Научитесь собирать, обрабатывать и изучать данные, чтобы с помощью своих выводов помогать принимать решения в бизнесе и науке.
Вводный модуль. Эта часть курса бесплатная, чтобы вы познакомились с процессом обучения и больше узнали о профессии. А после бесплатной части выберете подходящий формат курса: базовый или расширенный.
Базовый Python. Погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой Pandas.
Предобработка данных. Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов и преобразовывать разные форматы данных.
Исследовательский анализ данных. Изучите основы теории вероятностей и статистики. Познакомитесь с Matplotlib. Будете рисовать диаграммы и анализировать графики.
Статистический анализ данных. Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики, узнаете, что такое статистическая значимость и гипотезы.
Теория вероятностей. Дополнительный курс. Вспомните или узнаете базовые термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т. д. На простых примерах и забавных задачах потренируетесь работать с числами и выстраивать логику решения.
Первый большой проект. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы на примере данных о продаже игры.
Базовый SQL. Изучите основы SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Познакомитесь с СУБД. Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL. Поработаете с базой данных онлайн-магазина.
Анализ бизнес-показателей. Узнаете, что такое метрики в бизнесе. Научитесь использовать инструменты для анализа данных в бизнесе: когортный анализ, воронка продаж и юнит-экономика.
Продвинутый SQL. Поработаете с оконными функциями. Научитесь локально изменять содержимое баз данных
Принятие решений в бизнесе. Узнаете, что такое A/B-тестирование, и поймёте, в каких случаях его используют. Научитесь проводить A/B-тестирование и оценивать его результат.
Второй большой проект. Научитесь проверять статистические гипотезы в рамках A/B-тестирования и готовить выводы и рекомендации в формате аналитического отчёта.
Как рассказать историю с помощью данных. Узнаете, как правильно презентовать результаты своего исследования на графиках и цифрах. Познакомитесь с Seaborn и Plotly
Построение дашбордов в Tableau. Поработаете с BI-системой Tableau. Научитесь подключаться к данным и модифицировать их, строить графики разных видов, собирать дашборды и презентации
Дополнительные темы базового курса. Теория вероятностей. Практика Python.
Итоговый проект. Подтвердите, что освоили новую профессию: выберете одну из 5 сфер (банки, ретейл, игры, мобильные приложения, e-commerce), уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных — всё как на реальной работе. Привычного описания шагов в проекте не будет. Вы проработаете их самостоятельно.
Нейросети для аналитиков. Научитесь с помощью YandexGPT: Генерировать гипотезы для анализа данных. Проверить гипотезы и предлагать улучшения. Искать информацию о методах и инструментах анализа данных. Вести документацию по анализу данных.
структурированная подача материала, опытные наставники, команда сопровождения
не увидела
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора
Проходила обучение "Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора". Это был невероятный опыт, который превзошел все мои ожидания. Материал в тренажере подавался структурировано и доступно, преподаватели в чате отвечали быстро и качественно на все вопросы, а благодаря вебинарам даже самые сложные темы становились понятными. Конструктивная критика ревьюеров и их советы помогли довести проектные и дипломную работы до совершенства. Отдельное спасибо команде сопровождения и кураторам. Они всегда были на связи, оперативно отвечали на все вопросы и помогали решать любые возникающие проблемы. Их поддержка чувствовалась на протяжении всего обучения. Было ощущение, что ты не один, что у тебя есть надежная команда, которая всегда готова прийти на помощь.
практика, проекты, поддержка кураторов, логичная программа, гибкий график, полезное комьюнити
долгое ревью проектов, особенно перед дедлайном, некоторые темы раскрыты поверхностно, бывают технические баги в тренажёрах
Курс "Аналитик данных" - крепкая рекомендация!
С сентября проходила курс "Аналитик данных" от Яндекс Практикума и мне он очень понравился! Обучение было построено логично и понятно, материал подается от простого к сложному, что помогает постепенно осваивать профессию. Конечно, тренажер практических заданий требует доработки. Порадовало, что было много практики: задания приближены к реальным рабочим задачам, а после каждого раздела есть проекты для портфолио. Особенно понравилась поддержка кураторов - они действительно заботливые, всегда готовы помочь, объяснить сложные моменты и мотивировать. Мне пришлось один раз перейти в другую когорту, тк не успевала сдать один проект, но переход прошел плавно и без проблем. Хотелось бы чтоб улучшили скорость ревью проектов - особенно финального. Понимаю, что у команды большая нагрузка, но ожидание проверки перед дедлайном было волнительным. Хотелось бы более предсказуемых сроков ревью.
отличная поддержка от наставника и куратора, интересная подача материала, очень круто, что есть командная работа
не всегда четко сформированное тз в домашке
"Менеджер проектов" от Яндекс Практикума
Огромное спасибо за этот курс! Программа построена очень грамотно: от основ до сложных кейсов, с акцентом на практику. Что особенно понравилось: Задания максимально приближены к реальным рабочим ситуациям, а работа с наставниками помогает сразу применять знания. Материал объясняется доступно, без воды, с хорошими примерами и интерактивами. Общение с сокурсниками и экспертами добавляет мотивации и помогает разобраться в сложных моментах. Можно совмещать с работой, а доступ к материалам остаётся и после окончания курса. После обучения чувствую себя увереннее в управлении проектами, понимаю процессы и инструменты. Курс дал не только знания, но и реальные навыки для старта в профессии. Однозначно рекомендую тем, кто хочет войти в IT или прокачаться в проектном менеджменте. Оценка: 5/5
