Популярный

Аналитик данных

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

📅 Длительность: 6 месяцев (26 недель) ⏰ 2 раза в неделю по 90 минут 💻 3 проекта 📚 104 часа 🗣️ Язык обучения: русский 🎓 Стоимость: 500 000 тг 🎓 Грант TechOrda

Записаться на курс

О курсе

Курс посвящен подготовке аналитиков данных с нуля и охватывает путь от основ Excel до работы с большими массивами данных (Big Data). Программа ориентирована на практику: студенты изучают SQL, Python и методы статистического анализа на примере реальных бизнес-кейсов. Основной результат — способность самостоятельно собирать, обрабатывать и визуализировать данные для поиска точек роста бизнеса. Курс завершается защитой итоговой работы, которая станет сильным кейсом в портфолио выпускника.

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

Описание.

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

Работа с данными в электронных таблицах Продвинутое владение Google Sheets и Excel (сложные формулы, сводные таблицы, форматирование и визуализация для бизнес-отчетности)
Управление базами данных (SQL) Проектирование архитектуры БД, написание запросов любой сложности (SELECT, JOIN, оконные функции, агрегация), оптимизация запросов и работа в среде PostgreSQL
Программирование на Python Профессиональное использование языка для аналитики: от базовых конструкций и ООП (классы, наследование) до работы с модулями и файловой системой.
Библиотеки обработки и анализа Работа с NumPy для вычислительных задач и Pandas для очистки данных, группировки и проектирования новых признаков (Feature Engineering)
Визуализация данных Создание информативных графиков в Matplotlib и Seaborn, а также построение интерактивных отчетов и дашбордов в Power BI (с использованием Power Query и DAX)
Продуктовая и Digital-аналитика — Настройка инструментов веб-аналитики (Google Analytics, Yandex Metrica), работа с маркетинговыми и продуктовыми метриками (LTV, CAC, Retention, воронки)
Проверка гипотез — Проведение A/B-тестирования с применением методов математической статистики для оценки значимости результатов
Работа с Big Data — основы работы с Power BI, NoSQL-подход и MapReduce (Hadoop & Spark)
Исследование аудитории Применение подходов Customer Development для поиска точек роста и понимания целей бизнеса.
Командная работа и коммуникация — Сбор требований, разработка отчетности и презентация результатов для разных аудиторий (технической и бизнес)
Аналитическое сопровождение бизнесаУмение формулировать гипотезы на основе данных и переводить бизнес-задачи на язык технических требований
Data Storytelling Навык презентации результатов анализа, подготовки отчетности и обоснования управленческих решений

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 · 5 уроков

1. Роль и место аналитика в команде
2. Основные типы бизнес-метрик и Навыки построения метрик (Lean Analytics)
3. Основы работы в Google Sheets для анализа данных
4. Google Sheets Форматирование и визуализация данных
5. Google Sheets Базовые вычислительные формулы и функции

SQL и получение данных

Недели 3–6 · 7 уроков

6. Введение в SQL, Извлечение и фильтрация данных
7. Преобразован ие, сортировка и группировка данных
8. Введение в базы данных и Объединение таблиц
9. Обновление, добавление и удаление данных, Создание, изменение и удаление таблиц
10. Операции с текстом, оконные функции и Ускорение и оптимизация запросов, табличные выражения
11. Работа с PostgreSQL
12. Итоговая работа модуля 2

Python и математика для анализа данных

Недели 7–16 · 20 уроков

13. Введение в Python и типы данных
14. Управляющие конструкции
15. Работа со строками
16. Условные конструкции
17. Циклы (while, for)
18. Списки, словари и кортежи
19. Функции
20. Работа с модулями и создание собственных модулей
21. ООП. Объекты и методы
22. ООП. События
23. ООП. Классы
24. ООП. Наследование
25. Библиотека NumPy. Вычислительные задачи
26. Работа с файловой системой
27. Введение в Pandas
28. Pandas. Группировка данных
29. Pandas Очистка данных. Feature engineering
30. Визуализация данных в Python
31. Кейс-стади 1
32. Итоги модуля Python

Работа аналитика в команде

Недели 17–21 · 9 уроков

33. Понимание целей бизнеса
34. Введение в digital-аналитику и Знакомство с Google Analytics и Yandex Metrica
35. Базовые настройки инструментов аналитики Google Analytics и Yandex Metrica
36. Маркетинговые метрики и метрики продукта
37. Анализ целевой аудитории и конкурентов, Введение в инструменты исследований, Принципы и подходы Customer Development
38. Проверка гипотез с помощью A_B-тестов и Основы мат.статистики для A_B тестирования
39. Сбор требований и разработка отчётности
40. Формулирование гипотез. Поиск точек роста
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. Введение в Power BI и Power Query. Получение и преобразование данных
45. Модель данных в Power BI и DAX (Data Analysis Expressions)
46. Работа с отчетами и визуализация данных в PowerBI
47. NoSQL-подход
48. MapReduce (Hadoop & Spark)
49. Кейс-стади
50. Организация команды для работы с данными
51. Подготовка резюме и Подготовка к собеседованию
52. Выпускной Итоговая работа: Аналитик данных в FoodExpress

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

ОтборВозраст от 18 до 45 лет, граждане РК

ГрантTechOrda

КвалификацияJunior Аналитик данных