Профессия
Запись закрыта
8 месяцев

Курс аналитик данных

Аналитик данных

• Добавите в портфолио 20 практических задач и до 10 проектов

• Выполните 5 полных циклов работы с данными — от сбора до визуализации

• Освоите основные инструменты анализа данных: Excel, SQL, Python и BI-системы

• Сможете искать работу после 6 месяцев обучения

Записаться на курс
  • Быстрый старт в IT
  • Преподаватели — ведущие аналитики из МТС, Ozon, «Тинькофф»
  • Партнер курса Epic Growth
  • Обучение анализу данных с нуля в удобном формате
  • Персональная обратная связь
  • Подготовка портфолио и помощь в поиске работы

Востребованная профессия в IT

Финансы и банковское дело

Сможете работать в «Сбере», «Тинькофф», Райффайзен Банке, Альфа-Банке.

Ретейл


Сможете работать в Ozon, Wildberries, X5 Group.

Телеком


Сможете работать в МТС, «МегаФоне», Tele2.

Промышленность

Сможете работать в «Газпроме», «Лукойле», «Северстали».
164 000 ₽ средняя зарплата в РФ
По данным Ancor, в 2022 году 50% российских работодателей нуждались в квалифицированных аналитиках. За первые полгода 2023 года заработные платы специалистов выросли на 15%.
По данным hh.ru
15 000+ вакансий в РФ
По данным hh.ru
8 000+ вакансий в США
По данным LinkedIn

Быстрый вход в IT

Профессия аналитика данных не требует технического образования. За 6 месяцев вы получите основные навыки анализа данных и сможете искать работу в IT.
По данным Хабр Карьера
  • 65к+
    Junior
    после курса
  • 120к+
    Middle от 1 года до 3 лет
  • 190к+
    Senior 3+ года

Кому подойдет

Для погружения в профессию необязательно иметь релевантный опыт. Программа и подход обучения поможет каждому достичь результатов.
  • Желающим 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

Аналитик данных занимается сбором данных, их обработкой, анализом и интерпретацией. Задачи, которые выполняет дата-аналитик, делают бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.
Проводить первичный анализ данных в Excel, Google-таблицах.
Подключаться к данным с помощью SQL, анализировать в Python.
Проверять гипотезы с помощью A/B-тестов.
Создавать дашборды в Tableau, PowerBI и FineBI.
Оставьте заявку на консультацию
+7
Запись на курс закрыта

Преподаватели — эксперты
ведущих IT-компаний

Александр Михайлов

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

Сунатора Яблонева

Senior аналитик данных ОAI (США), тимлид внутренней инфраструктуры TGames. Инженер данных в геймдеве, 20+ лет опыта в IT.

Максим Кушнер

Максим Кушнер

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

Владимир Камчаткин

Владимир Камчаткин

Продуктовый аналитик в международном сервисе пассажирских перевозок. Ранее тимлид аналитиков в Ozon, аналитик в YClients, тимлид бизнес-аналитиков в TalentTech.

Алиса Радченко

Алиса Радченко

Ведущий аналитик в МТС Диджитал. Ранее работала в представительстве американской компании Lumileds (Евразия).

Обучение ориентировано на практику

  1. Смотрите видеолекции, читаете лонгриды, участвуете в мастер-классах.
  2. Выполняете домашние задания.
  3. Получаете обратную связь от наставников.
  4. Анализируете и обсуждаете работы с однокурсниками.
  5. Добавляете готовую работу в портфолио.
  6. Готовите и защищаете дипломный проект.

Выдаем официальный диплом, чтобы подтвердить вашу квалификацию

Мы ведем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № 41 164 от 15 декабря 2020 г.

Программа

Программа курса по аналитике данных составлена ведущими экспертами и соответствует требованиям вакансий. Обучение рассчитано на 8 месяцев, ему нужно уделять от 10 часов в неделю.
  • 85 уроков
  • 18 вебинаров
  • 20 практических заданий
  • 9 проектов
  • Дипломный проект
Самостоятельное изучение
Введение

Вход в профессию

  • Знакомство с профессией.
  • Специализации в анализе данных.
  • Траектории развития в профессии.
  • Инструменты и программы.
  • Софт-скилы аналитика данных
  • Как учиться эффективно.
5 недель
Модуль 1

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.
Итоговые проекты:
1. Анализ продаж в интернет-магазине.
2. Анализ статистики посещаемости сайта.
5 недель
Модуль 2

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.
Итоговый проект: проверка гипотезы на основе данных.
7 недель
Модуль 3

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.
  • Подзапросы и индексы.
  • Реляционные базы данных: PostgreSQL, MySQL.
  • Проектирование, создание импорт и экспорт баз данных.
  • Функции оконного анализа для агрегации данных по группам.
Итоговые проекты:
1. Анализ данных о клиентах и заказах в базе данных.
2. Анализ данных для системы управления задачами.
6 недель
Модуль 4

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.
  • Обработка исключений.
  • Чтение и запись данных в файлы.
  • Визуализация данных в Python.
Итоговые проекты:
1. Исследовательский анализ данных о погодных условиях.
2. Анализ данных о пассажирах корабля.
Бонус

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.
Бонус

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.
5 недель
Модуль 5

Визуализация данных в Tableau

  • Обзор BI-систем: PowerBI, FineBI.
  • Tableau.
  • Поля данных, фильтры, таблицы распределения.
  • Продвинутые визуализации.
  • Создание дашбордов и отчетов.
  • Подготовка презентации.
Итоговые проекты:
1. Дашборд с данными о финансовых показателях компании.
2. Анализ данных о клиентах и продажах.
Бонус

Анализ показателей и метрик

  • Показатели и метрики для разных сфер.
  • Анализ воронок.
  • Когортный анализ.
  • Финансовые метрики.
  • Метрики эффективности.
  • Маркетинговые метрики.
  • Продуктовые метрики.
2 недели
Модуль 6

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.
Итоговый проект: анализ на основе собственных или предложенных данных.
Самостоятельное изучение
Модуль 7

Подготовка к трудоустройству

  • Консультации с HR.
  • Составление резюме и сопроводительных писем.
  • Подготовка к собеседованиям.
  • Тестовое собеседование.
  • Составление портфолио.
Итоговый проект: портфолио аналитика данных.

Практика от компании Epic Growth Epic Growth

Во время курса вы сможете выполнить проекты от Epic Growth, получить обратную связь от представителей компании, а затем упаковать свой опыт в резюме. Вы будете автоматизировать сбор данных, подключать системы аналитики, проводить анализ на основе данных по поставленной бизнес-задаче.

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

Практика от Epic Growth

Анализ воронки продаж
Динамический отчет о продажах
Анализ статистики посещаемости сайта
Анализ продаж в интернет-магазине
И еще 5 проектов

Инструменты

Excel
Google-таблицы
Python
SQL
PostgreSQL
NumPy
Pandas
Power BI
Tableau
A/B-тесты

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 диджитал-компаниях, в известных рекламных агентствах и дизайн-студиях.

  • ВТБ
  • AIC
  • Авито
  • Билайн
  • Вебиум
  • МТС
  • Кинопоиск
  • Sber Devices
  • Самокат
  • Nike
  • Эйч
  • Revolut
  • МТС Банк
  • Linii
  • Росбанк

Почему Bang Bang Education

  • Практикующие преподаватели и наставники
    Авторы курсов участвуют в крупных проектах и формируют главные тренды в индустрии. Они дают экспертную обратную связь, помогают оформить портфолио и делятся собственным опытом.
  • Портфолио
    Мы 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.
  • Комьюнити
    В 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 платформа
    Смотреть лекции, общаться с преподавателями и изучать работы других студентов можно с компьютера или с телефона в удобное время.
  • Насмотренность и открытость
    Мы 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

Почувствуете себя частью сообщества, разделяющего единые ценности, найдете друзей и партнеров для проектов и получите поддержку — профессиональную и личную.

Комьюнити-встречи

Очные и онлайн-встречи студентов, совместные посещения выставок, воркшопов, лекций и других мероприятий.

Random Coffee

Новые знакомства с ребятами из комьюнити BBE (в том числе с командой школы) — каждую неделю в специальном канале с ботом.
Первый платеж — через 3 месяца
Специальные условия рассрочки до 31 мая: подробности у гидов по школе и в правилах акции
6 875 ₽ / мес
В рассрочку на 24 мес
Полная стоимость
Заполните форму и наш гид свяжется с вами
+7
Запись на курс закрыта

FAQ

Если у вас остались вопросы по программе, вы можете оставить заявку и наш координатор поможет вам.
  • Подойдет ли программа тем, у кого нет опыта в IT и технического образования?
    При разработке программы курса для аналитиков данных 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 дата-аналитике?
    Программа соответствует требованиям вакансий и ориентирована на трудоустройство. После обучения 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.
  • Какие требования к компьютеру?
    Минимальные системные требования

    Операционная система:
    • Windows 7, Windows 8, Windows 8.1, Windows 10 и более поздние версии
    • macOS 10.15 Catalina и более поздние версии
    • Ubuntu 18.04 Bionic и более поздние версии
    • openSUSE 13.3 и более поздние версии
    • Fedora Linux 24 и более поздние версии

    Оперативная память: 2 ГБ и больше
    Процессор: Intel Pentium 4 2 ГГц и мощнее
    Интернет-соединение: от 2,5 Мбит/сек

    Рекомендованные системные требования

    Операционная система:
    • Windows 10 и более поздние версии
    • macOS 10.15 Catalina и более поздние версии
    • Ubuntu 20.04 и более поздние версии
    • Fedora Linux 32 и более поздние версии

    Оперативная память: 4 ГБ и больше
    Процессор: четырехъядерный 2,5 ГГц и мощнее
    Интернет-соединение: от 10 Мбит/сек