Освойте мощные навыки анализа данных:
анализ требований + статистика + BI
и получите востребованную профессию

27 сентября

4 месяца

Онлайн

Пн/Ср 20:00 Мск

Для кого этот курс?

Для дата-аналитиков уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания.
Для специалистов по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее.
Для выпускников вузов, желающих работать в области анализа данных и обладающих необходимым минимумом знаний для старта.
Для маркетологов, продакт-менеджеров, бизнес-аналитиков, экономистов, специалистов по планированию, желающих сократить свою ежедневную рутину до минимума.

Необходимые знания

Продвинутый Excel (минимум - сводные таблицы, формулы, графики)
Базовые знания в области матанализа и статистики
Желательно - базовые навыки программирования
Общее представление о том, что такое анализ данных и зачем он нужен
Внимательность к деталям

Что даст вам этот курс?

Команда экспертов отобрала всю самую полезную информацию для старта карьеры в области анализа данных в оптимальном объеме! Акцент делается на практическую применимость каждого метода в реальной жизни.

В программе курса "Аналитик данных" совмещены и особенности общения со стейкхолдерами с позиции основ бизнес-анализа, и техника с позиции дата-анализа, и BI, так как необходимо уметь не только качественно анализировать данные, но и наглядно их визуализировать. В реальности совмещение этих трех (в идеале - изолированных) ролей происходит весьма часто. Наш выпускник будет готов к такому варианту развития событий и будет знать, какие навыки прокачивать в дальнейшем в зависимости от особенностей места работы.

В результате вы овладете необходимыми инструментами, чтобы получить старт в новой профессии или существенно снизить количество ежедневной рутины на текущем месте работы.

После обучения вы сможете:

Работать в области анализа данных, начиная с junior-ступени
Общаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требования
Предобрабатывать и исследовать сырые данные, статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу
Писать SQL- и Python-код для целей анализа и визуализации данных
Использовать BI-платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-стори
Презентовать результаты работы и находить правильные слова "просто о сложном"
Иметь представление о различных инструментах в сфере дата-анализа, а также о возможных путях дальнейшего развития в области ML и Data Science

Кто такой аналитик данных?

Аналитик данных (Data Analyst) - это специалист по работе с большими данными. Он собирает их, анализирует, визуализирует и делает выводы. На основании полученных гипотез компании принимают важные для бизнеса решения.

Процесс обучения

Образовательный процесс происходит ONLINE в формате вебинаров (язык преподавания — русский). Стиль диалога позволит не только изучить материал через призму полученных ранее компетенций, но и объединит опыт слушателей с экспертной оценкой преподавателя. В рамках курса слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволяют применить на практике знания, полученные на занятиях. По каждому домашнему заданию преподаватель дает развернутый фидбек. В течение всего учебного процесса преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, то есть при обучении слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по учебным материалам.

Трудоустройство

Карьерные мероприятия в сообществе
Публичный разбор резюме
Публичное прохождение собеседования и воркшопы
Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров

Формат обучения

Интерактивные вебинары

2 онлайн-трансляции по 2 ак. часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда

Практика

Домашние задания + проектная работа, которая усилит ваше портфолио

Активное комьюнити

Общайтесь с преподавателями голосом на вебинарах и в Telegram-чате

Программа

Принятие решений в бизнесе на основе данных

В этом модуле мы рассмотрим: - Основные этапы реализации проекта от момента появления идеи до итогового представления результатов и постпродакшена.

Тема 1: Введение в профессию "Аналитик данных"

Тема 2: Принятие решений в бизнесе на основе данных

Тема 3: Сбор требований и прототипирование

Тема 4: Итеративная работа с заказчиком на этапе разработки

Тема 5: Этап релиза и мониторинг востребованности

СУБД и SQL

В этом модуле мы рассмотрим: - Введение в теорию БД. - Обзор БД. - Создание БД. - Написание запросов. - Аналитика и построение отчетов с помощью SQL.

Тема 1: Введение в теорию баз данных. Группы операторов в SQL. Выбор данных

Тема 2: Типы объединений и соединений таблиц. Порядок выполнения запроса

Тема 3: Функции в SQL. Вложенные запросы и временные таблицы

Тема 4: Объекты базы данных. Оптимизация производительности запросов

Введение в Business Intelligence и визуальный анализ данных

В этом модуле мы рассмотрим: - Знакомство с BI. - Обзор наиболее популярные BI-платформ. - Визуализация с помощью Tableau / Yandex Data Lense.

Тема 1: Введение в Business Intelligence и Tableau

Тема 2: Основные типы источников данных в Tableau, типы соединений

Тема 3: Визуализация в Tableau. Виды диаграмм и основные сценарии их использования

Тема 4: Вычисляемые поля и функции в Tableau

Тема 5: Организация данных в Tableau

Тема 6: Введение в информационный дизайн

Тема 7: Проектирование дашборда с учетом User Experience

Введение в Python

В этом модуле мы рассмотрим: - Знакомство с синтаксисом. - Подключение библиотек. - Визуализация с помощью Python.

Тема 1: Введение в языки программирования. Знакомство с синтаксисом и основными понятиями Python

Тема 2: Основы Python. Структуры данных. Операторы, циклы

Тема 3: Библиотеки (Pandas/NumPy), модули и функции

Тема 4: Методы визуализации в Python

Тема 5: Работа с базами данных с помощью Python

Специальные методы и направления в дата-аналитике

В этом модуле мы рассмотрим: - Продуктовая аналитика. - BI-аналитика. - Дата-журналистика.

Тема 1: Продуктовая аналитика

Тема 2: BI-аналитика. Дата журналистика и дата-сторителлинг

Тема 3: Дата-арт и дата-дизайн

Основы статистики

В этом модуле мы рассмотрим: - Основные понятия. - Типы данных. - Измерения и шкалы. - Меры центральной тенденции, гипотезы. - A/B-тесты.

Тема 1: Основы статистики. Генеральная совокупность и выборка. Типы данных

Тема 2: Нормальное распределение. Стандартное отклонение. Доверительные интервалы

Тема 3: Статистические гипотезы. А/В-тесты

Предобработка данных, исследовательский и статистический методы анализа данных

В этом модуле мы рассмотрим: - Исследовательский анализ данных. - Обработка выбросов, пропусков и дубликатов, корреляционный анализ, линейная регрессия с применением уже имеющихся навыков в Python.

Тема 1: Исследовательский анализ данных. Предобработка и очистка данных, работа с пропусками и дубликатами

Тема 2: Нормирование данных. Анализ временных рядов. Корреляционный анализ

Тема 3: Взаимосвязь данных. Линейная регрессия

Проектная работа

Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектов

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Выпускной проект

Студенты выполнят выпускной проект, который пройдет этапы от сбора/уточнения требований и подготовки данных до создания дашборда с результатами.
Выпускной проект строится на одном из трех датасетов на выбор (каждый из них представляет собой набор данных из реальной жизни), и в качестве результата получается полный набор артефактов, описывающих требования заказчика к отчету, сам отчет, исполненный в виде интерактивного дашборда в Tableau, а также презентации с обзором набора данных, наблюдениями и рекомендациями, провалидированными экспертами в ходе защиты.

Преподаватели

Руководитель курса

Ксения Агеева

Александра Мёрзлая

Team Lead, DWH

Tinkoff

Дарья Мудрагелева

Вероника Иванова

Data Scientist

Sber AI Lab

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Прошедшие
мероприятия

Ксения Агеева

Открытый вебинар

SQL в реалиях начинающего дата-аналитика - пишем запросы для преобразования и выгрузки данных

Вероника Иванова

Открытый вебинар

Подготовка данных в Pandas

Для доступа ко всем прошедшим мероприятиям необходимо пройти входное тестирование
Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через 3 дня
Результаты тестирования будут отправлены вам на email, указанный при регистрации.
Тест рассчитан на 30 минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!

Корпоративное обучение для ваших сотрудников

Отус помогает развивать высокотехнологичные Команды. Почему нам удаётся это делать успешно:

Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год

Отзывы

Игорь Суров

27.01.2024

Очень полезный курс для начинающих в сфере аналитики. Можно приоткрыть дверь, чтобы понять, что за ней, и что с этим делать в дальнейшем Преподаватели увлекательно и увлечённо преподносят материал, хотя в ряде случаев профессионализм превосходит педагогику. Очень удобно, что лекции можно прослушать в записи. Поскольку в рамках курса много практики, сложно освоить все навыки онлайн. Подход «в записи» вполне успешно позволяет это сделать. Пожелание - проверка домашних работ должна занимать меньше времени. Через месяц сложно вспомнить, чему она была посвящена. В целом, все очень понравилось, готов рекомендовать курс другим начинающим аналитикам.

Сертификат о прохождении курса

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса.

После обучения вы:

заберёте с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям;
добавите проект в портфолио, которое поможет при прохождении собеседований;
получите сертификат о прохождении курса;
сможете применить полученные навыки в своей работе.