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.
профессиональные преподаватели, подача материала, актуальность и сама платформа
нет
Практикум зажег мое сердечко
Когда я начала обучение в Яндекс Практикуме зимой прошлого года, я даже не думала, насколько сильно этот курс изменит мое представление о дизайне и моей профессии в целом. Я давно мечтала заниматься веб-дизайном — ещё со школы, с девятого класса, когда впервые открыла для себя, что можно не просто рисовать, а создавать что-то, чем люди пользуются каждый день. Я всегда была творческим человеком, и для меня дизайн — это способ выражать себя и одновременно приносить пользу другим. Обучение оказалось насыщенным, местами сложным, но именно тем, что мне было нужно. На курсе я научилась мыслить как дизайнер, видеть не просто красивую картинку, а смысл в каждой кнопке, каждом отступе и каждом цвете. Я освоила Figma, научилась делать прототипы и целые интерфейсы, проводить исследования, продумывать пользовательский путь, работать в команде. Самое главное — я научилась не бояться начинать с нуля и искать решения, когда кажется, что всё уже перепробовано. Особенно ценно было общение с наставниками и кураторами — они помогали, поддерживали, давали реальные советы из практики. Это не просто онлайн-курс, а целый путь: от первого модуля до защиты диплома, когда ты уже уверенно называешь себя дизайнером. Теперь, после защиты диплома, я официально выпускница! И слова Я – дизайнер звучат для меня по-новому. Я чувствую, что выбрала правильную профессию — ту, в которой могу творить, расти, вдохновляться и вдохновлять других. Я горю дизайном, и теперь хочу развиваться дальше, набираться опыта, работать над настоящими проектами и делать продукты, которыми будут пользоваться люди. Спасибо Практикуму за то, что показал, что мечта может быть реальностью, если каждый день делать шаг вперед.
хорошо структурированная информация, помощь наставников, гибкие
опечатки и тех ошибки, хотелось бы более подробного ревью проектов
Курс: Аналитик SOC
Курс на SOC понравился, много структурированной информации как я и хотел + хорошие проекты, база знаний у меня была лишь университетская, ещё не работал по направлению и схожим с ним и чувствовал себя вполне комфортно при изучении. Бывали опечатки и ошибки в тексте и тестовых заданиях, также отлетела в какой то момент одна из виртуальных машин и работать с ней надо было через костыли. Также иногда информация необходимая для выполнения задания, была лишь в следующем уроке.
структурированная программа, много практики и проектов, хорошая подача материала, тренажёр и полезные ревью
высокая нагрузка и жёсткие дедлайны, местами устаревшая теория и долгие проверки проектов
Было здорово)
Проходил курс Инженер по тестированию в Яндекс Практикуме, выбирал его осознанно именно как полноценную переподготовку под QA. Программа построена спринтами: в каждом блоке теория в тренажёре, практические задания и проект, который максимально приближен к задачам на реальной работе. Очень понравился формат подачи материала - много интерактива, ролевые сценарии, где выступаешь стажёром в продуктовой команде, плюс тренажёр, в котором постоянно повторяется и закрепляется пройденное. По ходу обучения разбирали реальные или максимально похожие на реальные продукты Яндекса, работали с требованиями, багтрекингом, SQL, API, Charles, Postman и другими инструментами, что сильно помогает почувствовать рабочий процесс, а не просто выучить теорию. Нагрузка ощутимая: чтобы стабильно успевать сдавать проекты в дедлайны, приходилось уделять учебе несколько часов в будни и больше времени на выходных. Без самоорганизации и готовности самостоятельно гуглить и разбираться в проблемах пройти курс будет тяжело - это точно не формат, где тебя всё время ведут за руку. Ревью проектов в целом полезные и по делу, помогают подтянуть качество работ, но иногда проверки затягиваются, а правки нужно внести в жёсткие сроки, что добавляет стресса. В учебных материалах изредка встречаются неточности или устаревшие моменты, а инструкции по настройке софта не всегда учитывают все возможные ошибки - иногда приходится искать решения самостоятельно. По итогам курса сформировалось цельное понимание процесса тестирования: от анализа требований и составления тестовой документации до заведения багов и работы с API. Дипломный проект ощущается как почти реальная задача из рабочего проекта и отлично подходит в портфолио для собеседований на младшего тестировщика. Сильной стороной Практикума считаю структуру программы, практическую направленность и то, что после окончания остаётся понятный фундамент, на который можно дальше наращивать автоматизацию и другие навыки. При этом важно понимать, что курс не гарантирует трудоустройство: он даёт базу и проекты, а поиск работы, подготовка к собеседованиям и прокачка доп. скиллов ложатся уже на самого выпускника. В моём случае курс окупился именно знаниями и практикой - к концу обучения стало гораздо проще читать вакансии и решать типовые задачи на собеседованиях на позицию джуна в тестировании.»