Проводить первичный анализ данных в Excel, Google-таблицах.
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
- 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+Juniorпосле 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.
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
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 аналитик данных ОAI (США), тимлид внутренней инфраструктуры TGames. Инженер данных в геймдеве, 20+ лет опыта в IT.
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 международном сервисе пассажирских перевозок. Ранее тимлид аналитиков в Ozon, аналитик в YClients, тимлид бизнес-аналитиков в TalentTech.
Алиса Радченко
Ведущий аналитик в МТС Диджитал. Ранее работала в представительстве американской компании Lumileds (Евразия).
Обучение ориентировано на практику
- Смотрите видеолекции, читаете лонгриды, участвуете в мастер-классах.
- Выполняете домашние задания.
- Получаете обратную связь от наставников.
- Анализируете и обсуждаете работы с однокурсниками.
- Добавляете готовую работу в портфолио.
- 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.
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.
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.
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.
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.
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 
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.
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
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.
Оставьте заявку на консультацию о курсе
6 875 ₽ / мес
В рассрочку на 24 мес
Полная стоимость
Заполните форму и наш гид свяжется с вами
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
- Онлайн-школа Bang Bang Education
- Каталог курсов
- Аналитик данных