Онлайн-курс Аналитик данных
Освоите аналитику данных за 4 месяца обучения. Интенсивный формат — живые онлайн-встречи, видеоматериалы, практические задания.
Старт потока — 10 октября
Освоите аналитику данных за 4 месяца обучения. Интенсивный формат — живые онлайн-встречи, видеоматериалы, практические задания.
Старт потока — 10 октября
Максимально эффективное
обучение
это люди
Студенты учатся рядом с личным наставником и командой поддержки. Когда сложно и непонятно, к ним можно обратиться за помощью и поддержкой в личном чате
В курсах ничего лишнего. Теория без академизма. И практика, которая помогает получить профессию или навык. Поэтому курсы короче и дешевле
Вам не нужно думать о том, что и где находится. На нашей платформе удобно учиться, всё под рукой: чат с наставником, домашки и проекты
Проекты — это всегда про погружение в профессию. Практика помогает освоить базу, создать портфолио и показать работодателю, что вы умеете
О курсе
- Дата: Когда вам удобно
- Место: В любом месте
За 4 месяца пройдёте путь с нуля до джуниор-специалиста. Поэтапно изучите SQL, Python, Pandas, А/В-тестирование, Tableau, Superset и другие инструменты. Этой базы хватит, чтобы принимать правильные решения на основе данных.
Проходить курс можно в любом месте, при этом есть расписание и дедлайны. Предзаписанные видеолекции и живые онлайн-встречи с преподавателями. Разберёте теорию, инструменты, кейсы.
Курс составлялся на основе требований компаний к аналитикам данных. В быстрые сроки закрепить весь материал и отработать его на практике помогают проекты. На всех этапах работы с вами будет личный наставник.
За 4 месяца пройдёте путь с нуля до джуниор-специалиста. Поэтапно изучите SQL, Python, Pandas, А/В-тестирование, Tableau, Superset и другие инструменты. Этой базы хватит, чтобы принимать правильные решения на основе данных.
Проходить курс можно в любом месте, при этом есть расписание и дедлайны. Предзаписанные видеолекции и живые онлайн-встречи с преподавателями. Разберёте теорию, инструменты, кейсы.
Курс составлялся на основе требований компаний к аналитикам данных. В быстрые сроки закрепить весь материал и отработать его на практике помогают проекты. На всех этапах работы с вами будет личный наставник.
В Бруноям есть команда поддержки. Они помогают найти работу мечты после обучения. Если студент сделал все проекты и активно занимался на курсе, то он получает индивидуальную поддержку в трудоустройстве
В Бруноям есть команда поддержки. Они помогают найти работу мечты после обучения. Если студент сделал все проекты и активно занимался на курсе, то он получает индивидуальную поддержку в трудоустройстве
Как проходит
обучение
Учитесь по удобному графику из любой точки мира на нашей платформе
Практикуйтесь на домашних заданиях. Они состоят из трёх уровней сложности
Параллельно работайте над проектами. Они пойдут в ваше портфолио
Отправляйте наставнику практические задания. Он даст развёрнутую обратную связь в течение 24 часов
- Учитесь по удобному графику из любой точки мира на нашей платформе
- Практикуйтесь на домашних заданиях. Они состоят из трёх уровней сложности
- Параллельно работайте над проектами. Они пойдут в ваше портфолио
- Отправляйте наставнику практические задания. Он даст развёрнутую обратную связь в течение 24 часов
Актуальные знания
в курсе
Актуальные знания
в 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 твоей практике, конечно
Благодаря команде Бруноям и твоей практике, конечно
Преподаватели курса


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
Каждому студенту мы открываем доступ этому курсу, для того, чтобы обучение не прошло впустую. Проблема — люди не получают результат от обучения. Есть три основные причины:
- Нет четких целей. И даже те, кто понимает важность целей, всё равно этого не делает. Хочу поменять работу и стать крутым сммщиком — не цель, а желание. С такой постановкой результат будет соответствующим.
- Забрасывание обучения на полпути. Многие находят мотивацию на первую неделю. А вот дойти до конца не получается. Так как мозг не любит учиться регулярно.
- Отсутствие системности. Достаточно распространённое явление, когда мы хватаемся за любую информацию по выбранной теме, двигаемся бессистемно, и как следствие, безрезультатно.
Почему мы выделили именно эти три причины? Потому что занимаемся обучением уже 11 лет и видим обратную связь от учеников. На курсе рассказываем, как все эти ценные знания применять в жизни.
- Аналитика и другие data-профессии. Ключевые различия
- Обзор инструментов для аналитика
- Виртуальные окружения и для чего они нужны
- Установка anaconda. Создание и сохранение окружения. Установка пакетов
- Онлайн-альтернативы (Google Colab, Deepnote, Kaggle...)
- Контроль версий и базовые команды git
- Почему мы используем python и jupyter notebook. Важность интерактивности для исследований и экспериментов
- Что такое данные и какие они бывают
- Переменные и функции как основа кода. Написание функци
- Простые типы данных: числа и строки. Арифметика и строковые методы.
- Конверсия типов
- Логический тип и условный оператор
- Списки. Отличия от других языков
- Методы списков, сортировка
- Итерация. Циклы и разные способы итерации в python
- Кортежи и множества
- Срезы и распаковка
- Словари. Принцип изменяемых и неизменяемых типов
- Безопасная работа со словарями и другие полезные методы
- Включения (comprehensions) для списков и словарей
- Lambda-функции
- Генераторы
- Соглашения о стиле кода
- Решение задач на python
- Табличные данные и библиотека pandas
- Обзор данных. Числа и категории. Поиск пропусков и дубликатов
- Способы индексации и выбора данных в pandas
- Базовые описательные статистики
- Применение функций к столбцу, сортировка, категоризация
- Группировка, агрегация, сводные таблицы
- Зачем нужны и как работают БД
- Связи между таблицами
- Подключение и работа с базой данных на примере SQLite
- Работа напрямую через python и с помощью pandas
- SELECT, условия и сортировка
- Объединение таблиц разными методами
- Категоризация через CASE
- Группировка, агрегация и HAVING
- Важность EDA в анализе данных
- Связь описательной статистики, сводных таблиц и визуализации
- Инструменты для построения графиков: matplotlib (в том числе через pandas), seaborn
- 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. Качественное оформление графиков и аккуратная структура исследования
- Визуализация и выводы по наблюдениям
- 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
- формулируем гипотезы и проводим статистические тесты для проверки закономерностей, выявленных EDA
- Аналитический подход к бизнесу
- Метрики и воронки
- Когортный анализ
- Юнит-экономика
- Пользовательские метрики
- анализ игровых проектов
- формулируем метрики продукта, планируем на чем будем строить анали
- Автоматизация процессов анализа данных
- Потоковые данные
- Логирование событий и отчеты
- Дашборды и мониторинг: Superset, Tableau
- Загрузка данных
- Создание визуальных элементов
- Настройка взаимодействия визуальных элементов
- Выгрузка данных из Power BI
- Публикация и настройка отчетов
- Дашборды
- Введение в машинное обучение
- Задача регрессии. Линейная регрессия и ее допущения
- Оценка и валидация моделей. Метрики регрессии
- Задача классификации. Логистическая регрессия
- Метрики классификации. Проблема порога классификации
- Fair scoring rules
- Матрица ошибок и производные метрики. ROC- и PR-кривые
- Понимание данных, зависящих от времени
- Пример работы с временными рядами в pandas. Ресемплинг и скользящие средние
- Тренд и сезонность. Разложение средствами statsmodels
- Стационарные и нестационарные ряды. Разности
- Как строить бейзлайн
- Классические модели (семейство ARIMA, модели тренд+сезонность (Тейл-Вейдж или Хольт-Уинтерс))
- Модели sklearn на извлечении признаков
- Проблемы и возможности аналитики больших данных
- Введение в Hadoop и принцип MapReduce
- Этические аспекты в анализе данных
- 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




















Быстрое обучение
без потери качества
Менеджеры помогут выбрать курс, который вам действительно нужен
В курсе будет много практики и заданий
с разным уровнем сложности
Обратная связь от преподавателя и наставника поможет выполнить задачу на 100%
Несколько месяцев от начала обучения до решения вашей задачи
Вопросы и ответы
По окончании курса вы получаете электронный сертификат. Ученики часто используют его при устройстве на работу, но стоит помнить, что самое ценное — это навык, который вы освоите.
Отдел по работе с клиентами работает по будням с 10.00 до 19.30 и по выходным с 10.00 до 16.30. Все занятия заканчиваются до 22.00
Если вы пропустили какую-то тему или хотите освежить информацию — можете бесплатно пройти весь курс или пропущенное занятие в течение года. А в общем чате вы сможете получить материалы с пропущенного занятия.
После окончания курса действуют накопительные скидки: 10% на второй, 15% на третий и 25% на четвертый курс. Срок действия скидок не ограничен.
На курсе будет информация по подготовке к работе: как пройти собеседование, где искать работу и заказы, как составить резюме и выгодно отличаться от соискателей, как оформить портфолио, с какими заказчиками имеет смысл работать, с чем придётся столкнуться в начале работы.
Ученики уже на курсе размещают информацию о себе и контактируют с заказчиками, а преподаватели и кураторы дают рекомендации, исходя уже из их конкретной ситуаций. А еще у нас есть центр карьеры, где можно посмотреть все действующие стажировки для студентов.
При такой поддержке у вас есть все шансы получить работу в короткие сроки.
Если у вас есть конкретные задачи и проект, вы можете работать над ними на курсе под присмотром преподавателя.
Отсутствие своего проекта - не проблема. На курсе вы получаете профессию, выполняя задания, которые мы подготовили.
Закажите обратный звонок, мы подберём для вас удобное время.
Если вам необходимо дополнительное, официальное подтверждение вашего обучения, мы можем выдать удостоверение о повышении квалификации. Право на выдачу имеют государственные и частные учреждения, имеющие подтверждение качества обучающих программ на соответствие нормам ГОСТа.
Вы можете оформить беспроцентную рассрочку на 3, 6, или 12 месяцев.
Вы можете пройти курс индивидуально.
Стоимость зависит от количества часов и программы курса, которая составляется на основе необходимых для вас тем.
Мы оставляем на сайте только востребованные курсы. Если что-то устаревает или утрачивает свою актуальность — мы их убираем.
Все программы курсов планово обновляются каждые полгода, либо по мере выхода серьёзных изменений.