Аналитика данных для начинающих от KARPOV.COURSES

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

Полная стоимость

80 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

3 833 ₽/мес

Длительность

Длительность:

5 месяцев

Дата начала

Дата начала:

10 Октября
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
4.7
5.0 5
Виктория,

Как влюбиться в ML за 7 месяцев?

Кликбейтный заголоовок, но другой я не придумала)
Мне действительно очень понравился курс, это был очень хороший толчок вверх, я узнала огромное количество новой инфы, которую я сейчас и применяю, хотя пока больше в исследовательской деятельности(выйграла 2 хакатона и участвую в научных конференциях, связанных с ии),так как я сейчас учусь в универе и совмещать пока не успеваю, но это только пока)). Подача информации, ее актуальность и структурированность - это все 10 из 10. Правда у меня уже был бэкграунд в плане высшей математики и года полтора опыта в программировании на питоне, так что материал мне дался не сильно прям сложно, к тому же я еще и много читала сама, что тоже важно, так как перекладывать все на курс не очень эффективно; но это было интересно, не нудно, я делала домашку без задней мысли, по типу: "когда же это все закончится", - а это я вам скажу, что очень важно.
Но что вот прям хочется сказать, так это огромное спасибо преподавателям, которые все это придумали и создали, это все очень круто, и у меня есть огромное желание и дальше развиваться в этой сфере, чего я искренне желаю каждому.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Екатерина,

Спасибо за такой качественный контент!

На данный момент я работаю в сфере телекоммуникаций на должности руководителя направления, мы занимаемся планированием сетей связи. До этого училась в техническом ВУЗе, так что математическая база изначально у меня была.
Мне захотелось сменить сферу деятельности, поэтому стала смотреть, что предлагается на рынке онлайн-обучения. Выбирала между многими школами и остановилась на karpov.соurses, потому что вы специализируетесь на Data Science и меня привлекла такая узкая направленность. Мне кажется, DS — очень крутое направление. Это то, что нас уже окружает: от рекомендательных сетей и банковского скоринга до нейросетей, которые генерируют изображения и убирают шум с аудиодорожек. Я уверена, что в будущем в очень многих сферах эти технологии будут использоваться и спектр применения очень широк уже сейчас.
Курс мне в целом понравился, он хорошо структурирован, очень много материала охвачено: от очистки данных и визуализации до Machine Learning и Deep Learning. Задания в блоках были сложными, но преодолимыми, я многому научилась методом проб и ошибок. Мне субъективно кажется, что при общении в DS-коммьюнити я всегда понимаю, о чём идёт речь в разговорах на ML-темы. Иногда я вижу решение вопроса, который ребята задают, например, в чатах, потому что мы это разбирали в курсе. Мои самые любимые блоки — это Python и «Основы машинного обучения». В них было очень много интересных нюансов, например, в блоке Python — работа с Git, Airflow и SQL; в модуле по МО были подробно разобраны все основные алгоритмы и много фишек по обработке признаков. Очень классно, что был обзор Deep Learning: можно теперь применять Трансформеры в соревнованиях.

Я пока не начала искать работу в сфере DS, но в ближайшее время собираюсь это сделать. Также планирую воспользоваться помощью рекрутеров karpov.соurses. Для меня этот курс был вводным в новую специальность, и этим летом я планирую поступать в магистратуру ИТМО по направлению «Искусственный интеллект», потому что хочу дальше развиваться в этой сфере.
Отдельное преимущество курса — это коммьюнити. Во время учебы я подружилась с однокурсницей, и теперь мы регулярно общаемся и встречаемся на дата-ужинах, которые устраивает Open Data Science.
Спасибо за такой качественный контент! Хотелось бы больше поддержки во время выполнения финального проекта, но в целом курс получился очень крутой.
Хочу дать совет тем, кто начинает: в учёбе главное — привычка. Мне помогло чёткое следование расписанию занятий. Так легче было садиться за выполнение заданий и проще дойти до конца. Я училась 6 дней в неделю минимум по часу и старалась придерживаться этого расписания, даже если отставала из-за отпуска и больничного.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Igor,

Много практики и отличный курс!

До этого момента имел дело с ML только в теории и немного практики, после этого курса понял что такое настоящий промышленный ML и что он из себя представляет. Я Вам обещаю вы научитесь и ML, DL , статистики и Python.

Приэтом хочу отметить довольно сложный курс, особенно под конец появляется много дэдлайнов и приходилось много действителньо заниматься и решать.

Остался полностью доволен, рекомендую Всем кто хочет вкатиться в эту область!

Ответить

next0 комментариев