Курс Аналитик данных (Data Analyst) — обучение аналитике данных с нуля в сервисе Яндекс Практикум: программа для начинающих

=============

Регистрируйся и получи бонус до 50000 рублей!

✅ Ссылка: 1WIN.COM

🔥 Промокод для СУПЕРБОНУСА: TELEGRAPHBONUS

💰 Раздача ваучеров до 1000 рублей: t.me/onewin_vauchers.

=============

Курс «Аналитик данных»

Онлайн-курс «Аналитик данных» от сервиса Яндекс Практикум. 6 месяцев обучения аналитике данных с нуля с выдачей диплома о профессиональной переподготовке. Программа обучения анализу данных для начинающих.

Слот слушать онлайн

Вы начнёте с junior-позиции, а дальше только вперёд. Будете шагать по карьерной лестнице и расти в цене. И однажды цены вам не будет.

Полгода назад я понял, что мне не хватает хард-скиллов. Я выбрал учиться в Практикуме из-за его репутации и соотношения цена/качество. После окончания курса я нашёл новую работу, которая соответствует моим ожиданиям.

Я пошел в аналитику, потому что у меня был собственный бизнес и сайт. Я хотел его улучшить, увлёкся аналитикой, начал искать курсы. В результате я выбрал Практикум, закончил обучение и теперь работаю аналитиком.

Я изучал информационную безопасность в вузе. Из-за увлечения олимпиадной математикой, любовью к этому предмету, желанию не только кодить, но и общаться с людьми, выбрал профессию аналитика данных. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком в игровой компании.

6 лет я работала на телевидении на позициях от инженера до монтажёра. С каждой задачей на ТВ я все больше и больше погружалась данные. А когда наткнулась на яндекс.практикум и познакомилась с программами обучения, то профессия Аналитик данных заставила забиться сердечко.

Здесь трудно, но интересно. Учёба на курсе по анализу данных занимает 6 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию Data Analyst с нуля.

Понятная теория

Термины и правила подкреплены примерами из жизни. Сложность и длина курса рассчитаны так, чтобы каждую следующую главу вы понимали всё лучше.

Практика в тренажёре

Учебные проекты

Вас ждут типичные для аналитика задачи из разных сфер бизнеса. Вы решите их и сможете добавить в своё портфолио.

Разработка модели машинного обучения, которая поможет спрогнозировать отток клиентов в фитнес-центре.

Компания Helio Games разрабатывает яркие мобильные игры для миллионов людей по всему миру. Студенты Практикума провели исследовательский анализ данных, оценили условные стоимости встроенных покупок относительно друг друга и выстроили экономику игры, которая позволила выявлять аномалии — читеров среди игроков.

Проект DonorSearch с 2010 года помогает людям становиться донорами крови и упрощает путь от первой донации к регулярным. На основе данных за 6 лет студенты Практикума предложили гипотезы, как увеличить количество новых доноров и вовлечь существующих. Бóльшую часть гипотез реализовали в первые 3 месяца после презентации.

Teddy Food — сервис онлайн-помощи собакам и кошкам из приютов по всей стране. Студенты Практикума проанализировали квартальные оплаты и с учётом выбросов, зависимостей и распределения данных смоделировали оптимальные цены для максимизации выручки.

Через все этапы обучения вас ведут профессионалы индустрии, которых мы научили учить. Они видят и анализируют ваш прогресс, направляют и помогают прийти к цели.

Наставники учат находить ответы

Это опытные аналитики, которые отвечают на вопросы о карьере и раз в две недели проводят вебинары. C ними вы разберёте сложные кейсы и обсудите возможности своей будущей профессии.

Преподаватели помогают понять теорию

Ревьюеры проверяют ваш код и проекты

Кураторы делают обучение комфортным

Поддержка 24/7

Специалисты поддержки помогают со всеми техническими моментами круглосуточно. На случай, если вы будете учиться ночью или в другом часовом поясе.

Вы станете частью сообщества аналитиков данных

На курсе «Аналитик данных» учатся разные студенты: врачи, фотографы, повара, геологи, сомелье и художники. Всех их объединяет интерес к анализу данных. С самого начала обучения вы попадёте в сообщество студентов, где сможете найти вдохновение, поддержу и мотивацию.

Портфолио и презентация себя

Сначала расскажем про рынок труда и компании, которые нанимают аналитиков данных. Поможем составить резюме и написать сопроводительное письмо. Отрепетируем собеседование.

Отклики и собеседования

На этом этапе вы начнете выбирать вакансии и откликаться на них. Мы будем вас поддерживать, вместе искать лучшие варианты и поможем пройти отбор в компанию, которая вам понравится.

Приглашение на работу

Мы обновляем её регулярно, чтобы она соответствовала запросам индустрии и работодателей.
Иными словами, вы учитесь только тому, что точно пригодится в работе.

Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. Решите пять кейсов по работе с данными из разных областей:

Решая кейсы, вы изучите азы Python и библиотеки pandas, научитесь строить некоторые графики и верно их трактовать.

Moscow Catnamycs Ошибки, переменные и гипотезы Что делают специалисты в области данных Списки в Python Цикл for Условия и булева логика Машинное обучение Финальный проект

Познакомитесь с основными требованиями к аналитику данных. Узнаете, из каких этапов состоит решение аналитической задачи и какие инструменты используются в профессии. Научитесь работать с материалами курса и составите план обучения.

Переменные и типы данных. Вывод данных и арифметические операции Строки Списки Цикл for Вложенные списки Условный оператор. Цикл while Функции Словари Pandas для анализа данных Предобработка данных Анализ данных и оформление результатов Jupyter Notebook — тетрадь в ячейку Проект: музыка больших городов

Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.

Введение в предобработку данных Работа с пропусками Изменение типов данных Поиск дубликатов Категоризация данных Системное и критическое мышление в работе аналитика

Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.

Введение в исследовательский анализ данных Первые графики и выводы Изучение срезов данных Работа с несколькими источниками данных Взаимосвязь данных Валидация результатов

Исследуете архив объявлений о продаже объектов недвижимости в Санкт-Петербурге и Ленинградской области

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

Вспомните или узнаете базовые термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т. д. На простых примерах и забавных задачах потренируетесь работать с числами и выстраивать логику решения.

Изучите основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Познакомитесь с особенностями работы в PostgreSQL — популярной системе управления базами данных (СУБД). Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL.

Введние в базы данных Срезы данных в SQL Агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных Взаимоотношения между таблицами. Типы объединений таблиц Подзапросы и временные таблицы

Напишите ряд запросов разной сложности к базе данных, в которых хранятся данные по венчурным инвесторам, стартапам и инвестициям в них

Узнаете, что такое метрики в бизнесе. Научитесь использовать инструменты для анализа данных в бизнесе: когортный анализ, воронка продаж и юнит-экономика.

Введение в анализ бизнес-показателей Метрики и воронки Когортный анализ Юнит-экономика Пользовательские метрики

На основе данных изучите поведение пользователей, а так же проанализируете доходность клиентов и окупаемость рекламы, чтобы предложить рекомендации для отдела маркетинга

Пройдёте дополнительный курс по работе с базами данных и станете ещё ближе к бизнесу. С помощью языка SQL разберёте подсчёт основных бизнес-метрик, с которыми вы познакомились в курсе «Анализ бизнес-показателей». Рассмотрите работу с таким сложным инструментом, как оконные функции. Научитесь изменять содержимое баз данных локально, без тренажёра, используя специальные программы-клиенты и библиотеки для Python.

Узнаете, что такое A/B-тестирование и поймете в каких случаях его используют. Научитесь проектировать A/B-тесты, оценивать их результаты.

Введение в принятие решений в бизнесе на основе данных Основы проверки гипотез в бизнесе Выбор метода проведения эксперимента Приоритизация гипотез Подготовка к проведению A/B-теста Анализ результатов A/B-теста Поведенческие алгоритмы: умение внятно объяснять свою позицию

Узнаете, как правильно презентовать результаты своего исследования, оперируя графиками, важнейшими цифрами и их правильной интерпретацией. Познакомитесь с библиотеками Seaborn и Plotly.

Научитесь проверять статистические гипотезы в рамках A/B-тестирования и готовить выводы и рекомендации в формате аналитического отчёта.

Исследуете воронку продаж и проанализируете результаты A/B-тестирования и готовить выводы и рекомендации в формате аналитического отчёта

Узнаете что такое автоматизация процессов анализа данных. Научитесь превращать рутинные и постоянные задачи в скрипты. Создадите дашборды для разных аудиторий и нужд компании.

Введение в автоматизацию Основы запуска скриптов Что такое дата-пайплайны и зачем они нужны Проектирование и разработка дашбордов в dash Проектирование и разработка дашбордов в dash

Познакомитесь с основами машинного обучения и узнаете об основных задачах машинного обучения в бизнесе.

Введение в прогнозы и предсказания Задачи машинного обучения в бизнесе Алгоритмы машинного обучения Процесс решения задач машинного обучения

Выпускники Практикума создают совместные проекты, нанимают студентов, проводят мастер-классы и помогают друг другу во время и после обучения.

Навыки: python и основные библиотеки, SQL, Tableau, решение бизнес-кейсов, умение учиться и взаимодействовать с командой, задавать вопросы и работать с ошибками

Если жизненные обстоятельства осложнились или темп учёбы нужно снизить, вы можете уйти в академический отпуск.

Вы можете вернуть деньги за оставшуюся часть программы. Для этого не нужно ничего доказывать и называть причину.

Всем привет! Меня зовут Андрей, мне 35 и я решил сменить профессию))). За свою жизнь я работал менеджером в банке и специалистом в нефтеперерабатывающей сфере. В начале, у меня были сомнения, будет ли хватать времени на семью, работу и учебу. И они оправдались - времени не хватало катастрофически, но в итоге я подстроился и занимался вечерами, в среднем, с 22-00 до 2-00. Как следствие: усталость и недосыпание. Но это того стоило))). На заметку: Наушники + музыка для концентрации + энергетик = работоспособность. Новые знания, новые возможности и мотивация наставников давали силы и воодушевляли. По итогу курса могу сказать, что доволен предоставленной информацией, доволен работай с наставниками. Я получил базовые знания в профессии аналитика данных, на их основе я могу развиваться дальше и устроиться на новую работу. Я «загорелся» аналитикой данных, думаю - это заслуга Практикума. P.S. Пройдя курс, единственное, что я бы сделал по другому - это не стеснялся/боялся показать себя глупым и задавал бы 100500 вопросов в секунду. Надеюсь мой отзыв поможет Вам!

Искренне рекомендую программу «Аналитик данных» для всех, кто в своей работе анализирует / визуализирует данные и хочет освоить новые удобные инструменты, которые очень упрощают жизнь.

Я прохожу курс «Аналитик данных» в Практикуме, половина программы позади, хочу поделиться положительными впечатлениями. Я пришла в Практикум, так как в моей работе очень много проектов связано с анализом данных, парсингом, визуализацией, презентацией результатов заказчику, аналитическими отчетами. В некоторых рабочих проектах приходится работать с такими массивами данных, с которыми excel просто не справляется. У меня есть хороший математический бэкграунд и опыт работы аналитиком, но не хватало инструментария, соответственно дальше развиваться карьерно в этом направлении сложно. Моя цель была найти такую программу или курс, где структурированно и четко в достаточно сжатые сроки дадут концентрированную информацию о самых нужных инструментах работы (Python, sql, tableau), которые можно сразу использовать в работе и расти дальше в этом направлении.

Прошло три месяца, и я могу сказать, что я в восторге от того, как построен процесс обучения. Я уже отрекомендовала курс своим коллегам, часть из которых начали учиться после моих отзывов)) Мне нравится, что обучение происходит двухнедельными спринтами (не расслабишься и не отложишь все задачи на последний день). Есть все виды активностей - тренажер для самопроверки, проект близкий к реальному, где ты решаешь самостоятельно бизнес-задачу и получаешь подробный фидбэк ревьюера (именно благодаря работе с ревьюерами я уже получила основную часть самых полезных знаний, которые мне и хотелось получить). Есть вебинары, на которых очень крутые ребята с большим опыт в анализе данных раз в неделю в выходные нам показывают разные полезные фишки по работе с данными. Если что-то непонятно, что-то сломалось или ты просто загрустил от того, сколько всего надо делать, есть ребята в когорте, которые проходят этот путь вместе с тобой, наставники, кураторы, преподаватели, старшие студенты, которые всегда поддержат, дадут совет, помогут. Мне нравится, что в курсе дают не только сам инструментарий, но и учат подходить к задачам аналитически, видеть смыслы. Что важно - достаточно тяжелый учебный процесс проходит как-то всегда оптимистично и с юмором, всегда поддерживается мотивация не бросать и идти дальше. Организовано все на очень высоком уровне, все всегда вовремя и в срок.

Если вы решите учиться, надо понимать, что не будет легко, надо прилагать серьезные усилия, но оно того стоит. Люблю Яндекс. Практикум и всем рекомендую изучать что-то новое :)

Данный краткий отзыв о Практикуме посвящен тем, кто думает над обучением там.

Когда я был в такой же ситуации, то у меня было несколько сдерживающих факторов:

1.Я сомневался, что смогу уделять учебе 15-20 часов в неделю

2.Немалая для меня стоимость курса

3.Я не был уверен в пользе, которую я получу от обучения

В данный момент я прошёл треть курса и могу подвести промежуточный итог:

1.Мне, как бакалавру в сфере IT требуется в районе 7-10 часов в неделю для успешного прохождения курса. Помимо основной программы остается достаточно времени для посещения дополнительных консультаций. Однако я допускаю, что студентам, пришедшим из других сфер (особенно гуманитарных), может требоваться даже больше, чем 20 часов в неделю.

2.В случае успешного трудоустройства, а статистика трудоустройств студентов Практикума даёт основания на это рассчитывать, стоимость курса окупится за один месяц работы. К тому же Яндекс даёт возможность получить скидку на любой курс до 10%.

3.Пользу от обучения я не могу полностью оценить сейчас, так как прошёл только треть курса. Но анализ вакансий, соответствующих моему курсу, показал, что у меня уже появилось достаточно много требуемых навыков.

В процессе обучения у студентов есть всего одна обязанность — вовремя сдавать проекты. И с этим активно помогает команда преподавателей.

В крайнем случае у студента всегда есть возможность взять академический отпуск на месяц, чтобы закрыть все долги.

А если обучение совсем не пошло, то можно просто вернуть деньги.

В общем, я нисколько не жалею, что решился на обучение в Практикуме. Напротив, я даже рад.

Для тех, кто любит всё оценивать по десятибалльной шкале:

Моя оценка — 9 Яндексов из 10 по относительной шкале.

-1 балл суммарно за небольшие недостатки, которые не заслуживают упоминания

Выходя из декрета я решила сменить сферу своей гуманитарно-фрилансерской деятельности и задумалась о таком деле, которое бы

А) было мне интересно

Б) мне бы за него платили

На пересечении двух условий оказалась аналитика данных и я решила пройти одноименный курс в Яндекс Практикуме. Пройдя 2/3 курса, спешу поделиться впечатлениями:

- это учёба стала для меня как работа. В универе за вычетом пару-трех предметов все было для меня вмеру просто, так как я целом довольно организованный и прилежный ученик. Здесь же все несколько иначе. Я никогда до этого не занималась программированием и мое самое близкое знакомство с аналитикой - это соцфак успешно оконченный много лет назад (что как быстро стало понятно довольно далеко от аналитики данных). Так что в ходе курса мне было по-настоящему сложно: сложно сразу применить всю теорию, сложно начать программировать, сложно понять смысл некоторых идей из статистики и теории вероятностей. Так что времени у меня на учёбу уходит почти как на рабочий день на полставки - но я веру в то, что что-то по-настоящему стоящее не дается легко

- мне очень нравится то, как организован процесс обучения: вся (вся, карл!) теория тут же применяется на практике, так как мы играем в настоящих аналитиков и каждые 2 недели сдаем отчёты, которые очень похожи на реальные и их проверяют реальные люди - код-ревьюеры. Плюс если есть вопросы по ходу, есть разнокалиберные каналы их решения - можно спросить преподавателей, можно своих одногруппников, можно наставников (в Практикуме сложная сеть помощников, где каждый отвечает за свою область) или даже код-ревьюеров.

- Коллектив. Здесь две разных общности на мой взгляд - преподаватели и студенты. Как было сказано выше, в Практикуме много наставников и преподавателей для разных сфер, но помимо этого есть код-ревьюеры. Это люди, которые работают аналитиками, и в качестве допработы проверяют отчеты студентов. Не знаю точно, каким образом они распределяются, но за мое обучение у меня уже было порядка 7 ревьюеров и это здорово, что они разные! Отличная возможность посмотреть на то, какие эти аналитики бывают: кто-то может зачесть работу, проходящую по минимальным критериям, кто-то наоборот будет придираться к мелочам (новость для меня, что вторые мне нравятся больше), кто-то подскажет дополнительные полезные приемы, кто-то даже пришлет котиков (если, это уместно, конечно). Что касается второй группы, а именно студенты, то в моей когорте (так называются группы, которые формируются с началом нового потока) около 200 человек, и они все очень разные. Кто-то, как и я без технического бэкграунда, кто-то неплохо программирует, кто-то уже работает аналитиком. Мне с моим комплексом отличницы не так просто в этой среде, но она как минимум не враждебная

- приятные мелочи. По сути, это очень несущественный пункт для он-лайн образования, но как это приятно! В чате нас называют коллегами (что меня очень мотивирует), нам подарили фирменный мерч (да, просто подарили и да, его нельзя купить), на новый год желающие играли в тайного санту, периодически появляются какие-то промоды для разных приятностей. Классно когда люди настолько думают о том, какой продукт они делают

Прохожу обучения на курсе «Аналитика данных» в Яндекс Практикуме. Перед тем, как приобрести данный курс, изучал и другие платформы, которые по тем или иным причинам не вызвали доверия. В Практикуме можно было пройти бесплатную вводную часть, что я и сделал. Очень удобный тренажер, в котором ты можешь изучать теорию и тут же отрабатывать ее на практике с моментальной проверкой - такой инструмент есть на ведущих зарубежных платформах. Это очень удобно и довольно эффективно(как по мне). Гораздо лучше усваивается информация, нежели просто смотреть видеолекции. Но и вебинары здесь тоже присутствуют, причем без всякой воды, по 2 вебинара в неделю с разборами на практике. Очень хорошие лекторы, практикующие аналитики, рассказывают все как есть. И вообще, сообщество в Практикуме очень сильное. Начиная от студентов, заканчивая преподавателями и организаторами. На всех этапах тебя ждет поддержка, готовы ответить на все вопросы по самим проектам, заданиям, постоянно все делятся интересной информацией. В общем, царит хорошая дружественная атмосфера во всех аспектах. Ни разу не пожалел, что выбрал Яндекс Практикум, информации дается много(причем именно полезной, прикладной), подача хорошая во всех форматах. Ни разу не возникало ощущение, что цель данного ресурса - продать тебе курс. Здесь тебя реально учат и дают для этого все необходимое! Единственный нюанс - очень сжатые сроки, у меня это полгода. Это можно расценивать и как плюс, и как минус, кому как. Из-за короткого срока, плотность обучения очень высокая, материала дают действительно много, и нужно успевать все делать. Но на мой взгляд, это лучше, чем брать курс на полтора года, где то же кол-во материала размазано на втрое больший срок и разбавлено водой.

С таким удовольствием, как на курсе от Яндекс Практикум (Яндекс.Практикум) , не учился никогда! Курс закончился и стало как-то грустно. Сравнить мне особо не с чем, но я почему-то уверен, что такой атмосферы нет на аналогичных курсах.

Куча вебинаров с наставниками, которые делятся своим опытом, каналы в slack, где ты можешь пообщаться с ребятами по поводу учебы и не только)) Особенно круто, это канал library, где ребята делятся крутыми книгами, статьями, видео-лекциями, который сами нашли.

Вообще не было ощущения, что тебе просто дали доступ к материалу и ты сидишь один дома и просто самостоятельно все изучаешь. Спринты, дедлайны. даже не знаю как все описать, но это было совсем по другому. В slack постоянно была какая-то активность. От всех чувствовалась поддержка, как от команды практикума, так и от ребят.

Мне за время учебы удалось почувствовать себя сотрудником на удаленке. Отпуск в тайланд совпал со вторым сборным проектом. Ох эта атмосфера! Бассейн, солнце, манго, ноутбук с проектом, Марина Левушкина, напоминающая о дедлайне)))! Вспоминаю это все с восторгом! Оказалось, работать на удаленке не так то и просто!)

Вообще не ожидал, что будет все именно так. Это было очень круто! Реально тем, кто заинтересовался айти, рекомендую Яндекс Практикум. Спасибо всей команде за работу!

Очень долго я «кружила» вокруг ИТ-сферы, делала робкие попытки, и наконец - о, чудо! все звезды сошлись и я нашла ту сферу, где, как мне кажется, пригодится и мое образование, и опыт продакт мененджера, и любовь к анализу и к цифрам.

Это профессия - аналитик данных. Решение не было простым, было реально страшно (вдруг не потяну?), ну и сейчас много кто предлагает он-лайн курсов, но очень важным фактором для меня была возможность попробовать тот курс, который я покупаю. Тем более, что это первое мое обучение в формате он-лайн.

Сам курс выстроен следующим образом: теория дается в виде небольших лекций на практических примерах, кодинг отрабатывается на тренажере. Затем наступает время показать чему научился: тебе дают реальную задачу, которую ты должен выполнить примерно за 1-1.5 недели и показать свои выводы.

Поддержка осуществляется через соц.сети и специальный чат. Несмотря на то, что обучение удаленное, ребятам удается создать теплую атмосферу, даже иногда чувствую себя вполне себе студентом (особенно когда проект на проверку отправляешь). Очень хочется дойти до конца и найти себя в профессии.

В июне я закончил вводный курс по Python и для закрепления теории написал скрипт, который собрал общие данные по заметкам из блога Ильи Бирмана

Сейчас на уроках в Яндекс.Практикум мы прошли инструменты визуализации данных и я опять решил, что нужна дополнительная практика. Смахнул пыль с июньского скрипта, перезапустил его, чтобы обновить данные до конца сентября; и применил изученные инструменты визуализации.

Аудиокнига Игра топа Павел Вяч слушать онлайн

Анал порно: анальное порно и анал трах в жопу - на русском!

Игра топа / Павел Вяч (1 - 5 части) » Слушкин ру — аудиокниги онлайн слушать бесплатно каждый день.

RT - Breaking news, shows, podcasts

Бас-гитарист группы «СЛОТ» Никита Муравьев стал отцом — НАШЕ Радио

6 книг Анни Эрно об аборте, одержимости и потере матери - Горящая изба

Выигрышные стратегии в казино Вулкан - А вы знаете что.

Преимущества азартной игры на официальном сайте онлайн казино Vulcan

Как зарегистрироваться в Вулкан Делюкс онлайн казино и успешно играть?