Россия
План поступления
Войти

Аналитик данных

профессиональная переподготовка

О программе

Освойте новую профессию с нуля и начните помогать бизнесу, принимая ключевые решения на основе данных.

Варианты обучения

Вариант обученияСтоимостьКогдаСрок обученияГрафик занятий
дистанционно
90 020 р.
В любое время
4 месяца
246 ак. ч.
15 часов в неделю

Кому подойдет программа

Руководители проектов
Научитесь самостоятельно оценивать и развивать продукт, строить прогнозы, опираясь на данные аналитики. Найдёте новые каналы роста и увеличения прибыли.
Студенты
Получите практические знания и освоите инструменты анализа данных. Дополните резюме новыми компетенциями и сможете начать карьеру в аналитике с позиции Junior.
Начинающие аналитики
Углубите знания в работе с дата-аналитикой. Сможете работать с Python, базами данных и BI-инструментами, создавать качественные презентации.
Разработчики
Освойте инструменты, необходимые для решение задач бизнес-анализа, сделайте быстрый карьерный трек и повысьте доход или полностью смените профиль.
Предприниматели
Научитесь анализировать финансовые и продуктовые метрики, грамотно оценивать новые проекты. Получите навыки, которые помогут видеть точки роста.
Новички
Изучите востребованное и интересное направление «бизнес-аналитика» и получите возможность устроиться на увлекательную и перспективную работу, а также увеличить доходы.

Программа обучения

Вводный урок. Индустрия и карьерные возможности
Работа бизнес-аналитика: какие навыки нужны, карьерные возможности и компенсация Бонусный урок. Трудоустройство в IT. Взгляд со стороны TeamLead'a Бонусный урок. Опыт работы в крупных международных IT-компаниях (FAANG) Бонусный урок. Технический менеджер проектов. Обзор профессии
1. Базовые навыки работы в Excel
Знакомство с курсом Создание и сохранение таблицы Экспресс-знакомство с интерфейсом Ввод данных. Часть 1 Ввод данных. Часть 2 Базовые расчеты Выбор ячейки. Имя ячейки. Часть 1 Выбор ячейки. Имя ячейки. Часть 2 Автозаполнение Знакомство с форматами ячеек Выравнивание и объединение Шрифты и граница Заливка ячеек Условное форматирование Строки, столбцы, ячейки Печать файлов и данных. Часть 1 Печать файлов и данных. Часть 2 Сортировка данных Фильтр. Часть 1 Фильтр. Часть 2 Поиск и выделение данных Автосуммирование Библиотека функций Математические функции. Часть 1 Математические функции. Часть 2 Работа с ошибками Математические и текстовые функции. Часть 1 Математические и текстовые функции. Часть 2 Дата и время Функции работы с массивами Обзор полезных функций Колонтитулы Задачи из практики
2. Продвинутые навыки работы в Excel
Обработка данных Работа с формулами Сводные таблицы Визуализация Практика
3. Google-таблицы (Google Sheets)
Вступительное слово Начало работы с Google Таблицы Интерфейс Google Таблиц Операции с файлами в Google Таблицах Обмен и организация файлов Редактирование ячеек, строк и столбцов Удаление дубликатов и пробелов Раскрашивание таблиц Совместная работа Поиск и замена в таблицах Сортировка и фильтрация Фильтры и сортировка Перемещение столбцов и строк Автоматическое заполнение ячеек Вставка изображений и ссылок Диаграммы и графики Проверка данных Сводные таблицы Работа с формулами и функциями - часть 1 Работа с формулами и функциями - часть 2 Защита таблиц Печать Практическая работа №4: Google-таблицы Экзаменационный тест Google Sheets
4. Визуализация и обработка данных в Power BI
Power BI. Первый отчет Power Query. Первые шаги Введение в расчетные столбцы Введение в расчетные меры Правила работы мер Функция Calculate () Функция ALL() Связанные таблицы Практическая №1. Связанные таблицы Несвязанные таблицы Знакомство с функцией FILTER() Практическая №2. Введение в расчетные меры Знакомство с Time Intelligence Практическая №3. Знакомство с Time Intelligence Функции условия Практическая №4. Функции условия Цикличные функции Практическая №5. Цикличные функции Несколько таблиц данных Практическая №6. Несколько таблиц данных Производительность Power Query в Excel Power Pivot Power BI Desktop Plus Практическая №7. Power BI Desktop Plus Power Query plus Power BI Service Практическая №8. Power BI Service Контекст фильтра и контекст строки CALCULATE () и FILTER(), больше важных нюансов Time Intelligence для нестандартных календарей Расчетные столбы, продвинутый уровень Переменные в формулах DAX Тестирование: Power BI
5. Работа с данными в Power Query
Введение. Базовый импорт данных Очистка данных Практическая №1. Импортировать, обработать, выгрузить, сделать сводную таблицу Объединение таблиц Изменение структуры данных. Часть 1 Изменение структуры данных. Часть 2 Практическая №2. Сравнительный анализ двух таблиц 3 подхода Язык M, общие понятия Импорт файлов из папки Практическая №3. Комплексная задача на пройденный материал Практическая №4. Комплексная задача на пройденный материал Объекты PQ Параметры в PQ Ускорение запросов, уменьшение размеров рабочего файла Ускорение запросов, уменьшение размеров рабочего файла Итоговая задача по курсу PQ c выгрузкой в Power Pivot и итоговой сводной
6. Обработка данных в SQL
Введение в БД, установка ПО Основы работы с базами данных Первые шаги в SQL: оператор SELECT, сортировка, оператор WHERE, скалярные функции Домашнее задание №1. Операторы SELECT, ORDER BY Домашнее задание №2. Фильтрация WHERE Операторы JOIN. UNION, INTERSECT, EXCEPT Домашнее задание №3. Использование операторов JOIN, UNION, INTERSECT, EXCEPT Оператор GROUP BY и агрегирование Домашнее задание №4. Использование оператора GROUP BY Подзапросы, CTE, correlated subquery, вложенная логика Оконные функции Домашнее задание №5. Использование оконных функций Домашнее задание №6. Комбинированные запросы Группы DDL и DML Экспорт данных в csv/insert-выражения, создание дампов Разведовательный анализ данных (EDA) ER-диаграммы Разборы бизнес-кейсов с помощью SQL Разбор домашних заданий Тестирование: модуль "SQL" Кейс 1 (самопроверка): Расчет продуктовых метрик с помощью SQL Кейс 2 (самопроверка): ABC-XYZ анализ с помощью SQL Итоговый кейс (онлайн) - Решение задач повышенной сложности с помощью SQL
7. Программирование в Python
Введение Функционал Python Работа с данными Библиотека Визуализация данных Продвинутые темы в Python
8. Общая математика
Теория вероятностей Математический анализ Линейная алгебра Математическая статистика Экзамен
9. Юнит-экономика
Введение. Что такое юнит-экономика и зачем нужна? Создание модели для продукта: общий подход Ключевые метрики: общие, частные Бюджетирование продукта Продуктовая аналитика: основные подходы Ценообразование в юнит-экономике Отраслевые особенности ценообразования: EdTech. Разбор кейсов Тестирование: модуль юнит-экономика Кейс "Создание продуктовой модели"
10. Бизнес-анализ
Вводный Анализ данных Сквозной проект Защита сквозного проекта
11. Карьерный модуль и Soft Skills
Резюме и сопроводительное письмо Интервью и начало карьерного пути

Преимущества обучения

1
Сквозной проект
Вы сможете изучить на практике расширенный набор инструментов, которые понадобятся вам для закрепления знаний и работы в реальном секторе.
2
Закрепление навыков с помощью заданий
Гибкий формат, при котором в рамках модуля вы освоите 2-3 взаимосвязанные темы. Этот метод позволяет влиять на качественное усвоение знаний.
3
Индивидуальная работа с каждым учеником
Составляем индивидуальный учебный график по запросу. Преподаватели в чате отвечают на все вопросы, связанные или не связанные с курсом.

Преподаватели

  • Аватар
    Макс Григорьев
    Эксперт курса
  • Аватар
    Андрон Алексанян
    Эксперт курса
  • Аватар
    Ильнар Фархутдинов
    Эксперт курса

Оставьте отзыв

Учились здесь? Оставьте отзыв, и, может быть, это поможет другим в выборе. Кроме этого, из ваших оценок формируется наш рейтинг.

Смотрите также

Учебные центры Москвы по направлению «информационные технологии», Учебные центры Москвы по направлению «информационные технологии» дистанционно, Учебные центры Москвы по направлению «анализ данных», Учебные центры Москвы по направлению «анализ данных» дистанционно