Писать запросы на SQL
Извлекать данные, объединять таблицы и работать с оконными функциями.
Курс для начинающих аналитиков: SQL, Python, статистика, продуктовые метрики и визуализация данных. В программе есть практические задания и итоговый проект.
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Начинающим аналитикам | Тем, кто хочет освоить инструменты анализа данных и познакомиться с задачами профессии, начиная со школьной математики. |
| Аналитикам с опытом | Специалистам, которые хотят систематизировать знания, поработать с метриками, статистикой и практическими проектами. |
| Маркетологам и менеджерам | Тем, кто хочет самостоятельно разбирать показатели, оценивать результаты продвижения и использовать данные в работе. |
Извлекать данные, объединять таблицы и работать с оконными функциями.
Использовать Jupyter Notebook и библиотеки для обработки и визуализации.
Применять статистику и A/B-тесты к задачам продуктовой аналитики.
Работать с метриками, отчётами и интерактивными дашбордами.
Видеоматериалы с объяснением тем курса для самостоятельного просмотра.
Задания для применения изученного материала и отработки навыков.
Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса.
Поддержка куратора или наставника по вопросам обучения и освоения программы.
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
Раздел: Основная программа
Основы SQL, работа с базами данных, объединения таблиц и оконные функции.
Python в Jupyter Notebook, обработка данных и библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn.
Терминал, контроль версий Git и совместная работа с кодом в GitLab.
Вероятности, случайные величины и прикладные задачи по теории вероятностей.
Распределения, статистический анализ, уровень значимости и p-value.
Продуктовые метрики, unit-экономика, сегментация и A/B-тестирование.
BI-системы, визуализация данных и построение интерактивных дашбордов.
Итоговое задание по кейсу компании: исследование данных и оценка результатов экспериментов.
Дополнительный блок о запуске локальных языковых моделей для аналитических задач.
Дополнительный блок об Airflow и автоматизации обработки данных с помощью ETL-пайплайнов.
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
По описанию школы, студент выбирает кейс компании и выполняет этапы анализа данных, включая оценку A/B-тестов.
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Инструменты, софт и сервисы, которые вы будете использовать на курсе.
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Знакомство с площадками для поиска работы, подходами к выбору вакансий и откликам. Доступность и состав уточняйте для выбранного тарифа.

Школа указывает этот вид документа.
Не менее половины баллов за домашние задания и успешно выполненный финальный проект.

Школа указывает этот вид документа.
Требования к образованию и условия выдачи уточняйте в школе.
По данным школы, для старта достаточно математики на уровне школьной программы; программирование и SQL изучаются на курсе.
Школа указывает ориентир от 15 часов в неделю; нагрузка различается между модулями.
Указана цена базового тарифа при оплате одним платежом по состоянию на дату проверки. Состав других тарифов и акции уточняйте у школы.
Лекции можно смотреть с разных устройств, но для написания кода нужен компьютер или ноутбук. Школа предоставляет удалённую инфраструктуру.
Школа описывает видеолекции, конспекты и практические задания. Доступ к урокам открывается постепенно, в конце предусмотрен финальный проект.
По данным школы, нужно набрать не менее половины баллов за домашние задания и успешно выполнить финальный проект.
Выберите тариф и оставьте заявку на «Аналитик данных» на сайте KARPOV.COURSES.
На сайт школыДругие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Онлайн-программа ProductStar по аналитике данных: подготовка и визуализация данных, продуктовые метрики, A/B-тесты, SQL, Python и итоговый аналитический проект.
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Практический курс для аналитиков с базой Python, SQL и статистики: работа с дашбордами, A/B-тестами и автоматизацией на задачах, похожих на работу продуктовой команды.
В основной программе сочетаются SQL, Python и статистика с продуктовыми метриками и визуализацией. Посмотрите содержание разделов и оцените, какие темы нужны для ваших задач.
Практика включает задания и итоговый проект; школа также описывает поддержку кураторов и карьерный курс. Перед оплатой проверьте состав выбранного тарифа и условия получения помощи.
Школа заявляет диплом о профессиональной переподготовке. Уточните требования к образованию, правила выдачи документа, итоговую стоимость и условия действующих предложений.
Познакомьтесь со школой KARPOV.COURSES, её программами и условиями обучения.
ОткрытьСравните курсы KARPOV.COURSES по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьСравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть