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.
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
![[БК] Аналитик данных: первые шаги для погружения в профессию](https://okursah.ru/storage/media/789/eduson.jpg)
