Data Analyst с нуля до Junior от Skillbox

1. Первый уровень: базовая подготовка. Вы научитесь программировать на Python, подтянете математику, статистику и теорию вероятностей. Узнаете, какие задачи решают дата-сайентисты. Получите базовые навыки, которые позволят выйти на стажировку. Среднее время прохождения — 6 месяцев.

• Введение в Data Science. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

• Основы математики для Data Science. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

• Основы статистики и теории вероятностей. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

• Возможность стажировки. Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку — сможете продолжить учиться на курсе и в компании одновременно.

2. Продвинутый уровень: погружение в дата-аналитику. Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики. Научитесь извлекать данные из хранилищ, интерпретировать динамику продаж, делать когортный анализ, строить воронки и формулировать выводы. Прокачаете навыки работы в Excel, Python и Power BI. Получите базовые навыки работы с Big Data. Среднее время прохождения — 6 месяцев.

• Data Analyst. Junior. Пройдёте базовые методы анализа данных и научитесь делать аналитические выводы. Узнаете, как выявлять проблемы в маркетинге компании, улучшать эффективность рекламы. На практике научитесь собирать полноценные воронки продаж в Power BI, составлять отчётность. Научитесь выгружать данные из баз с помощью Python, писать SQL-запросы, исправлять ошибки в собранном материале. Узнаете, как построить понятный дашборд и сформулировать выводы о проделанной работе. Научитесь работать с инструментами для обработки Big Data: Hadoop, Hive, Spark. Проведёте анализ по данным о работе контактного центра компании.

3. Итоговые проекты. После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце продвинутого уровня презентуете итоговую работу по трём направлениям в аналитике и решите, с какими данными вам интереснее работать.

• Введение в Data Science. Закрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.

• Data Analyst. Junior. Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь. Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний. BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.

4. Бонусные курсы.

• Карьера разработчика: трудоустройство и развитие. Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

• Система контроля версий Git. Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.

• Английский для IT-специалистов. Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.