Освойте востребованную профессию
с нуля за 5 месяцев
Старт потока 23 июля 2025
с нуля за 5 месяцев
Старт потока 23 июля 2025
Аналитика данных
Профессия
Диплом
о профессиональной переподготовке
о профессиональной переподготовке
Совместная программа
О программе:
Программа ориентирована на развитие и углубление способностей и навыков в области анализа данных и проведения аналитической работы с применением технологий анализа данных, формирование системных знаний и компетенций, необходимых для профессиональной деятельности с применением технологий Big Data.
Программа ориентирована на развитие и углубление способностей и навыков в области анализа данных и проведения аналитической работы с применением технологий анализа данных, формирование системных знаний и компетенций, необходимых для профессиональной деятельности с применением технологий Big Data.
Цель реализации программы:
формирование компетенций в области очистки, проверки и обработки данных для проведения аналитических работ.
Вы научитесь
-
Разрабатывать аналитическое решение по поставленной задаче - Осуществлять проверку, обработку и анализ данных с помощью языка программирования Python
- Применять в работе ключевые математические методы и основы статистики для проверки гипотез
- Визуализировать результаты аналитической работы, строить дашборды и аналитические отчёты
- Получать данные из хранилищ с помощью SQL (PostgreSQL)
Будете владеть инструментами
-
Pythonвысокоуровневый язык программирования -
Pandasинструмент анализа и манипулирования данными с открытым исходным кодом -
Matplotlibбиблиотека для работы с графикой -
Scrapyфреймворк для веб-краулинга -
Requestsбиблиотека, с помощью которой можно делать запросы в интернет -
sciPyбиблиотека для языка программирования Python -
PostgreSQLсвободная объектно-реляционная система управления базами данных -
DataLensсервис для бизнес-аналитики -
Microsoft PowerBIсервис для бизнес-аналитики -
Seabornимпорт наборов данных и библиотек -
NumPyбиблиотека, позволяющая выполнять широкий спектр математических операций над массивами
Кому подойдёт курс?
- -1-Новичкам в программированииМы готовим специалистов с нуля. Материалы курса понятны каждому — кто только знакомится с аналитикой или продолжает обучение.
- -2-АналитикамЕсли вы уже знакомы с аналитикой, но хотите пойти дальше — это ваш шанс продолжить карьеру в IT-мире вместе с нами. Мы поможем поднять ваш уровень компетенции и начать зарабатывать больше.
- -3-МатематикамВы сможете не только производить точные расчёты, строить статистические гипотезы, но и работать с большим объёмом данных в реальных бизнес-задачах.
>200 000 ₽
162 000 ₽
80 000 ₽
50 000 ₽
3+ лет стажа
1+ год стажа
зарплата начинающего
после 6 лет стажа
Средняя зарплата дата-специалистов в России
по данным hh.ru и Роснавык, 2024 год
Программа курса, 5 месяцев
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.
Научитесь:
• работать в интерактивной облачной среде Google Colab;
• создавать, определять и изменять типы переменных;
• применять методы к основным типам данных (числовым, строковым, булевым);
• структурировать информацию, используя сложные типы данных (списки, словари, кортежи, множества, файлы);
• обрабатывать информацию, используя циклы;
• проверять выполнение условий, используя условные конструкции;
автоматизировать повторяющиеся операции с помощью функций;
• работать в интерактивной облачной среде Google Colab;
• создавать, определять и изменять типы переменных;
• применять методы к основным типам данных (числовым, строковым, булевым);
• структурировать информацию, используя сложные типы данных (списки, словари, кортежи, множества, файлы);
• обрабатывать информацию, используя циклы;
• проверять выполнение условий, используя условные конструкции;
автоматизировать повторяющиеся операции с помощью функций;
- работать с библиотеками.
Научитесь:
• осуществлять чистку и предобработку данных;
• обрабатывать типичные проблемы в датасетах.
• осуществлять чистку и предобработку данных;
• обрабатывать типичные проблемы в датасетах.
Научитесь:
• осуществлять оценку датасета;
• анализировать взаимосвязи между переменными;
• реализовывать графический и неграфический виды анализа;
• осуществлять первичную визуализацию данных (box-plot, pie-chart, гистограммы и т. д.).
• осуществлять оценку датасета;
• анализировать взаимосвязи между переменными;
• реализовывать графический и неграфический виды анализа;
• осуществлять первичную визуализацию данных (box-plot, pie-chart, гистограммы и т. д.).
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.
Научитесь:
• подключаться к базе данных;
• просматривать данные в таблице;
• писать запросы на выборку данных по поставленным условиям (применение логических функций);
• проводить расчеты с помощью агрегатных функций;
• писать условные выражения с помощью CASE;
• работать с функциями преобразования дат (извлечение из даты года, месяца, дня, преобразование типа данных строка в дату);
• примененять подзапросы и табличные выражения для написания более сложных фильтраций и поэтапного преобразования данных;
• корректировать и преобразовывать данные, функции работы со строками (извлечение подстроки, замена значений, работа с пустыми значениями.
• подключаться к базе данных;
• просматривать данные в таблице;
• писать запросы на выборку данных по поставленным условиям (применение логических функций);
• проводить расчеты с помощью агрегатных функций;
• писать условные выражения с помощью CASE;
• работать с функциями преобразования дат (извлечение из даты года, месяца, дня, преобразование типа данных строка в дату);
• примененять подзапросы и табличные выражения для написания более сложных фильтраций и поэтапного преобразования данных;
• корректировать и преобразовывать данные, функции работы со строками (извлечение подстроки, замена значений, работа с пустыми значениями.
Научитесь:
• создавать интерактивные отчеты (дашборды) в Power BI и Excel;
• трансформировать данные и создавать вычисляемые столбцы и меры для качественного анализа и визуализации данных;
• выбирать правильный тип графика, настраивать параметры визуализации, работать с фильтрацией;
• видеть ошибки визуализации.
• создавать интерактивные отчеты (дашборды) в Power BI и Excel;
• трансформировать данные и создавать вычисляемые столбцы и меры для качественного анализа и визуализации данных;
• выбирать правильный тип графика, настраивать параметры визуализации, работать с фильтрацией;
• видеть ошибки визуализации.
Научитесь:
• разрабатывать аналитическое решение под поставленную задачу;
• формулировать алгоритм решения аналитической задачи;
• осуществлять предобработку и анализ данных под прикладную задачу;
• представлять результаты аналитической задач.
• разрабатывать аналитическое решение под поставленную задачу;
• формулировать алгоритм решения аналитической задачи;
• осуществлять предобработку и анализ данных под прикладную задачу;
• представлять результаты аналитической задач.
С нашей командой поддержки
Тьюторы-практики помогают разобраться в каждой теме, кураторы направляют к цели и не дают остановиться на полпути
Подготовка с нуля
Материалы курсов понятны каждому — кто только знакомится с аналитикой или продолжает обучение
Обучение у экспертов
Все материалы готовят преподаватели-практики Центра прикладного анализа больших данных ТГУ и специалисты индустрии
Практика и трудоустройство
80% занятий — практические. Лучших студентов рекомендуем на работу нашим партнёрам
Аналитиком может стать каждый
3851 студент уже с нами
76% доходят до конца обучения с поддержкой нашей команды
80% трудоустроенных выпускников-аналитиков
5200 студентов уже с нами
82% доходят до конца обучения с поддержкой нашей команды
80% трудоустроенных выпускников-аналитиков
Преподаватели курса
- Татьяна
КабановаДоцент кафедры ТВиМС, Институт прикладной математики и компьютерных наук НИ ТГУ - Полина
БасинаАналитик, Центр прикладного анализа больших данных НИ ТГУ - Анастасия
АбазовскаяИнженер-программист, VDOM Research, Team lead Академии Дата-Дайвинг - Вячеслав
БакулинData-scientist, Центр прикладного анализа больших данных НИ ТГУ - Ольга
АрхиповаАналитик, Yandex Medialab - Даниил
ДжепаровВедущий BI аналитик, RNT Group - Георгий ПономаревTeam Lead Analyst, Playrix
- Екатерина
СавинаАналитик, Центр прикладного анализа больших данных НИ ТГУ - Анастасия
КебаData-scientist, Институт прикладной математики и компьютерных наук НИ ТГУ - Татьяна
МалаховаBI-разработчик - Татьяна
НикитинаАналитик, управление оптовых продаж Газпромнефть-Региональные продажи
Освоить навык
Заполните форму, и мы свяжемся с вами
Аналитик данных
Профессия
120 000 рублей
старт 23 июля,
84 750 рублей
84 750 рублей
Скидка 30%
доступна рассрочка:
3 платежа по 28 250 рублей
3 платежа по 28 250 рублей
Ответы на часто задаваемые вопросы
Конечно, сможете. Наши программы не требуют базовых знаний и подходят для тех, кто только-только начинает погружаться в мир данных.
Не бояться! Никто не рождается со знанием всех алгоритмов и языков программирования. В курсе будет отдельный модуль, посвященный изучению основ языка программирования Python, достаточного для обучения по программе и для работы аналитиком в будущем
Обучение по программе занимает до 5 месяцев. Все лекции в записи — вы сможете самостоятельно планировать график обучения. На занятия нужно уделять всего 6–7 часов в неделю.
Диплом о профессиональной переподготовке государственного образца от Томского государственного университета