курс
Получи специальность,
которая пригодится
Дата-аналитик:
старт карьеры
месяца
обучения
4
учебных
модулей
6
бюджетных
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

Программа курса

Срок обучения — 4 месяца

Наши преподаватели
Вячеслав Гойко
Директор Центра прикладного анализа больших данных, директор Университетского консорциума исследователей больших данных
Юлия Мундриевская
Руководитель Академии «Дата-дайвинг», ведущий аналитик Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Полина Басина
Аналитик Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Анастасия Абазовская
Инженер-программист, VDOM Research
Вячеслав Бакулин
Data-scientist Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Ольга Архипова
Аналитик, Yandex Medialab
Борис Пякилля
Старший преподаватель ТПУ
Эдуард Сайфулин
Технический директор Центра прикладного анализа больших данных НИ ТГУ
Алексей Благинин
Технический 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
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
  • 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!
Переходи по кнопке и оставляй заявку
Мы рады ответить на все ваши вопросы!
Мундриевская Юлия,
руководитель образовательной программы
muo@data-diving.ru