Аналитик данных плюс
Яндекс
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, его работа помогать менеджерам принимать решения с опорой на данные, находить точки роста для бизнеса, формулируя и проверяя гипотезы, аргументированно отстаивать свои выводы и представлять результаты исследований. Мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.
Это расширенная программа, и она подойдёт, даже если вы только начинаете разбираться в аналитике данных и не хотите ничего упустить. А если базовые знания уже есть, вы сможете их углубить и заполнить пробелы.
Зарплата аналитика данных:
Junior — 60 000 рублей
Middle — 110 000 рублей
Senior — от 150 000 рублей
Источник данных: Хабр Карьера
После этого курса у вас за плечами будет год опыта
Это самое ценное, что вы получите. Более 400 часов учёбы, попыток, ошибок, отрицания, гнева, торга, расстройства, принятия, снова попыток и радости, что всё наконец работает. Это сложный, но интересный путь, который изменит вашу жизнь.
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 12 месяцев обучения по 9 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных, соберёте портфолио из 16+ проектов Практикума и проектов реальных компаний, наших партнёров.
В расширенной программе вас ждёт:
- 3-недельные спринты вместо 2-недельных, чтобы двигаться в своем темпе и успевать усваивать больше знаний;
- еженедельные встречи с наставниками-экспертами;
- дополнительные занятия с экспертами, где вы познакомитесь с более сложными инструментами и узкими областями машинного обучения;
- больше знаний о статистике и SQL применительно к анализу данных;
- Мастерская Практикума: дополнительные проекты от бизнес-заказчиков и партнёров и практика на Kaggle;
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
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:
• 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
Итоговая аттестация 35 часов
Компетенции
Профессиональные
Основы Python и анализа данных
• 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.
• Язык программирования Python
• библиотека Pandas
• среда программирования Jupyter Notebook.
Основы анализа данных
• 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.
• 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.
• Python — язык программирования общего назначения
• Jupyter Notebook — среда разработки.
Базовый SQL
• Введение в базы данных
• Взаимоотношения между таблицами
• Типы объединения таблиц, SQL в анализе данных и машинном обучении.
• Срезы данных в SQL
• Агрегирующие функции
• Группировка и сортировка данных
• Подзапросы и временные таблицы.
• Языка запросов SQL как инструмент работы с данными
Визуализация данных
• Подготовка презентации
• Рассказ истории с помощью данных
• Что такое дата-пайплайны и зачем они нужны
• автоматизация.
• Библиотека Seaborn
• Библиотека Plotly
• Основы запуска скриптов
• Проектирование и разработка дашбордов в dash.
• Библиотека Seaborn
• Библиотека Plotly
• dash - инструмент для создания дашбордов с графиками
• Tableau - инструмент визуализации и рабочих листов для аналитики.
Основы продуктовой аналитики
• Метрики и воронки
• Когортный анализ
• Юнит-экономика
• Пользовательские метрики.
• 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.
• SQL как инструмент работы с данными
• Jupyter Notebook.
Принятие решений в бизнесе на основе данных
• Основы проверки гипотез в бизнесе
• Выбор метода проведения эксперимента
• Приоритизация гипотез
• Поведенческие алгоритмы
• Принятие решений в бизнесе на основе данных.
• Подготовка к проведению A/B-теста
• Анализ результатов A/B-теста.
• SQL как инструмент работы с данными
• Jupyter Notebook.
Статистика
• Описательная статистика
• Теория вероятностей
• Статистический анализ данных.
• Умение проверять гипотезы
• статистический анализ данных.
• Python — язык программирования общего назначения
• Jupyter Notebook — среда разработки.
Машинное обучение
• Задачи машинного обучения в бизнесе
• Процесс решения задач машинного обучения.
• Алгоритмы машинного обучения, прогнозы и предсказания.
Владеть:• Python — язык программирования общего назначения
• библиотека машинного обучения Scikit-Learn
• библиотека для математических операций и работы с векторами numpy
• библиотека для градиентного бустинга Catboost.
Требования
Нет
Образование
- Высшее образование
- Среднее профессиональное образование
Модули
свернутьПрофстандарт
Аналитик данных
06.022Ответственный за программу
practicumcipro@support.yandex.ru
88007009329