Hard Аналитика данных

4.80
1
Тип курса
100% онлайн
с опытом

На курсе «Hard Аналитика данных» вы получите навыки, необходимые для аналитика уровня middle, что позволит вам претендовать на повышение уровня как в текущей компании, так и при поиске новой работы. При разработке программы мы учитывали опыт практиков и лидеров отрасли, а также проанализировали карты компетенций ведущих российских tech-компаний.

150000 ₽
есть рассрочка
Оставить заявку
Как проходит обучение?
  • Обучение онлайн 
  • Продолжительность - 6 месяцев
  • Видеолекции и задания
  • Уровень сложности: Junior+ / Middle
  • Практика на реальных кейсах
  • Самостоятельное планироваие нагрузки

Для кого

1
Для аналитиков данных уровня junior
2
Для аналитиков данных уровня middle
3
Для продуктовых аналитиков
4
Для BI-аналитиков
Почему стоит выбрать этот курс?
Учитесь у лучших
Курс от специалистов отрасли.
Актуальные знания
Мы регулярно обновляем учебные материалы.
Платите, когда вам удобно
Сразу или в рассрочку. Также доступа международная оплата для тех, кто находится за рубежом.
Документы об обучении
Вы можете получить сертификат о прохождении курса.
Гарантия возврата денег
Если в течение двух недель вы поймёте, что курс не для вас, мы вернём деньги.
Налоговый вычет
Начните обучение сейчас, получите налоговый вычет и верните до 13% от стоимости курса.

Кто будет вас учить?

Нерсес Багиян
Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Дмитрий Казаков
Chief Analytics Officer in Kolesa Group
Роман Бунин
BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go
Евгений Ермаков
Руководитель платформы данных toloka.ai
Александр Волынский
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
Никита Табакаев
Аналитик Raiffeisen CIB
Предложения для вас
4.80
0
KARPOV.COURSES
Симулятор Аналитика
100% онлайн
40 000₽
есть рассрочка
Оставить заявку
4.80
0
KARPOV.COURSES
Принятие решений на основе данных
100% онлайн
75 000₽
есть рассрочка
Оставить заявку
4.80
0
KARPOV.COURSES
Инженер данных
100% онлайн
с опытом
104 000₽
есть рассрочка
Оставить заявку
Вопрос-ответ

Есть ли у вас образовательная лицензия?

Да, мы осуществляем образовательную деятельность по государственной лицензии № 042 048 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.

Какие знания и навыки необходимы для прохождения программы?

Необходимы следующие навыки:

 

Python: знание базового синтаксиса, циклов, функций, работа с библиотеками pandas, numpy, scipy для обработки и анализа данных, а также с Seaborn и matplotlib для базовых визуализаций.SQL: умение писать запросы с JOIN, WHERE, GROUP BY и агрегационными функциями.

Статистика и теория вероятностей: понимание проверки гипотез, ошибок 1-го и 2-го уровней, статистических критериев, p-value, принципов центральной предельной теоремы, факторов, влияющих на размер выборки, и других статистических понятий.

Визуализация данных: опыт работы с инструментами как Tableau, Power BI, Superset или аналогичными.

Какие программы и оборудование нужны для обучения?

Вы можете смотреть лекции с любого устройства, но для написания кода потребуется компьютер или ноутбук. Специальные программы на старте устанавливать не нужно — достаточно браузера и стандартных приложений для общения, таких как Telegram, Zoom и Discord.

Сколько времени нужно уделять обучению?

Обычно потребуется 6−12 часов в неделю в зависимости от сложности материалов, включая изучение теории, выполнение заданий и проектов, а также общение с экспертами по сложным вопросам.

Могу ли я совмещать обучение с работой?

Да, курс организован так, чтобы вы могли сочетать его с работой, учебой и личной жизнью. Заниматься можно в любое время и в удобном темпе — все лекции записаны и разбиты на короткие видео, а дедлайны для домашних заданий гибкие.

Как будет проходить обучение?

Обучение длится максимум 6 месяцев (26 недель) — от старта первого дня обучения до момента выдачи сертификатов. Каждую неделю вы будете проходить максимум три урока, доступ к которым будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий. По истечении дедлайна будет открываться доступ к разборам заданий. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к преподавателям и специалистам команды поддержки. Все учебные материалы будут доступны круглосуточно на нашей образовательной платформе.

Отзывы о партнере

Лиза
10.06.2024
Отличный преподавательский состав и поддержка
Спасибо за курс! Обучение было насыщенным и хорошо структурированным, я многому научилась. Чувствуется, что я действительно проработала месяц в роли аналитика. Планировала устроиться на работу аналитиком данных, и хотя я только начала проходить собеседования, уже чувствую себя намного увереннее и лучше понимаю, какие вопросы могут возникнуть.
Отзыв о курсе:
Симулятор Аналитика
Михаил Коломасов
30.12.2023
Полезный курс с акцентом на практику
Мне понравился акцент на практическую направленность. В темах курса были современные подходы, теория и практические задачи. Разборы домашних заданий действительно помогали. Также порадовал интерактив с преподавателями и другими студентами. Очень полезный курс, продолжайте в том же духе!
Отзыв о курсе:
Hard ML
Ярослав
06.09.2023
Остался весьма доволен
Я остался доволен курсом: освоил новые технологии в прикладном формате и закрыл пробелы в фундаментальных знаниях. Самое главное, меня вдохновила идея развернуть собственное дата-решение в облаке. В итоге я взял сервер на DigitalOcean и создал там своё рабочее пространство. По рекомендациям с уроков я развернул кластеры, Jupyter, Superset для визуализации, Airflow для автоматизации, а также Spark и ClickHouse.
Отзыв о курсе:
Инженер данных
Анастасия Коробкова
19.01.2024
Спустя месяц после курса получила оффер
Структура подачи и качество материала очень продуманы и ориентированы на реальные задачи аналитика. После каждого задания проводится его разбор. Если возникают вопросы, техническая поддержка всегда подробно отвечает и помогает. Также предоставляется обратная связь по некоторым проектам. Я пришла на курс «Аналитик данных» с целью смены профессии. У меня была высокая мотивация и интерес, а также доверие к качеству материала.
Отзыв о курсе:
Hard Аналитика данных
Оставить отзыв
Часто ищут