Популярный

Аналитик данных

Офлайн-курс для начинающих: SQL, Python, статистика и визуализация на реальных бизнес-кейсах. Возможность обучения с грантом TechOrda.

📅 6 месяцев (26 недель) ⏰ 2 раза в неделю по 90 минут 💻 3 проекта 📚 104 часа 🗣️ Русский 🎓 Грант TechOrda

Записаться на курс

О курсе

Курс «Аналитик данных» для начинающих включает практическую работу над реальными бизнес-кейсами. Вы освоите весь цикл аналитических проектов: от сбора и очистки данных до построения моделей и визуализации результатов. По завершении курса вы получите сертификат и 3 масштабных проекта в портфолио для уверенного старта карьеры аналитика данных.

TechOrda На этот курс можно поступить с грантом по программе TechOrda — уточните условия при записи

🎯

Для кого этот курс

Начинающие без опыта в аналитике
Уровень: для начинающих
Язык обучения: русский
Отбор: тест на логику и вербальные навыки

💼

Квалификация по завершении

Junior Аналитик данных
Сертификат об окончании
3–4 проекта в портфолио
Готовность к трудоустройству

📊

Формат обучения

Оффлайн
Живые лекции (теория и практика)
Собственная онлайн-платформа
Теория и практика 50/50

Преподаватель курса

О преподавателе

IT-специалист и преподаватель с опытом работы в Европе, корпоративном секторе и на фрилансе. Ведёт курсы программирования и аналитики, помогает студентам осваивать Python, SQL и инструменты визуализации на реальных бизнес-задачах.

Цель и задачи курса

Подготовка к профессии

SQL: проектирование баз, выборка, агрегация и объединение таблиц
Python для аналитики: pandas, NumPy, matplotlib, автоматизация обработки
Статистические методы и проверка гипотез для бизнес-метрик

Портфолио проектов

Рекомендательная система для онлайн-кинотеатра
Анализ удовлетворённости сотрудников: KPI, текучесть, прогноз увольнений
Оптимизация авиаперелётов: SQL, бизнес-вопросы и рекомендации

Старт в профессии

Отчёты и интерактивные дашборды в Power BI
Сертификат и 3–4 проекта в портфолио
Выход на рынок труда как Junior Аналитик данных

Навыки по завершении обучения

Введение в аналитику — роль аналитика в принятии бизнес-решений
Python — обработка и автоматизация работы с данными
Pandas — анализ табличных данных и подготовка датасетов
Matplotlib — визуализация результатов анализа
Статистика — основы статистического анализа и проверка гипотез
SQL — запросы, агрегации, работа с PostgreSQL и MongoDB

Методологическая база

🛠️

Проектно-ориентированное обучение

Каждый модуль — практические кейсы на реальных данных
Задача → сбор данных → анализ → презентация → доработка
3 масштабных проекта для портфолио

📋

Метод кейс-стади

Сценарии из e-commerce, HR-аналитики, логистики
Групповая работа над кейсами
Развитие командного анализа и коммуникации

🔧

Индустриальные инструменты

Power BI, GitLab/GitHub, Docker
SQL-базы: PostgreSQL, MySQL
Обзор Big Data: Hadoop, Spark, NoSQL

Тематический план курса

Аналитика для успеха бизнеса

Недели 1–2 · 4 урока

1. Компетенции и инструменты аналитика. Роль аналитики в принятии решений
2. Ошибки и провалы при интерпретации аналитических показателей
3. Практическое занятие. Разбор кейсов реальных бизнесов
4. Практическое занятие 2. Разбор кейсов

SQL и получение данных

Недели 3–6 · 7 уроков

5. Введение в SQL. Основы баз данных
6. Работа с базами данных
7. Основы SQL
8. Углубление в SQL
9. Работа с PostgreSQL
10. Работа с MongoDB
11. Итоговая работа модуля 2

Python и математика для анализа данных

Недели 7–16 · 21 урок

12. Введение в Git и Python
13. Управляющие конструкции и коллекции
14. Функции
15. Работа с файловой системой и модули
16. Исключения и обработка ошибок
17. Понятие класса
18. Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
19. Лабораторная работа «Python для анализа данных»
20. Библиотека NumPy. Вычислительные задачи
21. Библиотека Pandas
22. Функции и работа с данными
23. Продвинутый Pandas. Часть 1
24. Продвинутый Pandas. Часть 2
25. Продвинутый Pandas. Часть 3
26. Matplotlib & Seaborn. Визуализация данных
27. Вектора и матрицы
28. Производная и градиентный спуск
29. Введение в статистику
30. Продвинутая статистика
31. Кейс-стади 1
32. Итоговая работа модуля 3

Работа аналитика в команде

Недели 17–21 · 9 уроков

33. Понимание целей бизнеса
34. Финансовые метрики
35. Маркетинговые метрики и метрики продукта
36. Иерархия метрик
37. Сбор требований и разработка отчётности
38. Формулирование гипотез. Поиск точек роста
39. Дизайн тестов, проведение и анализ. Простые модели
40. Оптимизация отчётности
41. Итоговая работа модуля 4

Big Data — основы работы с большими массивами

Недели 22–26 · 11 уроков

42. Традиционные аналитические подходы
43. Машинные методы в помощь обработке данных (обзор)
44. NoSQL-подход. Часть 1
45. NoSQL-подход. Часть 2
46. MapReduce (Hadoop & Spark). Часть 1
47. MapReduce (Hadoop & Spark). Часть 2
48. Культура сбора и источники данных
49. Кейс-стади
50. Организация команды для работы с данными. Часть 1
51. Организация команды для работы с данными. Часть 2
52. Итоговая работа

Проекты курса 3

HR-аналитика

KPI, влияние зарплаты на текучесть, прогноз увольнений

Оптимизация авиаперелётов

Структура БД, SQL-запросы, бизнес-рекомендации

Отслеживание успеваемости

📝Практические работы на платформе
✅Тестирование по модулям
🎓Итоговая работа курса
📅Посещение лекционных занятий
🎯Правильность выполнения ситуационных кейсов

Общая информация

КурсАналитик данных

Длительность26 недель · 104 ч

ФорматОффлайн

ЗанятияЖивые лекции

ПлатформаСобственная LMS

Расписание2× в неделю · 2 ак. ч

ЯзыкРусский

УровеньДля начинающих

Теория / практика50 / 50

ОтборТест на логику и вербальные навыки

ГрантTechOrda

КвалификацияJunior Аналитик данных