Дата-аналитика курс: Стань аналитиком с нуля и начни карьеру в ИТ | Robot Dreams
  • курс-профессия
  • 40 занятий
  • воркшопы
  • бонус: мини-курс от HR

Станьте аналитиком данных с нуля

С возможностью пройти стажировку в SKELAR для лучших студентов курса.

Юлия Ларионова

Data Analyst в

MEGOGO

Виктория Кириченко

Lead Analytics Engineer в

Railsware

О КУРСЕ

  • Курсовой проект:

    анализ реального датасета

  • Бонусы:

    мини-курс от HR + Speaking Club

Начнете с таблиц в Google Sheets, написания SQL-запросов и работы с базами данных. Научитесь обрабатывать данные с Python и визуализировать их в Looker Studio и Tableau. Освоите математическую статистику, A/B-тесты и метрики, а в финале построите дашборд на основе реального датасета. Лучшие студенты смогут попасть на стажировку в украинскую компанию SKELAR после интервью.

Регистрируйтесь, чтобы расти в аналитике

robot

Научитесь находить инсайты в данных и предлагать эффективные решения для бизнеса

Зареєструватися
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности

ПОСЛЕ КУРСА ВЫ
СМОЖЕТЕ

1. АНАЛИЗИРОВАТЬ ДАННЫЕ
 
Научитесь уверенно работать с таблицами в Google Sheets и писать SQL-запросы, формировать гипотезы, запускать A/B-тесты и считать ключевые метрики.
2. СТРОИТЬ ДАШБОРДЫ
 
Узнаете, как четко и понятно визуализировать данные в Looker Studio и Tableau, научитесь представлять результаты анализа коллегам и защищать свои гипотезы.
3. ПИСАТЬ КОД КАК АНАЛИТИК
 
Изучите Python и его основные библиотеки: NumPy, Pandas, SciPy и Matplotlib, чтобы выполнять задачи по анализу данных, визуализации и парсингу.
4. СТАРТОВАТЬ ИЛИ РАСТИ В АНАЛИТИКЕ
 
Лучшие студенты курса смогут попасть на стажировку в украинский tech venture builder Skelar, чтобы начать карьеру дата-аналитика.

Юлия Ларионова

Data Analyst в MEGOGO

  • имеет 7+ лет опыта в аналитике

  • в Raiffeisen Bank Aval строила аналитические отчеты и готовила данные для дальнейшего использования в кредитных скоринговых моделях

  • в MEGOGO считала ad-hoc аналитику для девелоперов, участвовала в разработке внутренней системы анализа поведения пользователей на платформах с DAU > 1.5 млн

  • ежедневно работает с > 15 TB данных и обрабатывает > 100 млн записей

  • занимается аналитикой полного цикла, проводит глубинные количественные исследования поведения пользователей сервиса для улучшения рекомендательной системы

Виктория Кириченко

Lead Analytics Engineer в Railsware

  • имеет 8+ лет опыта в работе с данными

  • начинала карьеру на позиции Business Intelligence Developer в iDeals

  • управляла сбором данных с нуля до построения хранилища и создала команду, помогавшую всем департаментам компании в ad-hoc репортах

  • в Railsware разрабатывала дашборды для продукта компании (Mailtrap), работала с финансовой аналитикой и автоматизировала P&L-отчет

  • занимается консалтингом, помогает внешним клиентам построить качественную аналитику

ПРОГРАММА

  • 18 мая
    1 занятие 1 час

    Интро

    Результат: понимаете разницу между аналитиком данных, бизнес-аналитиком, финансовым аналитиком, веб-аналитиком, продуктовым аналитиком и т. д. Имеете представление об инструментарии аналитика данных.

    Тема:

    • Знакомство с курсом и профессией Data Analyst
  • 01 блок
    4 занятия 4 часа

    Google Sheets для Data Analyst

    Результат: понимаете, из каких этапов состоит анализ данных. Умеете использовать базовые функции Google Sheets для анализа данных.

    Темы:

    • Возможности Google Sheets и встроенные формулы
    • Анализ данных в Google Sheets
    • Таблицы и визуализация данных в Google Sheets
    • Воркшоп по Google Sheets
  • 02 блок
    12 занятий 18 часов

    Работа с базами данных

    Результаты: понимаете принципы работы баз данных, их преимущества и ограничения. Работаете с BigQuery, создаете SQL-запросы разной сложности для анализа данных. Обладаете навыками группирования данных, использования математических функций и объединения таблиц. Работаете с подзапросами, CTE, View и регулярными выражениями. Умеете рассчитывать сложные метрики с помощью оконных функций, подключать разные источники данных и оптимизировать SQL-запросы.

    Темы:

    • Введение в теорию баз данных
    • Знакомство с интерфейсом Google BigQuery
    • Синтаксис SQL: операторы
    • Решение простых практических задач по теме
    • Функции агрегации данных, аналитические функции
    • Data definition language: создаем собственный проект и наполняем его данными
    • Решение простых практических задач по теме
    • Воркшоп: синтаксис SQL, функции агрегации данных
    • Операторы объединения данных [JOIN, UNION]
    • Воркшоп: работа с операторами JOIN и UNION
    • Типы данных и их преобразование
    • Решение простых практических задач по теме
    • Подзапросы, CTE, View
    • Schedule query
    • Регулярные выражения (regex)
    • Воркшоп: подзапросы, CTE и View
    • Оконные функции
    • Решение простых практических задач по теме
    • Оптимизация запросов, индексы, CRUD-операторы
    • Воркшоп: работа с оконными функциями + оптимизация запросов
  • 03 блок
    11 занятий 11,5 часов

    Python для трансформации и анализа данных

    Результаты: понимаете языки программирования и их роль в аналитике, умеете настраивать среду и работать с циклами. Обладаете навыками работы с функциями, структурами данных (списки, словари, кортежи, множества) и понимаете их алгоритмическую сложность. Умеете работать с Pandas, анализировать данные с помощью Python и создавать визуализацию. Работаете с базами данных через коннекторы, умеете получать и трансформировать данные. Знаете основы Git, Airflow и умеете работать с Terraform.

    Темы:

    • Введение в Python: установка и настройка среды
    • Основные типы данных
    • Основные операторы, операции с разными типами данных
    • Условные операторы и циклы
    • Библиотеки Python для работы с данными
    • Pandas. Работа с датафреймами
    • Воркшоп: Python для работы с данными
    • Подключение к базам данных и трансформации данных
    • Воркшоп: подключение к базам данных и трансформации данных
    • Анализ и визуализация данных в Python
    • Парсинг данных с помощью Python
    • Знакомство с Git, Terraform и Airflow
    • Воркшоп: анализ данных с помощью Python
  • 04 блок
    5 занятий 6 часов

    Визуализация данных

    Результаты: понимаете принципы и важность визуализации данных, знаете инструменты ее создания. Умеете работать с Looker Studio и Tableau: настраивать аккаунты, подключать разные источники данных, создавать как простые, так и сложные дашборды. Обладаете навыками визуализации данных в обоих инструментах и ​​умеете подключать новые источники данных.

    Темы:

    • Введение в визуализацию
    • Looker Studio: обзор и базовые возможности
    • Воркшоп: визуализация с Looker Studio
    • Tableau: обзор и базовые возможности
    • Воркшоп: визуализация с Tableau
  • 05 блок
    5 занятий 7 часов

    Вспомнить все — матстат на практике

    Результат: понимаете, для чего используют мат. статистику в анализе данных, и умеете рассчитать базовые статистики для датасета. Знакомы с понятием A/B-тестов, умеете считать метрики продукта и писать требования для сбора базовых событий и метрик.

    Темы:

    • Применение и базовые термины мат. статистики
    • Описательная статистика: меры центральной тенденции
    • Описательная статистика: меры изменчивости
    • Описанная статистика: квантили распределения и их визуализация
    • Продвинутые темы мат. статистики: виды распределения
    • Мат. статистика: важные правила и теоремы
    • Корреляция, регрессия и определение A/B-тестирования
    • Воркшоп: мат. статистика на практике
    • Метрики продукта: данные и аналитические системы
    • Принципы сбора данных
    • Метрики продукта
    • Сегментация пользователей
    • Воркшоп: метрики продукта
  • 06 блок
    2 занятия 3 часа

    Итоги

    Результат: понимаете все этапы процесса анализа данных и можете применить их к реальному кейсу. Знаете, как правильно подготовиться к презентации результатов проведенного анализа.

    Темы:

    • Подготовка к курсовому проекту — как презентовать результаты анализа (онлайн)
    • Защита курсового проекта (онлайн)
  • 07 блок
    4 занятия 2 часа

    Развитие карьеры в IT

    Результат: у вас есть собственная стратегия поиска работы. Правильно оформляете собственные соцсети, чтобы привлекать внимание рекрутеров. Знаете, как написать сопроводительное письмо и заинтересовать работодателя. Умеете представлять себя.

    Темы:

    • Развитие карьеры в IT
    • Стратегия поиска работы
    • Эффективное резюме и сопроводительное письмо
    • Прохождение процесса отбора в компанию

РЕГИСТРАЦИЯ

Заполните эту форму, чтобы расти в аналитике данных или освоить новую профессию в IT с нуля.

 
 
 
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности.