Аналитик данных ПРО от Eduson Academy

Профессионал, завершивший обучающие модули, в среднем может рассчитывать на доход в размере 130000 рублей.

"Аналитик данных" – программа, заточенная под обучение искусству анализа информационных массивов.

Изучение методов исследования информации, включая статистическое моделирование, освоение инструментов для обработки объемных данных, в том числе Python, R и SQL, а также приобретение навыков в области визуализации информации и создания информационных панелей, вдобавок к разработке и использованию баз данных с применением SQL.

1. Исследование массивов информации.
2. Разработка предположений и выводов для совершенствования рабочих процессов.
3. Определение закономерностей в данных.
4. Разработка стратегий для решения корпоративных задач.
5. Применение SQL для манипуляций с данными в базах.
6. Использование Power BI для детального анализа информации.
7. Создание наглядных отчетов с помощью Power BI.
8. Анализ ключевых показателей и экономических метрик.

1. Основы аналитических навыков.
2. Принципы бизнес-анализа для специалистов.
3. Работа с данными через Excel и Google Sheets.
4. Расширения Power Query и Power Pivot для углубленного анализа.
5. Применение статистических методов в Excel для исследования данных.

1. Работа с базами данных через SQL: четыре практических примера.
2. Обучение анализу данных с Power BI: тридцать четыре урока.
3. Мастерство визуализации данных с Power BI: восемь практических заданий.
4. Изучение метрик и основ Unit-экономики: семь теоретических занятий.
5. Практика тестирования гипотез: два кейса.
6. Освоение A/B-тестирования: семь уроков.
7. Программирование на Python для аналитических задач: четыре кейса.
8. Ускорение карьерного роста: двадцать уроков.
9. Развитие умений публичных выступлений и работы с PowerPoint: двадцать два урока.
10. Завершающий проект: реализация бизнес-задачи, извлечение данных с использованием SQL, анализ в Excel или Python, демонстрация результатов в виде отчета и получение сертификата.

1. Проектирование структур баз данных.
2. Обзор типов данных в PostgreSQL.
3. Основы написания SQL-запросов.
4. Интеграция данных из разнообразных источников.
5. Автоматизация процессов обработки информации.
6. Продвинутый анализ данных.
7. Создание интерактивных дашбордов.
8. Настройка графиков и фильтров для отчетности.

1. SQL в контексте баз данных: четыре реальных примера.
2. Глубокий анализ данных с Power BI: тридцать четыре урока и шесть кейсов.
3. Наглядная визуализация информации с Power BI: восемь заданий.
4. Изучение метрик и Unit-экономики: семь уроков, тридцать четыре лекции и один практический пример.
5. Проверка гипотез на практике: два случая.
6. A/B-тестирование: семь теоретических и девять практических занятий, два кейса.
7. Программирование на Python для анализа: четыре кейса.
8. Ускорение профессионального развития: двадцать уроков и сорок четыре лекции.
9. Мастерство презентаций и публичных выступлений: двадцать два урока.
10. Итоговый проект: решение бизнес-задачи, экстракция данных через SQL, аналитика в Excel или Python, презентация итогов и получение диплома.

1. Аналитический эксперт Роман Павлов обладает более чем десятилетним стажем в данной сфере.
2. С двадцатилетним профессиональным пути в аналитике, Алена Артемьева руководит отделом на платформе Работа.ру.
3. Елена Серегина, преподающая в МФТИ и основавшая аналитическую компанию Datalatte, имеет свыше десяти лет опыта.

1. Образовательный процесс осуществляется через интернет.
2. Практическая направленность курса: множество практических заданий, включая 32 учебных ситуации и специализированные тренажеры.
3. Индивидуальный наставник сопровождает учащегося в течение года, предоставляя поддержку каждый день недели.
4. Дистанционное обучение предназначено для тех, кто желает освоить специальность "Аналитик данных" начиная с азов.

Ключевые компетенции:
1. Исследование данных с использованием Python
2. Применение методов машинного обучения для прогнозирования результатов
3. Аналитика информации с применением Excel и Google Sheets
4. Управление базами данных и составление запросов на языке SQL
5. Проведение A/B-тестов для проверки статистических гипотез

Инструменты и технологии:
1. SQL
2. Power BI
3. Python
4. Excel
5. Google Sheets
6. A/B-тестирование
7. Методы машинного обучения

Удостоверение о повышении квалификации и диплом с уникальным номером, печатью, подписью основателя выдаются академией Eduson, лицензированной под номером 00374370 с 27 мая 2022 года.