курс
Получи специальность,
которая пригодится
которая пригодится
Дата-аналитик:
старт карьеры
старт карьеры
месяца
обучения
обучения
4
учебных
модулей
модулей
6
бюджетных
мест
мест
100+
↓
Data-аналитик — это специалист, который умеет собирать, обрабатывать и интерпретировать большие данные. На курсе вы научитесь собирать, обрабатывать и анализировать большие данные для решения задач компаний в самых разных отраслях.
Средняя заработная плата в месяц
0–1,5 года стажа
Junior Data Analyst
4–6 лет стажа
Senior Data Analyst
50000–70000 ₽
160000–200000 ₽
200000–250000 ₽
1–3 года стажа
Middle Data Analyst
Типичные задачи
аналитик делает выгрузку из базы данных
отделу кадров нужен список сотрудников, у которых в семье больше двух детей
аналитик собирает данные, на основе этого выдвигает ряд гипотез и начинает их тестировать, чтобы решить текущую проблему бизнеса.
владелец интернет-магазина видит, что на сайте снизилась конверсия, при этом никаких существенных изменений в функциональность сайта не вносили.
Провести исследование
Выгрузить данные
для определённой цели
для определённой цели
→
→
Программа курса
Срок обучения — 4 месяца
Профессиональный модуль
Проектирование дизайна исследования в Big Data (основы методологии)
Вы научитесь:
• Определять проблему и цель исследования;
• Выстраивать концептуальную модель объекта / предмета исследования;
• Определять необходимые типы и источники данных для исследования;
• Осуществлять выбор инструментов и методов анализа данных исходя из целей и задач проекта.
• Определять проблему и цель исследования;
• Выстраивать концептуальную модель объекта / предмета исследования;
• Определять необходимые типы и источники данных для исследования;
• Осуществлять выбор инструментов и методов анализа данных исходя из целей и задач проекта.
Профессиональный модуль
Сбор данных из открытых источников
Вы научитесь:
• Работе с Google Colab
• Собирать данные из открытых источников с помощью API с использованием языка программирования Python
• Парсить данные из открытых источников с использованием Python.
• Работе с Google Colab
• Собирать данные из открытых источников с помощью API с использованием языка программирования Python
• Парсить данные из открытых источников с использованием Python.
Профессиональный модуль
Разведочный анализ данных (EDA) на Python
Вы научитесь:
• Осуществлять чистку и преобработку данных
• Анализировать взаимосвязи между переменными
• Реализовывать графический и неграфический виды анализа
• Осуществлять первичную визуализацию данных (box-plot, pie-chart, гистограммы и т. д.).
• Осуществлять чистку и преобработку данных
• Анализировать взаимосвязи между переменными
• Реализовывать графический и неграфический виды анализа
• Осуществлять первичную визуализацию данных (box-plot, pie-chart, гистограммы и т. д.).
Профессиональный модуль
Матстатистика и проверка гипотез
Вы научитесь:
• Ставить гипотезы и осуществлять их проверку
• Осуществлять A/B тестирование
• Осуществлять регрессионный и корреляционный анализ
• Интерпретировать результаты анализа.
• Ставить гипотезы и осуществлять их проверку
• Осуществлять A/B тестирование
• Осуществлять регрессионный и корреляционный анализ
• Интерпретировать результаты анализа.
Профессиональный модуль
Хранение данных в PostgreSQL
Вы научитесь:
• Основам языка программирования структурированных запросов (SQL, Structured Query Language)
• Использовать SQL для создания баз данных
• Заполнять данными и выполнять запросы к базам в PostgreSQL.
• Основам языка программирования структурированных запросов (SQL, Structured Query Language)
• Использовать SQL для создания баз данных
• Заполнять данными и выполнять запросы к базам в PostgreSQL.
Профессиональный модуль
Визуализация данных и подготовка аналитического отчёта
Вы научитесь:
• Визуализировать результаты для решения конкретной задачи;
• Определять эффективные способы представления результатов;
• Структурировать и создавать презентации;
• Писать аналитические отчеты.
• Визуализировать результаты для решения конкретной задачи;
• Определять эффективные способы представления результатов;
• Структурировать и создавать презентации;
• Писать аналитические отчеты.
Карьерный модуль
Карьера
Дата-аналитика
Дата-аналитика
Вы научитесь:
• Cоставлять карьерный план, определять планируемую траекторию движения к карьерной цели и методы её достижения;
• Cоставлять резюме, собирать портфолио, писать сопроводительное письмо;
• Определять стратегию подготовки к собеседованию и техническому интервью.
• Cоставлять карьерный план, определять планируемую траекторию движения к карьерной цели и методы её достижения;
• Cоставлять резюме, собирать портфолио, писать сопроводительное письмо;
• Определять стратегию подготовки к собеседованию и техническому интервью.
Стажировка
Симулятор аналитической деятельности
Вы научитесь:
• разрабатывать аналитическое решение под поставленную задачу;
• формулировать алгоритм решения аналитической задачи;
• осуществлять предобработку и анализ данных под прикладную задачу;
• представлять результаты аналитической задачи.
• разрабатывать аналитическое решение под поставленную задачу;
• формулировать алгоритм решения аналитической задачи;
• осуществлять предобработку и анализ данных под прикладную задачу;
• представлять результаты аналитической задачи.
Наши преподаватели
- Вячеслав ГойкоДиректор Центра прикладного анализа больших данных, директор Университетского консорциума исследователей больших данных
- Юлия МундриевскаяРуководитель Академии «Дата-дайвинг», ведущий аналитик Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
- Полина БасинаАналитик Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
- Анастасия АбазовскаяИнженер-программист, VDOM Research
- Вячеслав БакулинData-scientist Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
- Ольга АрхиповаАналитик, Yandex Medialab
- Борис ПякилляСтарший преподаватель ТПУ
- Эдуард СайфулинТехнический директор Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
- Алексей БлагининТехнический специалист Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Инструменты,
которые вы освоите
Python
Высокоуровневый язык программирования
Pandas
Инструмент анализа и манипулирования данными с открытым исходным кодом
Matplotlib
Библиотека для работы с графикой
Beautifulsoup
Библиотека для синтаксического разбора файлов HTML / XML
Scrapy
Фреймворк для
веб-краулинга
веб-краулинга
Selenium
Инструмент для автоматизации действий веб-браузера
Requests
Библиотека, с помощью которой можно делать запросы в интернет
sciPy
Библиотека для языка программирования Python
PostgreSQL
Свободная объектно-реляционная система управления базами данных
DataLens
Сервис для бизнес-аналитики
Seaborn
Импорт наборов данных и библиотек
Навыки, которые
вы приобретёте
вы приобретёте
- Разрабатывать аналитическое решение в соответствии
с поставленной задачей - Cобирать данные из открытых источников
с помощью библиотек BeautifulSoap, Scrapy, Selenium, Requests - Получать данные из хранилищ с помощью языка SQL (PostgreSQL)
- Осуществлять проверку, обработку и анализ (графический и неграфический)
данных с помощью языка программирования Python - Ставить гипотезы и осуществлять их проверку
- Применять в работе ключевые математические методы и основы статистики
- Визуализировать и представлять результаты аналитической работы,
строить дашборды и аналитические отчеты
Что ещё ждёт на курсе?
1
Онлайн-обучение:
изучайте материалы в удобное для вас время и приходите на консультации
2
Реальный опыт
Стажировка в формате симуляции работы аналитика
3
Постоянная поддержка
Поддержка слушателей командой кураторов и тьюторов — специалистов-практиков, готовых помочь углубиться в отрасль;
4
Пополняем портфолио
Выполнение индивидуального проектного задания, которое можно использовать для своего профессионального портфолио;
5
Профессиональное комьюнити
Выпускники программы попадают в профессиональное комьюнити аналитиков, где могут делиться знаниями и спрашивать помощи у единомышленников.
6
Удобные инструменты
Для обучения используются доступные инструменты, которые останутся у вас после обучения
Стань специалистом,
для которого есть вакансии!
для которого есть вакансии!
Переходи по кнопке и оставляй заявку
Мы рады ответить на все ваши вопросы!