Практика для аналитика данных от KARPOV.COURSES

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

Полная стоимость

36 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

3 225 ₽/мес

Длительность

Длительность:

2 месяца

Дата начала

Дата начала:

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

О курсе

Работа над реальным проектом под руководством ведущих аналитиков. На курсе вы: автоматизируете отчётность, используя связку BI + Python, прокачаете навыки программирования и работы с SQL на реальном проекте, реализуете полноценный аналитический сервис по поиску аномалий, проконтролируете все этапы эксперимента от А/А-теста до презентации результатов.
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.

Программа обучения

5 недель обучения
1 реальный проект
7 этапов работы над проектом

 

1. Знакомство с рабочим окружением

В первый рабочий день в новой компании познакомимся с данными и их структурой, вспомним навыки работы с Python, SQL, Git и для разминки решим несколько ad hoc задач.

 

2. Первый дашборд

Начнём выстраивать в компании аналитические процессы! Прежде всего разработаем простой дашборд для удобной визуализации основных продуктовых метрик.

 

3. Автоматизация отчетности

Теперь, когда все данные у нас перед глазами, перейдём к анализу ключевых показателей в различных срезах и сделаем простейшие аналитические выводы. Для удобства сотрудников компании настроим автоматическую рассылку отчёта в Telegram.

 

4. Поиск аномалий

Настало время обеспечить строгий надзор за здоровьем ключевых метрик. На офлайн данных потренируемся находить аномалии — попробуем самые разные подходы: от базовых правил до более совершенных статистических решений. Настроим автоматическое обновление системы и оценим качество её работы на данных в реальном времени: сначала просто поставим наши скрипты на cron, а затем по всем стандартам индустрии упакуем наше решение в GitLab CI/CD.

 

5. Продуктовые метрики

Мониторинг ключевых показателей настроен, и теперь самое время спуститься на уровень ниже. Подготовим дашборд с более продвинутыми продуктовыми метриками: научимся считать и визуализировать ретеншн, отток пользователей и когорты.

 

6. А/В-тесты

Проведём свой первый A/B-тест в новой компании! Рассмотрим все основные этапы проведения эксперимента: разберёмся с системой сплитования, научимся работать с метриками, на практике применим продвинутые методы статистической обработки — бакетное преобразование и линеаризацию.

 

7. Построение ETL-пайплайна

Для автоматизации сложных и взаимосвязанных задач нам потребуются более продвинутые инструменты. Воспользуемся Airflow — системой управления процессами обработки данных. Разбёремся, как она устроена, познакомимся с её возможностями и попробуем с её помощью решить важную ETL-задачу.

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