Курс Аналитик данных
Научитесь работать с данными: собирать, обрабатывать и визуализировать. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе и месяц проектной работы вместе с личным наставником
Научитесь работать с данными: собирать, обрабатывать и визуализировать. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе и месяц проектной работы вместе с личным наставником
Как мы создаем
хорошие курсы
Группы 5-10 человек, чтобы каждому было комфортно задавать вопросы, общаться с преподавателем и учиться командной работе
нет результатов
Дедлайны и расписание помогают побороть прокрастинацию. 91% наших студентов в этом формате проходят курс до конца
У вас будет чат группы. Комьюнити со всеми студентами. Разбор домашних заданий и работа по проектам. Всё это погружает в обучение
О курсе
59900 ₽Развиваться можно не только в IT. Анализ данных востребован во всех областях: от искусства до медицины
Развиваться можно не только в IT. Анализ данных востребован во всех областях: от искусства до медицины
Чему вы научитесь
на курсе
Чему вы научитесь
на курсе
- Основы аналитики
- Основы Python.Типы данных. Особенности
- Библиотека Pandas
- Основы SQL
- Исследовательский анализ данных (EDA)
- Статистический анализ данных
- Проведение A/B-тестирований
- Анализ бизнес-показателей
- Визуализация в Tableau
- PowerBI
- Основы прогнозирующего моделирования
- Анализ временных рядов
- Работа с большими данными. Этика данных
в вашем резюме!
Благодаря команде Бруноям и своей практике, конечно
С кем пройдете этот путь
Эмиль Шакиров
Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.
Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.
Занимаюсь DS уже 3 года. Большую часть времени работал в компании Газпромнефть. Сейчас работаю Data scientist в Сбере.
Если тебе нравится разбираться в новых, интересных областях знаний. Если тебе нравятся вызовы. Если ты хочешь быть на передовой новых открытий и технологий тебе точно нужно заняться Data Science. Меня привлекает в DS то, что тут не бывает однотипных задач. Вчера ты вместе с бизнес аналитиком собирал требования у заказчика, сегодня строишь красивые графики и генерируешь гипотезы, а завтра ты пишешь скрипты с моделями машинного обучения. DS настолько большая и интересная область, что твой рост в ней не ограничен ничем. Я же помогу тебе сделать первые шаги на этом пути.
Курс интересный. Работа преподавателя на отлично: объяснение материала понятно, при необходимости с разными подходами; всегда был готов развёрнуто ответить на любые вопросы; всегда на связи, понятная и подробная обратная связь по домашним заданиям.
Программа курса
-
Определение и обзор темы
-
Различия в интерпретации задач
-
Типичные задачи Data Analyst
-
Программные среды
-
Необходимые навыки
-
Тенденции в сфере Data
-
Взаимосвязи с другими областями
-
Практические кейсы и примеры
-
Таблицы и cлайсеры
-
Power Query и Power Pivot в Excel
-
Power Query
-
Power Pivot
-
Введение в БД
-
Обзор основных баз данных
-
Реляционная модель данных
-
Взаимодействие с БД и Среды (Python/SQL клиенты)
-
Подключение к PostgreSQL
-
Введение в SQL
-
Основные операторы SELECT, WHERE, LIMIT
-
Операторы AND/OR/NOT, CASE/IN/ANY/BETWEEN
-
JOINS (LEFT, RIGHT, FULL, SELF)
-
JOIN vs UNION
-
Aggregate Functions (SUM, COUNT, AVG)
-
Оконные функции (First_value, Last_value, RANK, LEAD, LAG, SUM, COUNT)
-
GROUP BY/ORDER BY/DISTINCT/LIMIT OVER
-
WHERE vs HAVING
-
Best Practices и способы отлова ошибок
-
Примеры использования в аналитических задачах
-
Введение в Python и Jupyter Notebook
-
Основы программирования на Python
-
Простые типы данных
-
Логический тип и условные операторы
-
Списки и методы работы с ними
-
Кортежи, множества и другие типы
-
Словари
-
Понимание включений для списков и словарей
-
Введение в lambda-функции
-
Основы генераторов
-
Соглашения о стиле кода в Python
-
Введение в Pandas
-
Работа с данными в Pandas
-
Применение функций и категоризация
-
Группировка, агрегация и сводные таблицы
- Что такое генеральная совокупность и выборка
- Повторяем и углубляем описательные статистик
- Корреляция.
- Бытовая формулировка законов больших чисел и классической ЦПТ
- Доверительные интервал
- От интервалов к проверке гипотез
- Т-тесты для зависимых и независимых выборок
- U-тест и W-тест
- P-value и его неверные трактовки
- Ошибки I и II рода
- MDE и размер выборки
- Поправки для множественных экспериментов
-
Особенности проверки гипотез в бизнесе
-
Проектирование экспериментов
-
Приоритизация гипотез
-
Подготовка и оптимальная длительность A/B теста
-
Анализ результатов A/B теста
-
Аналитический подход к бизнесу
-
Основные метрики и воронки
-
Когортный анализ
-
Юнит-экономика
-
Важность EDA в анализе данных
-
Связь описательной статистики, сводных таблиц и визуализации
-
Инструменты для построения графиков: Matplotlib (в том числе через pandas), Seaborn, Plotly
-
Численные данные: гистограмма, диаграмма размаха, violin plot
-
Категории: столбчатая диаграмма
-
Исследование взаимосвязей и закономерностей
-
Выбор оптимального графика в зависимости от задачи
-
Как рассказать историю с помощью данных
-
Обзор Tableau Prep
-
Работа с данными в Tableau Prep
-
Joins с дуплицированными данными
-
Объединение по нескольким полям
-
Joining vs Blending Data
-
Очистка данных
-
Трансформации данных в Tableau Prep
-
Data extract vs Live connection
-
Data Flow vs Data source
-
Типы данных в Tableau
-
Агрегация и Детализация
-
Доступ к проектам
-
Взаимодействие и настройка: Параметры, Подсказки, Фильтры, Анализ времени, Множества, Группы, Линии тренда, Тепловые карты
-
Карты и местоположение
-
Основные вычисления: основные агрегации, уровень строки против уровня представления, основные вычисления, Table calculations, уровень детализации (Level of Detail) выражения
-
Дашборды и истории: введение в дашборды, создание дашборда, навигация по дашборду
-
Повторение и обзор
-
Советы по дальнейшему обучению и развитию в области Tableau
-
Обзор Power BI
-
Power BI Desktop и Power BI Service
-
Подключение к источникам данных
-
Загрузка и трансформация данных
-
Моделирование данных в Power BI
-
Отношения и Joins
-
Основы DAX (Data Analysis Expressions)
-
Создание мер (Measures) и вычисляемых столбцов
-
Визуализация в Power BI
-
Лучшие практики дизайна в Power BI
-
Продвинутые возможности Power BI
-
Сравнительный анализ: Tableau vs. Power BI
-
Дальнейшие шаги в освоении Power BI
-
Понимание данных, зависящих от времени
-
Работа с временными рядами в pandas: ресемплирование и скользящие средние
-
Тренд и сезонность: разложение с использованием statsmodels
-
Стационарные и нестационарные временные ряды: дифференцирование
-
Создание базовой модели
-
Классические модели (семейство ARIMA, модели тренд+сезонность, такие как Holt-Winters)
-
Использование моделей sklearn для извлечения признаков
-
Аспекты валидации моделей временных рядов
-
Проблемы и возможности анализа больших данных
-
Введение в Hadoop и принцип MapReduce
-
Лучшие практики
-
Технологии Big Data
-
Этические аспекты в анализе данных
-
Использование нейросетей на примере Chat GPT
-
Положения о конфиденциальности и лучшие практики
-
Обеспечение безопасности и анонимности данных
О Бруноям
Бруноям — это практический подход к образованию. Мы делаем курсы для тех, кто хочет получить новую профессию, сменить сферу деятельности или решить свою бизнес-задачу. На собеседовании стали спрашивать не наличие диплома, а навыки, которыми человек обладает. Мы в Бруноям как раз и даём те самые навыки и умения, которые позволяют попробовать себя в новой профессии или совершенствоваться. Мы делаем образование для тех, кто хочет и готов пробовать новое, меняться, искать себя и свою работу мечты
Вопросы и ответы
Мы помогаем сделать хорошее резюме, оформить портфолио, подготовиться к собеседованиям. Каждый студент может обратиться за помощью к экспертам из карьерного центра Бруноям.
Образовательная деятельность в Школе Бруноям ведется на основании государственной лицензии.
Вы можете оформить налоговый вычет, если вы работаете по трудовому договору и являетесь налоговым резидентом РФ.
Чтобы получить налоговый вычет за обучение, нужно собрать документы, включая договор с учебным заведением и чеки об оплате, и подать декларацию 3-НДФЛ в налоговую инспекцию. Вычет можно оформить за себя или близких родственников. Для получения вычета через работодателя подайте заявление и справку об оплате в налоговую через личный кабинет на сайте ФНС. Возврат составит 13% от суммы расходов на обучение.
Вы всегда можете спросить про налоговый вычет у наших менеджеров — они помогут разобраться в процессе.
Подробнее о налоговом вычете читайте в нашей статье.
Вы можете спланировать свой бюджет и оплатить курс разными способами:
- У нас есть беспроцентная рассрочка от Т-банк и Сбербанк. Проценты Школа берёт на себя.
- Принимаем оплаты иностранными картами.
- Доступна оплата частями через сервис Яндекс Сплит. Можно разделить оплату на 2, 4, 6 месяцев.
- Обучение может оплатить ваш работодатель: заключаем договор с юрлицом, выставляем счёт на оплату, после открываем доступ к курсу.
Рядом с вами будут эксперты в профессии — преподаватели и наставники. Они помогут систематизировать знания, расскажут об инструментах и возможностях, доведут ваши проекты до ума, чтобы у вас было хорошее портфолио.
English
РусскийРезультативность, Добро и Юмор! Их нам вполне хватает, чтобы на каждом этапе максимально удовлетворить наших учеников и довести их до результата.