Data Analyst

Аналитики данных нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Задача аналитика данных: изучать и выявлять взаимосвязи в огромных массивах информации.

На текущий момент только в одной России больше 10000 вакансий, в которых требуются навыки анализа данных. Средняя зарплата в этой профессии составляет ~100 000 рублей, а для опытного специалиста зарплаты от 150 000 рублей.

Программа подойдет:

• желающим начать свой путь в ИТ: мы дадим нужные знания и умения в программировании, математике и основах анализа данных, чтобы вы смогли сделать первые шаги навстречу карьере мечты;
• начинающим программистам: вы откроете для себя удивительный мир анализа данных, расширите круг решаемых задач и возможности для карьерного роста. Специалисты в DA, обладающие опытом разработки ПО ценятся особенно сильно!

На программе вы научитесь:

• программировать на Python – одном из самых популярных языков программирования в мире;
• работать с данными в SQL;
• проводить первичный анализ данных и делать выводы с помощью статистики и инструментов: SQL и библиотек Python: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib.

Кроме этого, мы поможем вам грамотно составить резюме и выстроить поиск первой работы дата аналитиком.

Обучение состоит из двух частей:

• Базовый модуль, «бассейн» – онлайн-интенсив из электронных курсов и вебинаров для освоения базовых знаний и умений в математике,  программировании на Python и SQL.
• Профильный модуль – обучение в формате вебинаров под руководством преподавателей-практиков, интересными домашними заданиями, персонализированной обратной связью и проектами!

На профильном модуле занятия проходят 2 раза в неделю в формате «живых» вебинаров с преподавателем. Мы не набираем больших групп, чтобы каждый слушатель мог получить ответы свои вопросы во время занятий, личную обратную связь по домашним заданиям и проектам!

У кого вы будете учиться?

Команда преподавателей, методистов и кураторов с опытом организации обучения более 3 лет. Команда сочетает в себе 3 ключевые экспертизы:

• индустриальная: практики data analysts, data engineers и ml/dl engineers из крупнейших российских и международных ИТ-компаний;
• академическая: преподаватели и выпускники лучших ВУЗов России: ВШЭ, МФТИ, МГУ, Школа Анализа Данных Яндекса, etc;
• образовательная: через каждого преподавателя в нашей команде прошли сотни слушателей из российских компаний или вузов.

Важно!

Перед стартом обучения важно понимать, что программирование и анализ данных – это интересно и перспективно, но и очень сложно. Для достижения целей обучения вам придется много работать, практиковаться и даже самостоятельно искать информацию. Без этого не стать хорошим специалистом даже начального уровня. Научить учиться и искать информацию – одна из целей программы, ведь настоящий специалист регулярно занимается этим на работе! Убедитесь, что вы готовы уделять 15, а лучше 20 часов каждую неделю на обучение и вы уверены, что сможете освоить основы этой профессии в интенсивном режиме.

Профессиональные

• Готовность упорно учиться, искать информацию и много самостоятельно работать – без этого не стать хорошим разработчиком!
• Готовность на протяжении всего курса регулярно выделять достаточно времени учебе.
• Уверенное владение ПК: установка/удаление ПО, работа с текстовыми редакторами, браузером Google Chrome.
• Развитое логическое мышление, умение структурировать информацию.
• Отсутствие проблем с школьной математикой. Решение квадратных уравнений и простейших систем линейных уравнений не вызывают проблем. Понимание, как нарисовать графики простейших линейных и квадратичных функций. Умение решать простейшие задачи с участием логарифма и экспоненты.
• Если все же что-то из списка выше вызывает сомнения, то вам должно быть достаточно просто сесть вечером и повторить эти темы. Обязательно сделайте это, будет полезно перед курсом!
• Очень желательно, но не обязательно знакомство с основами математического анализа: функции и их производные; линейной алгебры: вектора, матрицы и операции с ними; теории вероятностей и статистики.
• Знание английского языка на уровне чтения технической документации.

• Высшее образование
• Среднее профессиональное образование

• Готовность упорно учиться, искать информацию и много самостоятельно работать – без этого не стать хорошим разработчиком!
• Готовность на протяжении всего курса регулярно выделять достаточно времени учебе.
• Уверенное владение ПК: установка/удаление ПО, работа с текстовыми редакторами, браузером Google Chrome.
• Развитое логическое мышление, умение структурировать информацию.
• Отсутствие проблем с школьной математикой. Решение квадратных уравнений и простейших систем линейных уравнений не вызывают проблем. Понимание, как нарисовать графики простейших линейных и квадратичных функций. Умение решать простейшие задачи с участием логарифма и экспоненты.
• Если все же что-то из списка выше вызывает сомнения, то вам должно быть достаточно просто сесть вечером и повторить эти темы. Обязательно сделайте это, будет полезно перед курсом!
• Очень желательно, но не обязательно знакомство с основами математического анализа: функции и их производные; линейной алгебры: вектора, матрицы и операции с ними; теории вероятностей и статистики.
• Знание английского языка на уровне чтения технической документации.