

Аналитик данных
• Станете универсальным аналитиком данных после 6 месяцев обучения
• Освоите Excel, SQL, Python, BI-системы
• Выполните 5 полных циклов работы с данными — от сбора данных до визуализации
• Подготовите портфолио из 9 проектов и пройдете стажировку
- Быстрый старт в IT
- Преподаватели — практикующие эксперты
- Оплата в рассрочку
- Без опыта и технического образования
- Персональная обратная связь
- Подготовка к трудоустройству
Востребованная профессия в IT
- 65к+Juniorпосле курса
- 120к+Middle от 1 года до 3 лет
- 190к+Senior 3+ года
Кому подойдет
Тем, кто хочет сменить профессию
Изучите новую специальность с нуля. Через 6 месяцев получите достаточно знаний и проектов в портфолио, чтобы искать работу в IT.
Специалистам из сфер финансов и консалтинга
Освоите анализ данных, сможете повысить свою ценность на рынке труда или попробовать себя в новой роли.
Начинающим аналитикам
Систематизируете и углубите знания. Освоите практики экспертов ведущих компанийи сможете вырасти в должности.
Чему вы научитесь




Преподаватели — эксперты
ведущих IT-компаний

Александр Михайлов
Больше 10 лет в анализе данных и автоматизации отчетности (Big 4, «Тинькофф Банк», BestDoctor). Сертифицированный эксперт и тренер по Excel («Газпром нефть», РОСМЭН, BDO Unicon и другие).

Сунатора Яблонева
Senior Data Scientist AOI (США), тимлид внутренней инфраструктуры titGames. 20+ лет опыта в IT.

Сергей Меньшов
Лид команды компьютерного зрения в SenseMashine. Более 5 лет в роли ведущего разработчика.

Максим Кушнер
Более 10 лет работы в анализе данных и разработке автоматизированной отчетности («СОГАЗ», «Лукойл»). Кандидат экономических наук, сертифицированный эксперт Microsoft.

Владимир Камчаткин
Продуктовый аналитик в международной компании InDrive. Ранее работал в Ozon и YClients.
Обучение ориентировано на практику
Программа
Вход в профессию
- Знакомство с профессией.
- Специализации в анализе данных.
- Траектории развития в профессии.
- Инструменты и программы.
- Софт-скилы аналитика данных.
- Как учиться эффективно.
Основы статистики и теории вероятностей
- Теория вероятностей.
- Описательная статистика: среднее значение, медиана и мода.
- Меры разброса.
- Гистограммы, диаграммы рассеяния и ящик с усами.
- Основы математической статистики.
- T-тест, p-value, доверительные интервалы.
- А/Б-тестирование.
Работа с таблицами
- Поиск и сбор данных.
- Таблицы Microsoft Excel.
- Основные и дополнительные значения.
- Функции дат, чисел и текста.
- Логические функции: COUNTIF, SUMIF, IF.
- Сводные таблицы, сложные формулы.
- Оформление данных в Microsoft Excel.
- Power Query.
- Google-таблицы.
1. Анализ продаж в интернет-магазине.
2. Анализ статистики посещаемости сайта.
Основы программирования на Python
- Основной синтаксис Python: переменные, операторы, условные выражения и циклы.
- Jupiter Notebook.
- Консоль PyCharm.
- IDE.
- Типы данных в Python: числа, строки, списки и кортежи.
- Файлы и коллекции, словари и множества.
- Условные операторы (if-else), циклы (for, while) и функции.
- Библиотеки Python: NymPy, Pandas, SciPy.
- Обработка исключений.
- Чтение и запись данных в файлы.
- Визуализации данных в Python: библиотеки Matplotlib, Seaborn.
1. Исследовательский анализ данных о погодных условиях.
2. Анализ данных о пассажирах корабля.
Работа с Git
- Введение в систему контроля версий.
- Основные команды Git.
- Удаленные репозитории на GitHub.
- Разметка Markdown для документации проекта.
- Разрешение конфликтов при слиянии изменений.
- Ветвление и слияние в Git.
Основы SQL и баз данных
- Основные команды SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
- Условия и операции сравнения в SQL.
- Функции агрегации: SUM, COUNT, AVG, MAX, MIN.
- Многотабличные операторы: GROUP BY, JOIN и UNION.
- Позапросы и индексы.
- Реляционные базы данных: PostgreSQL, MySQL.
- PostgreSQL.
- Проектирование, создание импорт и экспорт баз данных.
- Функции оконного анализа для агрегации данных по группам.
1. Анализ данных о клиентах и заказах в базе данных.
2. Анализ структуры данных о сотрудниках в компании.
3. База данных для системы управления задачами.
Большие данные и машинное обучение
- Применение больших данных и машинного обучения.
- Обработка и анализ больших датасетов.
- Прогнозирование и классификация данных.
- Применение машинного обучения в бизнесе.
- Инструменты обработки больших данных: Apache Hadoop, Apache Spark.
- База данных NoSQL.
Визуализация данных в Tableau
- Обзор BI-систем.
- Tableau.
- Поля данных, фильтры, таблицы распределения.
- Продвинутые визуализации.
- Создание дашбордов и отчетов.
- Подготовка презентации.
1. Дашборд с данными о финансовых показателях компании.
2. Анализ данных о клиентах и продажах.
Визуализация данных с помощью PowerBI и FineBI
- Обзор PowerBI и FineBI.
- Знакомство с Power BI.
- Расширенные возможности Power BI.
- Функция DAX.
- Интеграция с Python.
- Создание дашбордов в Fine BI.
- Визуализация данных.
1. Динамический отчет о продажах.
2. Анализ данных о производстве и эффективности.
Анализ показателей и метрик
- Показатели и метрики для разных сфер.
- Анализ воронок.
- Когортный анализ.
- Финансовые метрики.
- Метрики эффективности.
- Маркетинговые метрики.
- Продуктовые метрики.
1. Анализ эффективности маркетинговых кампаний.
2. Анализ воронки продаж.
Дипломный проект
- Сбор данных из различных источников.
- Утверждение набора метрик.
- Классификация, сортировка и очистка данных.
- Приведение данных к единому виду.
- Поиск закономерностей и их интерпретация.
- Проверка гипотез.
- Визуализация данных.
- Выводы.
Подготовка к трудоустройству
- Консультации с HR.
- Составление резюме и сопроводительных писем.
- Подготовка к собеседованиям.
- Тестовое собеседование.
- Составление портфолио.
После выпуска
Резюме
Должность
Аналитик данных
Навыки
- Проведение первичного анализа данных в Excel, Google-таблицах
- Анализ данных в Python
- Написание SQL-запросов
- Проверка гипотез A/B-тестами
- Создание интерактивных дашбордов в Tableau и PowerBI
- Визуализация данных в Python, Excel
Портфолио: от 5 до 9 уникальных проектов
Стажировка в Ultimate Education
Инструменты
Сопроводительное письмо
Научим составлять сопроводительные письма, чтобы получить работу мечты

Подготовка к собеседованию
Карьерный центр Ultimate Education подготовит вас к интервью на воркшопах и карьерных консультациях

Где работают наши выпускники
В ведущих IT- и digital-компаниях, в известных рекламных агентствах и дизайн-студиях
Почему Bang Bang Education
- Практикующие преподаватели и наставникиАвторы курсов участвуют в крупных проектах и формируют главные тренды в индустрии. Они дают экспертную обратную связь, помогают оформить портфолио и делятся собственным опытом.
- ПортфолиоМы даем знания и помогаем подготовить от пары до десятка работ — в зависимости от продолжительности курса. Наставники проверяют выпускные проекты и предлагают идеи, чтобы студенты смогли уверенно демонстрировать портфолио будущим заказчикам.
- КомьюнитиВ чатах сообщества делимся знаниями, ищем вдохновение и обсуждаем важное. Это пространство, чтобы задавать вопросы и не бояться проявить себя. А еще находить друзей и чувствовать, что в любой точке мира ты не один.
- Учебная платформаСмотреть лекции, общаться с преподавателями и изучать работы других студентов можно с компьютера или с телефона в удобное время.
- Насмотренность и открытостьМы создаем образовательную среду, где студенты разделяют идеи друг друга и развиваются вместе. Открываем доступ ко всем работам внутри курсов и показываем выпускные проекты всем желающим на финальных просмотрах.
Комьюнити
Комьюнити-встречи

Random Coffee

Подарки
Скидка 15% на новые знания
Выбирайте из наших основных курсов по разным направлениям: от проектирования пользовательских интерфейсов до UX-исследований. Скидкой можно будет воспользоваться в любое время.
Доступ на год к «Дизайн-библиотеке»
«Дизайн-библиотека» — это подписка на курсы для изучения в собственном ритме. Развивайтесь в смежных областях, изучайте новые направления и расширяйте границы каждый день.
FAQ
оставить заявку и наш координатор поможет вам.
- Подойдет ли программа тем, у кого нет опыта в IT и технического образования?При разработке программы мы ставили задачу сделать ее доступной для новичков. Уделяйте больше внимания практике и не пропускайте занятия. В остальном помогут эксперты, которые будут сопровождать вас на протяжении всего курса.
- Сколько времени дается на домашние задания?На просмотр лекций и выполнение домашних заданий нужно заложить 8–9 часов в неделю. Вы будете выполнять несколько домашних заданий в неделю самостоятельно и одно задание — с обратной связью от преподавателя.
- Как устроено расписание занятий? Возможно ли совмещать учебу с работой?Занятия проходят онлайн, и в большинстве случаев вы сможете смотреть лекции или выполнять практические задания в удобное время в течение недели. Главное — сдавать свои работы вовремя и не отставать от группы.
- Есть ли возможность устроиться на работу после обучения на программе?Программа соответствует требованиям вакансий и ориентирована на трудоустройство. С поиском работы помогут специалисты из нашего карьерного центра: подскажут, где искать работу и как оформить портфолио, подготовят к собеседованиям и проведут карьерные консультации. Вы сможете искать работу уже после 6 месяцев обучения.