Аналитика данных для начинающих от KARPOV.COURSES

Смотреть курс на KARPOV.COURSES
Дешевле на 7% с промокодом

Полная стоимость

72 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

4 600 ₽/мес

Длительность

Длительность:

5 месяцев

Дата начала

Дата начала:

05 Декабря
Дешевле на 7% с промокодом
Смотреть курс на KARPOV.COURSES

Ожидаемая З/П

Специалист, завершивший обучающие курсы, может рассчитывать на доход в размере 80000 рублей при единовременной оплате, имеет возможность выбора поэтапного внесения средств или использования рассрочки с максимальной суммой в 92000 рублей, при этом средний доход в данной сфере составляет 84666 рублей.

Для кого

"Аналитик данных" - идеальный выбор для тех, кто стоит на пороге освоения аналитики в виртуальном пространстве образовательной платформы Karpov.Courses.

Чему научитесь

В ходе обучения на курсе участники осваивают методы статистического анализа, изучают техники обработки и анализа масштабных информационных массивов, приобретают навыки в сфере машинного обучения, учатся создавать наглядные визуализации и дашборды, а также развивают умения работы с базами данных и языком SQL.

Программа обучения

1. Специалист по анализу данных: манипулирование обширными массивами информации, организация данных, конструирование информационных панелей, механизация операций, решение задач, стоящих перед предприятием.
2. Эксперт BI: создание архитектуры отчетности, разработка динамических панелей управления, содействие в выборе стратегических направлений.
3. Аналитик цифрового продукта: сотрудничество с группой разработки, улучшение функционала сервисов, анализ взаимодействия пользователей с продуктом, осуществление сравнительных тестов.

Модули курса обучения:
1. Идентификация убыли клиентов и совершенствование сервиса.
2. Применение A/B-экспериментов в мобильном приложении для знакомств.
3. Исследование статистики посещений новостного сайта с помощью Яндекс.Метрики.
4. Программирование ботов на языке Python для автоматической отправки аналитических отчетов.

Программа курса:
1. Манипулирование информационными массивами.
2. Организация и систематизация данных.
3. Конструирование информационных панелей.
4. Механизация операций.
5. Разрешение задач бизнеса.
6. Создание архитектуры отчетности.
7. Разработка динамических панелей управления.
8. Содействие в стратегическом выборе.

Кто преподает

1. Анатолий Карпов занимает позицию главного эксперта по анализу данных в компаниях Mail.Ru, VK и JetBrains, является одним из основателей образовательного проекта karpov.courses и ведет лекции в Высшей школе экономики на тему аналитики.
2. Беслан Курашов, совместно создавший karpov.courses, пропагандирует возможности BI в рамках Yandex DataLens и обладает глубокими знаниями в области визуализации информации.
3. Роман Бунин, активно продвигающий BI в Yandex DataLens и управляющий BI в Semrush, обучает созданию дашбордов и разработке аналитических систем.

Формат обучения

1. Образовательный процесс осуществляется через интернет.
2. Учебные ресурсы включают видеоматериалы и письменные изложения.
3. Выполнение упражнений, связанных с программированием.
4. Отправка выполненных работ на экспертизу с целью получения критики и рекомендаций.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
1. Исследование и обработка информации
2. Программирование на Python
3. Визуализация данных
4. Управление версиями кода
5. Работа с базами данных

Технологический стек:
1. Python
2. Jupyter Notebook
3. Pandas
4. NumPy
5. Matplotlib
6. Seaborn
7. Git
8. SQL
9. PostgreSQL
10. Redash

О курсе

IT-индустрия меняется постоянно и быстро. Чем быстрее и напряжённее программа обучения, тем проще вам будет влиться в реальную работу и следовать за изменениями. Программа курса охватывает весь спектр Hard Skills, которые нужны на позиции аналитика. Смотрите лекции и изучайте теорию, закрепляйте знания в специальных тренажерах, практикуйтесь на настоящем кластере.
Все курсы "KARPOV.COURSES"

О школе

Karpov.courses — это школа Data Science для любого уровня подготовки. Команда создаёт онлайн-курсы по аналитике данных, машинному обучению, которые помогут вам начать карьеру в IT или углубить уже имеющиеся знания. Преподаватели — опытные специалисты из ведущих российских компаний, таких как ВКонтакте, Яндекс и Mail.ru. Школа делает курсы честно и отвечает за их содержание. Репутация на рынке — это то, благодаря чему Karpov.courses выбирают сотни студентов.

О професии

Аналитик данных занимается сбором, обработкой, анализом и интерпретацией больших объемов данных. Он использует различные методы и инструменты, чтобы извлечь ценную информацию из данных и помочь принимать более обоснованные решения в бизнесе. Аналитик данных также должен уметь визуализировать данные и представлять их в понятном виде для широкой аудитории.

 

Базовые навыки аналитика данных:

  1. Понимание основных концепций статистики и машинного обучения;
  2. Знание языков программирования для работы с данными, таких как Python или R;
  3. Умение обрабатывать и анализировать большие объемы данных с помощью инструментов аналитики, таких как SQL, Tableau или Power BI;
  4. Навыки визуализации данных для представления результатов анализа в понятной форме;
  5. Опыт работы с источниками данных, такими как базы данных или веб-сайты;
  6. Умение работать в команде с другими специалистами, такими как разработчики или дизайнеры, для достижения общих целей;
  7. Знание принципов Data Governance и Data Management, чтобы обеспечить безопасность и контроль над данными.

 

Средняя зарплата аналитика данных:

  1. Уровня Junior - в России составляет около 60 000 - 100 000 рублей в месяц;
  2. Уровня Middle - в России составляет около 100 000 - 200 000 рублей в месяц;
  3. Уровня Senior - в России составляет около 200 000 - 300 000 рублей в месяц;
  4. Уровня Lead - в России составляет более 300 000 рублей в месяц.

 

В среднем в России в месяц публикуется около 10 800 вакансий.

 

Программа обучения

5 месяцев обучения
11 содержательных модулей
1 итоговый проект

 

Модуль 1. Python для работы с данными

 

Модуль 2. Git

 

Модуль 3. SQL

 

Модуль 4. Теория вероятностей

 

Модуль 5. Статистика

Отзывы о KARPOV.COURSES
4.70
5.0 5
Кирилл,

От курса только положительные эмоции.

Единственный курс по фронтенду, где учат на реальном проекте правильно применять современные технологии разработки по мере их необходимости. Преподаватели — реальные тимлиды и разработчики из ВК, могут на пальцах объяснить сложный материал, рассказывают все по делу и тут же показывают на живом примере — программу обучения очень круто продумали и реализовали. Теоретические моменты, само собой, присутствуют, но они подаются по мере надобности и не навевают сон. И самое главное, я ни разу не задал себе вопрос: "Зачем мне это нужно знать?". Рекомендую всем, кто готов серьезно начать заниматься фронтенд-разработкой, а не просто изучать javascript.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Александр,

karpovꓸcourses порадовали серьёзностью и вниманием к мелочам

Во фронтенде я не новичок, хотя по этой специальности никогда не работал. Моя работа была связана с закупочной деятельностью в сфере производства бытовой техники — никакого IT.

Фронтенд несколько лет был моим хобби: я самостоятельно изучал веб-разработку, начинал с курсов, потом занимался самостоятельно по статьям, книгам и обучающим видео. И, конечно, активно практиковался в создании собственных проектов, в том числе и на React*.

На рекламу курса Frontend наткнулся случайно. Зацепил необычный заголовок «Курсы для мидлов». Мне стало интересно, чему можно научить мидла. Начал смотреть программу курса, выяснилось, что он очень обширный и затрагивает множество тем, не относящихся напрямую к фронтенду, но с ним связанных, с которыми я не был знаком. Поэтому и решил записаться на курс. Начало обучения оправдало мои ожидания. Разработчики курса очень основательно подошли к делу — это относится и к платформе, и к организации процесса, и к содержанию лекций, и к поддержке в Slack. В этом смысле karpovꓸcourses порадовали серьёзностью и вниманием к мелочам (которые на самом деле не мелочи).

Оборотная сторона этого — цена курса. Он не из дешёвых, но своих денег стоит. Стандартный набор фронтендера — это HTML, CSS, JavaScript и какой-нибудь фреймворк. Здесь же, помимо этого, рассказывают, как устроен интернет в целом и какие протоколы на каких уровнях используются. Также рассматривают CORS-запросы, dns и ресурсные записи, хостинг, настройку серверов, вопросы безопасности, бэкенд на Firebase и многое другое. Причём всё это достаточно подробно!

Лично для меня самой трудной темой был и остаётся TypeScript. Здесь предстоит ещё много работы.
В дальнейшем хочу сменить сферу деятельности — мне нравится веб-разработка, чувствую, что это моё. И я думаю, что курс мне в этом поможет.

Ответить

next0 комментариев

 
1.0 1
Дарья,

Не стоит своих денег, сыро, слабо

Обучалась во второй половине 2023 года. Хотела именно курс DE, чтобы повысить свои текущие компетенции аналитика. Курс Карпова выбрала просто потому, что абсолютно все курсы на рынке в то время имели характеристику как "сделано плохо". К тому времени у меня уже был опыт обучения на ЯП (на аналитика), и хотелось попробовать другую платформу.

Коротко о курсе:

1. Материал в виде видео-лекций и кратких конспектов того, что объясняет преподаватель. Это тупо неудобно. Сидеть и 2 часа смотреть, как кто-то что-то в консоли тыкает или просто зачитывает презу. Зачем это сделано - не понятно. Только если в качестве наращивания личного бренда спикера. Да, была парочка реально классных модулей, которые тащили за счёт спикера, но эффект уходил почти в ноль из-за следующего пункта.

2. Теория превалирует над практикой. Я бы сказала, что примерно 20/80 (из них практики всего 20). Код ваш ревьюить никто не будет. Будет после проверки чисто ответ из серии "Ответ неверный, а тут верный".

3. Поддержка очень слабая, а иногда откровенно токсичная. Иногда после пары дежурных ответов типа "попробуйте это и вот то", студентам просто переставали отвечать.

Короче, по окончании курса, я вообще не поняла, что это было. Спасибо курсу, что я смогла вписать себе в резюме строчку о прохождении и повысить свои компетенции в глазах HR, которые меня собеседовали. Также смогла преодолеть психологический барьер перед профессией. Навыков я, к сожалению, практически никаких не получила.

Ретроспективно, сейчас я бы предпочла выбрать курс Яндекс Практикума. Даже с учётом всех недостатков, которые о нём пишут, я думаю, что в будущем Яндекс сможет допилить из него полноценный продукт. Тот же аналитик данных, на котором я училась до этого, претерпел сильные изменения с начала моего обучения и модули постепенно меняются и переписываются. В случае с Карповым, у меня уверенности в качественном улучшении продукта нет.

Ответить

next0 комментариев