Востребованная профессия в IT
Быстрый вход в IT
- 65к+
- 120к+
- 190к+
Кому подойдет
Желающим сменить профессию
Изучите новую специальность с нуля. Через 6 месяцев получите достаточно знаний и проектов в портфолио, чтобы искать работу в IT.
Специалистам из сфер финансов и консалтинга
Освоите анализ данных, сможете повысить свою ценность на рынке труда или попробовать себя в новой роли.
Начинающим аналитикам
Систематизируете и углубите знания. Освоите практики экспертов ведущих компанийи сможете вырасти в должности.
Чему вы научитесь
Преподаватели — эксперты
ведущих IT-компаний
Обучение ориентировано на практику
- Смотрите видеолекции, читаете лонгриды, участвуете в мастер-классах.
- Выполняете домашние задания.
- Получаете обратную связь от наставников.
- Анализируете и обсуждаете работы с однокурсниками.
- Добавляете готовую работу в портфолио.
- Готовите и защищаете дипломный проект.
Выдаем официальный диплом, чтобы подтвердить вашу квалификацию
Мы ведем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № 41 164 от 15 декабря 2020 г.
Программа
Вход в профессию
- Знакомство с профессией.
- Специализации в анализе данных.
- Траектории развития в профессии.
- Инструменты и программы.
- Софт-скилы аналитика данных
- Как учиться эффективно.
Работа с таблицами
- Поиск и сбор данных.
- Таблицы Microsoft Excel.
- Основные и дополнительные значения.
- Функции дат, чисел и текста.
- Логические функции: COUNTIF, SUMIF, IF.
- Сводные таблицы, сложные формулы.
- Оформление данных в Microsoft Excel.
- Power Query.
- Google Таблицы.
1. Анализ продаж в интернет-магазине.
2. Анализ статистики посещаемости сайта.
Основы статистики и теории вероятностей
- Теория вероятностей.
- Описательная статистика: среднее значение, медиана и мода.
- Меры разброса.
- Гистограммы, диаграммы рассеяния и ящик с усами.
- Основы математической статистики.
- T-тест, p-value, доверительные интервалы.
- А/Б-тестирование.
Основы SQL и баз данных
- Основные команды SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
- Условия и операции сравнения в SQL.
- Функции агрегации: SUM, COUNT, AVG, MAX, MIN.
- Многотабличные операторы: GROUP BY, JOIN и UNION.
- Подзапросы и индексы.
- Реляционные базы данных: PostgreSQL, MySQL.
- Проектирование, создание импорт и экспорт баз данных.
- Функции оконного анализа для агрегации данных по группам.
1. Анализ данных о клиентах и заказах в базе данных.
2. Анализ данных для системы управления задачами.
Основы программирования на Python
- Основной синтаксис Python: переменные, операторы, условные выражения и циклы.
- Jupiter Notebook.
- Консоль PyCharm.
- IDE.
- Типы данных в Python: числа, строки, списки и кортежи.
- Файлы и коллекции, словари и множества.
- Условные операторы (if-else), циклы (for, while) и функции.
- Библиотеки Python: NymPy, Pandas.
- Обработка исключений.
- Чтение и запись данных в файлы.
- Визуализация данных в Python.
1. Исследовательский анализ данных о погодных условиях.
2. Анализ данных о пассажирах корабля.
Работа с Git
- Введение в систему контроля версий.
- Основные команды Git.
- Удаленные репозитории на GitHub.
- Разметка Markdown для документации проекта.
- Разрешение конфликтов при слиянии изменений.
- Ветвление и слияние в Git.
Большие данные и машинное обучение
- Применение больших данных и машинного обучения.
- Обработка и анализ больших датасетов.
- Прогнозирование и классификация данных.
- Применение машинного обучения в бизнесе.
- Инструменты обработки больших данных: Apache Hadoop, Apache Spark.
- База данных NoSQL.
Визуализация данных в Tableau
- Обзор BI-систем: PowerBI, FineBI.
- Tableau.
- Поля данных, фильтры, таблицы распределения.
- Продвинутые визуализации.
- Создание дашбордов и отчетов.
- Подготовка презентации.
1. Дашборд с данными о финансовых показателях компании.
2. Анализ данных о клиентах и продажах.
Анализ показателей и метрик
- Показатели и метрики для разных сфер.
- Анализ воронок.
- Когортный анализ.
- Финансовые метрики.
- Метрики эффективности.
- Маркетинговые метрики.
- Продуктовые метрики.
Дипломный проект
- Сбор данных из различных источников.
- Утверждение набора метрик.
- Классификация, сортировка и очистка данных.
- Приведение данных к единому виду.
- Поиск закономерностей и их интерпретация.
- Проверка гипотез.
- Визуализация данных.
- Выводы.
Подготовка к трудоустройству
- Консультации с HR.
- Составление резюме и сопроводительных писем.
- Подготовка к собеседованиям.
- Тестовое собеседование.
- Составление портфолио.
Практика от компании Epic Growth
После выпуска
Резюме
Портфолио: от 5 до 9 уникальных проектов
Инструменты
Сопроводительное письмо
Подготовка к собеседованию
Где работают наши выпускники
В ведущих IT- и диджитал-компаниях, в известных рекламных агентствах и дизайн-студиях.