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.
структура, понятная теория, подготовленная инфраструктура, поддержка куратора и наставника, практика на реальных кейсах
нет их
DevOps для эксплуатации и разработки
Курс оставил очень положительное впечатление) Материал подаётся структурировано и понятно, даёт действительно практические знания, которых достаточно, чтобы уверенно начать искать работу в этой сфере. Самый большой плюс - это подход и метод обучения. С самого начала даётся исходный код приложения, на которое со временем начинаешь применять DevOps-практики. Сначала разворачиваешь его как сервис на выделенной виртуальной машине, затем в Docker-контейнере, потом через Docker Compose и, наконец, переходишь в Kubernetes, а заканчиваешь всё это дело деплоем через Helm. Параллельно изучаешь GitLab, тестирование, мониторинг, инфраструктуру как код (IaC), DevSecOps и многое чего ещё. Да, возможно, бОльшая часть курса довольно поверхностная, но это я тоже считаю плюсом, потому что буквально с нуля уже можно при должном усилии получить фундаментальные знания по направлению DevOps и уже искать работу. Для меня это было самым главным плюсом, потому что сам узнал много нового и сразу же пощупал это на практике. Отдельно хочу отметить наставника всегда был на связи, подробно отвечал на вопросы и помогал разобраться даже в сложных моментах. По каждой главе проводил онлайн-вебинары, где очень понятно объяснял темы, давал советы и best practice. Куратор тоже очень порадовал: быстро реагировал, был отзывчивым и поддерживал на протяжении всего обучения. Теория описана тоже очень интересно и понятно, нет кучи монотонного текста, скопированного с документации, описывается ключевая мысль понятным языком, приводятся аналогии из реального мира, а для тех, кто хочет погрузиться ещё сильнее, оставляют ссылку на литературу. Очень приятно, что материалами вебинаров и теорией можно пользоваться даже после окончания курса, удобно, если нужно повторить какую-то тему или просто освежить знания. В целом курс даёт не просто теорию, а реальные навыки, которые можно применять на практике. Рекомендую тем, кто хочет войти в профессию и получить крепкую базу)
структура курса, отзывчивость кураторов
нет их
Devops для эксплуатации и разработки
Хорошо.
Понравилась структура курса, отзывчивость кураторов и наставников, всегда шли навстречу. Ревью от наставников всегда было в тему, где критично - переделывали, где некритично - оставляли на выполнение в качестве факультатива. Впечатления хорошие!
удобство подачи информации
нет
То что нужно для начала
В отличии от курсов с видео уроками, в яндекс практикуме отлично организована система обучения. А именно, очень грамотно сочетаются теоретический материал с практическими работами. Чётко всегда знал, где какой материал находиться и что нужно повторить для выполнения практической задачи. Кураторы всегда отвечди быстро и всячески помогали с прохождением курса. Однозначно рекомендую!
