Введение в аналитику, аналитический отчёт в Google Sheets. Узнаете, кто такой аналитик данных и какие задачи он решает. Познакомитесь с пайплайном работы аналитика. Создадите свой первый аналитический отчёт в Google Sheets.
Основы SQL, извлечение данных для анализа. Узнаете, как могут храниться данные, и познакомитесь с языком запросов SQL для работы с базами данных. Напишете первые запросы на SQL и научитесь извлекать данные под задачу с фильтрацией, группировкой, сортировкой.
SQL, обработка данных. Продолжите знакомиться с инструментами SQL и научитесь обрабатывать данные для анализа: устранять дубликаты и работать с пропущенными значениями. Сможете извлекать данные из нескольких таблиц, используя операторы JOIN, подзапросы и СТЕ.
SQL, анализ данных и решение ad-hoc задач. Научитесь применять продвинутые инструменты SQL для решения ad-hoc задач разной сложности. Познакомитесь с необходимыми понятиями описательной статистики.
Визуализация данных с помощью DataLens, создание дашбордов. Разберётесь с основами визуализации данных в BI-инструменте DataLens. Научитесь подбирать тип визуализации под задачу. Изучите основы создания и настройки дашбордов.
Основы Python. Начнёте знакомство с языком программирования Python. Изучите основы синтаксиса, которые нужны для написания кода.
Python, предобработка данных. Начнёте работу с библиотекой Pandas. Научитесь предобрабатывать данные с помощью Python: очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, преобразовывать разные форматы данных.
Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python. Научитесь использовать Python для исследования и визуализации данных. Разберётесь с основами описательной статистики на примерах.
Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей. Погрузитесь глубже в контекст бизнеса и продукта. Рассчитаете и визуализируете важные для бизнеса показатели с помощью SQL, разберётесь с основами когортного анализа.
Формулировка и проверка гипотез, статистический анализ данных. Изучите основы статистического анализа данных и сможете применять статистику для проверки продуктовых гипотез.
Анализ результатов А/В-тестирования с помощью Python. Познакомитесь с дорожной картой А/В-тестирования. Научитесь самостоятельно анализировать результаты А/В-теста и формулировать выводы для бизнеса.
Анализ бизнес-требований и планирование отчётности. Научитесь проводить интервью с заказчиком, выявлять и документировать бизнес-требования, создавать эскизы дашбордов. Уделите внимание приоритизации требований и выделите критически важные для бизнеса элементы.
Проектирование дизайна дашборда и документирование его логики. Изучите принципы дизайна дашбордов. Поймёте, как работать с различными типами чартов и инструментами визуализации данных. Научитесь создавать интерактивные и параметризованные дашборды, документировать и закреплять результаты работы.
Завершение работы над дашбордом и документацией, введение в Superset. Научитесь работать с Superset: создавать чарты, датасеты и дашборды, интерактивные и параметризованные дашборды, а также документировать и администрировать данные.
Проектирование витрины данных и предобработка данных. Освоите создание витрин данных, параметризацию и фильтрацию данных, продвинутые техники SQL и основы администрирования в Superset.
Углублённая работа с данными и разработка отдельных визуализаций. Углубите свои знания в SQL и научитесь строить дашборды по готовому макету, оптимизировать запросы и обеспечивать качество данных.
Финальный проект. Решите несколько сложных аналитических кейсов на большом объёме реальных данных, используя изученные на курсе инструменты: PostgreSQL, DataLens и Superset. Разработаете комплексный дашборд, чтобы отслеживать ключевые показатели, задокументируете свои результаты в Confluence и презентуете готовое решение. Ревьюеры оценят проекты и дадут развёрнутую обратную связь, что можно улучшить.
10 кейсов от реальных компаний. Мы попросили у наших партнёров реальные задачи, проработали решение и добавили их в курс. Вы сможете сами выбрать, сколько задач дополнительно взять в работу, необязательно решать их все. Благодаря этим задачам вы с первых дней обучения будете видеть, с чем сталкиваются аналитики на работе.
Карьерный трек. Эта часть курса для тех, кто решил найти работу в IT. Вы изучите стратегии поиска работы и узнаете о тонкостях выбора компании-работодателя, подготовите резюме, напишете сопроводительное письмо и оформите портфолио.
Акселерация. Программа сопровождения: вы ищете работу, мы консультируем и помогаем. Участвовать в программе могут те, кто закончил программу трудоустройства и находится в активном поиске работы. Основной формат участия — индивидуальные консультации и публичные собеседования.
куратор и наставник всегда на связи, помощь в проектных работах
нет
Очень довольна
Проходила курс HR-менеджер. Остались только положительные впечатления. Теория изложена доступна. Интересные кейсы для проектных работ. Занимательные воркшопы. Куратор и наставник всегда на связи. Рекомендую.
много теории и практики, помощь наставников при сложностях в решении задач
непонятные ошибки в тренажёре, много однотипных заданий
Хорошая теория и много практики
Закончил курс ЯП "Python для анализа данных". Впечатления положительные, за искл. нескольких негативных моментов. Среди плюсов: практика идёт после теории и её много, задания в тренажёре позволяют набить руку на решении однотипных задач; несмотря на то, что курс короткий (всего 3 месяца), можно хорошо погрузиться в библиотеки для анализа данных, есть даже и избыточные данные про машинное обучение; кураторы и наставники всегда стараются помочь + в Пачке можно обнаружить ответы, если ранее кто-то из участников курса задавал вопросы. Минусы: иногда непонятно почему решение не проходит, тренажёр не пишет подробно, приходится спрашивать в Пачке, это не так быстро, наверное переизбыток однотипных задач для практики, хотелось бы более интересных кейсов.
Добрый день! Прохожу сейчас курс «Бэкенд на node js для фронтенд разработчиков». Нравится подача материала, примеры из реальной жизни и практика написания кода. Преподаватели и кураторы всегда рады помочь, любая проблема решается, а пожелания учитываются.
Снизил балл за ошибки в контенте курса - как в теории, так и в практике бывают ошибки по тексту, где может быть не до конца понятен смысл или текст может сбивать с толку. Это поправимо и некритично, но когда платишь деньги, хотелось бы, чтобы таких ошибок было меньше.
По практике некоторые задания не проходят, хотя выполнено было по подсказке. Но с этим помогают справляться преподаватели.
Но даже вместе с этим, я точно порекомендую практикум всем, кто ищет способ развиваться!
