Профессия Data Analyst (ДПО) от Skillbox

Первый уровень: базовая подготовка

1. Введение в Data Science

• Познакомитесь с основными направлениями Data Science. Узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.

• 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.

2. 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.

3. 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.

4. Возможность стажировки

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

Продвинутый уровень: погружение в дата-аналитику и трудоустройство

1. Data Analyst. Junior

• Пройдёте базовые методы анализа данных и научитесь делать аналитические выводы. Узнаете, как строить основные типы графиков, и будете правильно визуализировать данные. Потренируетесь выявлять тренды из табличных данных в Excel и делать прогнозы.

• Узнаете, как выявлять проблемы в маркетинге компании, улучшать эффективность рекламы. На практике научитесь собирать полноценные воронки продаж в Power BI, составлять отчётность. Поймёте, как эффективнее отслеживать клиентов при помощи атрибуции лидов и call-трекинга.

• 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. Узнаете, как оценить рынок перед запуском стартапа, на практике пройдёте все этапы работы продуктового аналитика от опросов до оценки и приоритизации фичей.

• Узнаете, как организовать работу по методам Scrum, Kanban. Научитесь собирать и проверять требования на наличие противоречий и документировать их. Узнаете, как планировать работу, оценивать риски проектов и презентовать результат.

• Разберёте типовые тестовые задания, получите рекомендации по составлению резюме и представление о том, как развиваться аналитику.

2. Трудоустройство с помощью Центра карьеры

• Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.

• Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.

• Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.

• На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.

Экспертный уровень. Выбор специализации

1. Продуктовая аналитика

• Будете обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Полученные результаты помогут решить задачи бизнеса.

2. Маркетинговая аналитика

• Узнаете, как настраивать веб- и сквозную аналитику, создавать воронки продаж, анализировать поведение пользователей на сайте.

3. BI-аналитика

• Научитесь создавать хранилища данных, проектировать базы данных на языке SQL и работать с таблицами на продвинутом уровне. Будете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, чистить данные, правильно их хранить и визуализировать.

Бонусные курсы

1. 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.

2. Система контроля версий Git

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

3. Английский для IT-специалистов

• Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.

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.

1. 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.

2. 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.