайны и зачем они нужны, автоматизация

Уметь:

Библиотека Seaborn, Библиотека Plotly, Основы запуска скриптов, Проектирование и разработка дашбордов в dash

Владеть:

Библиотека Seaborn, Библиотека Plotly, dash - инструмент для создания дашбордов с графиками, Tableau - инструмент визуализации и рабочих листов для аналитики

Базовый SQL
Знать:

Введение в базы данных, Взаимоотношения между таблицами. Типы объединения таблиц, SQL в анализе данных и машинном обучении

Уметь:

Срезы данных в SQL, Агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных, Подзапросы и временные таблицы

Владеть:

Языка запросов SQL как инструмент работы с данными

Принятие решений в бизнесе на основе данных
Знать:

Основы проверки гипотез в бизнесе, Выбор метода проведения эксперимента, Приоритизация гипотез, Поведенческие алгоритмы, Принятие решений в бизнесе на основе данных.

Уметь:

Подготовка к проведению A/B-теста, Анализ результатов A/B-теста

Владеть:

SQL как инструмент работы с данными, Jupyter Notebook.

Требования

Нет

Образование
  • Высшее образование
  • Среднее профессиональное образование

Модули

свернуть
20,00ч
Модуль 1 Основы Python и анализа данных
Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. Вы изучите азы Python и библиотеки pandas, научитесь строить некоторые графики и верно их трактовать.
130,00ч
Модуль 3 Основы продуктовой аналитики
Изучите основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Познакомитесь с особенностями работы в PostgreSQL — популярной системе управления базами данных (СУБД). Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL. Узнаете что такое метрики в бизнесе. Научитесь использовать инструменты для анализа данных в бизнесе: когортный анализ, воронка продаж и юнит-экономика. Узнаете что такое A/B-тестирование и поймете в каких случаях его используют. Научитесь проектировать A/B-тестирование, производить оценку его результатов.
130,00ч
Модуль 2 Введение в анализ данных
Глубже погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой Pandas. Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных. Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков. Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы.
45,00ч
Модуль 4 Визуализация данных
Узнаете как правильно презентовать результаты своего исследования, оперируя графиками, важнейшими цифрами и их правильной интерпретацией. Познакомитесь с библиотеками Seaborn и Plotly. Узнаете что такое автоматизация процессов анализа данных. Научитесь превращать рутинные и постоянные задачи в скрипты. Создадите дашборды для разных аудиторий и нужд компании.
20,00ч
Модуль 1 Основы Python и анализа данных
Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. Вы изучите азы Python и библиотеки pandas, научитесь строить некоторые графики и верно их трактовать.
130,00ч
Модуль 2 Введение в анализ данных
Глубже погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой Pandas. Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных. Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков. Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы.
130,00ч
Модуль 3 Основы продуктовой аналитики
Изучите основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Познакомитесь с особенностями работы в PostgreSQL — популярной системе управления базами данных (СУБД). Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL. Узнаете что такое метрики в бизнесе. Научитесь использовать инструменты для анализа данных в бизнесе: когортный анализ, воронка продаж и юнит-экономика. Узнаете что такое A/B-тестирование и поймете в каких случаях его используют. Научитесь проектировать A/B-тестирование, производить оценку его результатов.
45,00ч
Модуль 4 Визуализация данных
Узнаете как правильно презентовать результаты своего исследования, оперируя графиками, важнейшими цифрами и их правильной интерпретацией. Познакомитесь с библиотеками Seaborn и Plotly. Узнаете что такое автоматизация процессов анализа данных. Научитесь превращать рутинные и постоянные задачи в скрипты. Создадите дашборды для разных аудиторий и нужд компании.
84 000 p
Авторизуйтесь чтобы записаться

Профстандарт

Аналитик данных

06.022

Ответственный за программу