JUNIOR DATA ANALYST
Освойте профессию дата-аналитика с нуля, пройдите полный цикл анализа продукта.
Юлия Ларионова
Data Analyst в
MEGOGO
Виктория Кириченко
Lead Analytics Engineer в
Railsware
![](https://robot-site-static.fra1.digitaloceanspaces.com/cc/ckeditor/landings/1211-t-analitik-danih/new.webp)
О КУРСЕ
- Продолжительность:
40 занятий
- Курсовой проект:
анализ реального датасета и отчет аналитика
- Бонус:
карьерная консультация от HR
На курсе вы постепенно овладеете всеми актуальными инструментами дата-аналитика. Начнете обучение с простейших таблиц в Google Sheets, изучите SQL, преобразование типов данных и основные функции баз данных. Затем перейдете к Python для трансформации и анализа данных. Научитесь визуализировать данные с использованием Looker Studio и Tableau. Последний модуль обучения — математическая статистика, благодаря которой вы овладеете A/B-тестированием и метриками продукта.
для кого
В ПРОГРАММУ КУРСА ВХОДЯТ
-
01
Разбор инструментов
Научитесь работать с табличными значениями в Google Sheets и строить SQL-запросы, изучите Python и его библиотеки: NymPy, Pandas, SciPy, Matplotlib и т. д. Будете работать с Looker Studio, Tableau, BigQuery. Овладеете метриками, научитесь проводить A/B-тесты.
-
02
Воркшопы
Будете работать с реальными датасетами в группах под руководством лекторок. В течение 15 воркшопов с комплексными домашними заданиями примените актуальные методы работы с данными, чтобы эффективно визуализировать данные и формировать отчет аналитика.
-
03
Самостоятельная работа с реальными данными
Для выполнения курсового проекта вы проанализируете реальный датасет, предоставленный лекторками. Проверите данные, спроектируете дашборд, опишете выводы и рекомендации. Это поможет не только продемонстрировать приобретенные знания, но и создать первый отчет для будущего портфолио.
-
04
Подготовка резюме и портфолио
В конце программы вас ждет мини-курс от HR. Вы поймете обязанности на позиции Junior Data Analyst, приобретете хард-скилы для старта в IT, получите рекомендации от наших рекрутеров по оформлению CV и самопрезентации. Студент с лучшим результатом получит предложение стажировки от Laba Group.
Лекторки
![](https://robot-site-static.fra1.digitaloceanspaces.com/cc/ckeditor/landings/1211-t-analitik-danih/new-yulia.webp)
Юлия Ларионова
Data Analyst в MEGOGO, 5+ лет опыта в аналитике
-
в Raiffeisen Bank Aval составляла 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 для анализа поведения пользователей на web-, mobile- и SmartTV-платформах медиасервиса с DAU >1.5 млн
-
ежедневно работает с >15 TB данных и обрабатывает >100 млн записей с помощью ClickHouse и BigQuery, а также визуализирует данные с помощью Looker Studio и Metabase
-
занимается аналитикой полного цикла, проводит глубинные количественные исследования поведения пользователей сервиса для улучшения рекомендательной системы с контентом
![](https://robot-site-static.fra1.digitaloceanspaces.com/cc/ckeditor/landings/1211-t-analitik-danih/new-viktoriya.webp)
Виктория Кириченко
Lead Analytics Engineer в Railsware, 6+ лет опыта в работе с данными
-
начинала карьеру на позиции Business Intelligence Developer в iDeals, поэтому хорошо разбирается в предоставлении необходимой для бизнеса информации
-
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), занималась финансовой аналитикой и автоматизировала P&L-отчет
-
работает с BigQuery, Python, Google Colab, Google Sheets, Looker Studio, Git, Terraform
-
занимается консалтингом, помогает внешним клиентам построить качественную аналитику
ПРОГРАММА
-
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.
-
01 блок4 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.
-
02 блок12 занятий 13 часов
Работа с базами данных
- Результаты: понимаете, что такое базы данных, для чего они нужны и какие проблемы помогают решать. Ознакомились с возможностями и интерфейсом BigQuery, умеете писать базовые запросы SQL и оптимизировать их.
-
03 блок11 занятий 11,5 часов
Python для трансформации и анализа данных
- Результаты: умеете работать со списками, словарями, кортежами и множественными числами. Работаете с Pandas и анализируете данные с помощью Python. Знаете, что такое Git и Airflow. Знаете, как работать с Terraform.
-
04 блок5 занятий 6 часов
Визуализация данных
- Результат: понимаете, зачем визуализировать данные, разбираетесь в видах и типах графиков, знакомы с принципом построения дашбордов. Понимаете, какие инструменты можно использовать.
-
05 блок5 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. Знакомые с понятием A/B-тестов, умеете считать метрики продукта и писать требования для сбора базовых событий и метрик.
-
06 блок2 занятия 3 часа курсовой проект
Итоги
- Результаты: вы понимаете все этапы процесса анализа данных и можете применять их к реальному кейсу. Знаете, как правильно подготовиться к презентации результатов проведенного анализа.
-
07 блок4 занятия 2 часа
Развитие карьеры в IT
- Результаты: 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.
РЕГИСТРАЦИЯ
Заполните эту форму, чтобы расти в аналитике данных или овладеть новой профессией в IT с нуля.