Обзор онлайн-курса «Симулятор «Аналитик данных». Тариф VIP» от Simulative: ознакомиться с программой обучения, ценой, длительностью и преподавателями курса можно в каталоге LERNA в Беларуси.
Чему вы научитесь
Найти работу
Вы сможете легко пройти собеседование и устроиться аналитиком данных в любую компанию. Вы будете на голову выше конкурентов!
Применить в работе
Вы сможете применить свои знания в работе уже во время обучения. Например, отстроить аналитику в собственном бизнесе.
Прокачаться в карьере
Вы сможете продвинуться по карьерной лестнице, получить повышение или перейти на позицию аналитика в своей компании.
Программа курса
Описание пакета «VIP»
Что вы получите с помощью данного пакета:
полный доступ к симулятору «Аналитик данных»: лекции, домашние задания и практические кейсы, итоговые работы
общение в нетворкинг-чате с выпускниками и преподавателями
бессрочный доступ к материалам, который позволяет начать обучение в любой момент, сделать паузу и пересмотреть материалы любое количество раз в любое время - все они доступны вам навсегда
Code Review проектов преподавателем - наши преподаватели проверят все ваши проекты в конце каждого модуля
пожизненная поддержка преподавателей - вы всегда сможете задать любой вопрос по материалам курса
пожизненные обновления материала - вы будете всегда в курсе всех важных дополнений и обновлений курса
карьерное сопровождение - поможем создать продающее резюме, проведем консультацию и поможем с трудоустройством
индивидуальный итоговый проект - в конце обучения вы сделаете уникальный персональный проект, по которому вы получите подробный Code Review и рекомендации
персональный куратор-мотиватор - специальный сотрудник, который будет ежедневно поддерживать вашу мотивацию, помогать в сложных ситуациях, выстраивать учебный процесс и делать ваше обучение максимально комфортным и эффективным
3 персональных созвона в Zoom с ментором курса - вы сможете задать нашим преподавателям все интересующие вас вопросы по обучению, карьере и рабочим задачам
Продуктовые метрики
Работа аналитика направлена на улучшение продукта, пользовательского опыта и оптимизацию ресурсов компании — для этого нужно глубоко разбираться в том, как «переводить» продукт на язык цифр и метрик. Поэтому в первом модуле подробно изучаем:
какие бывают продуктовые метрики и как их использовать
какие метрики первичны, а какие вторичны
как смотреть на метрики и извлекать пользу для бизнеса
как рассчитывать метрики
SQL для анализа данных
Язык SQL — основной инструмент аналитика. Его чаще всего спрашивают на собеседованиях и используют в работе. Мы рассмотрим все основные темы:
как писать базовые SQL запросы, использовать операторы и скалярные функции
как писать сложные SQL-запросы с вложенной логикой, агрегациями и оконными функциями
как считать продуктовые метрики и проводить аналитику с помощью SQL
как создавать и разворачивать собственные базы данных в облаке
Визуализация данных: Metabase
Построение графиков и дашбордов — еще одна распространенная задача аналитика. И Metabase отлично синергируется с визуализацией данных и SQL: можно писать запросы и сразу строить графики. В этом модуле рассматриваем:
все основные виды визуализаций (линейный график, барчарт, пайчарт, комбинированную диаграмму, гистограммы, gauge, воронку и т.д.)
как строить графики на основании SQL запросов
функционал Questions
как собирать дашборды
Базовый Python
Язык Python - один из мощнейших инструментов в арсенале аналитика, без него не обходится ни одна серьезная задача. Поэтому мы подробно рассмотрим все аспекты программирования на Python:
самые азы (переменные, числа, строки, циклы, условия, функции)
продвинутые возможности (функциональное программирование, lambda, рекурсия, генераторы, итераторы)
полезные дополнения (регулярные выражения, работу с датой-временем, распаковку)
вспомогательные модули (например, requests)
работу с базами данных
ООП в Python
Объектно-ориентированное программирование — подход, который позволяет писать удобный и масштабируемый код. Мы на реальных примерах покажем, где это может быть полезно для аналитика.
инкапсуляцию
наследование
полиморфизм
геттеры-сеттеры, property, статические методы и другие концепции
Python для анализа данных
Основная задача аналитика — собирать данные и извлекать из них полезные гипотезы, изучая их под разными ракурсами. Для этого в данном модуле мы разбираем библиотеки:
Numpy
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Git / Github
Для работы в команде необходимо уметь работать с системой контроля версий Git. В этом модуле мы расскажем, как пользоваться всеми основными командами, решать конфликты при merge и делать пулл-реквесты.
Автоматизация
Многие задачи в работе аналитика — рутина, которую можно автоматизировать. Для этого в модуле «Автоматизация» мы рассмотрим:
как настраивать исполнение скриптов по расписанию в Windows Scheduler
как писать bash-скрипты
как работать с crontab в Linux, чтобы планировать запуск программ и сервисов
Визуализация данных: Power BI
Power BI - одна из мощнейших систем визуализации, которая используется в большинстве крупных компаний. С ее помощью можно строить гибкие дашборды и настраивать сквозную аналитику. Мы разберем весь цикл работы с Power BI:
установку
подключение источников и обработку данных
работу с моделями
создание визуализаций
написание запросов на языке DAX
верстку дашбордов
публикацию и настройку автообновления дашбордов
Математика, статистика и теория вероятностей
Аналитика — это про проверку гипотез, A/B тестирование и расчеты. А для этого нужно иметь крепкий математический фундамент. Поэтому в этом модуле мы максимально простым языком будем рассказывать сложные университетские темы:
основы математического анализа
основы дискретной математики
основы линейной алгебры
теория вероятностей
математическая статистика
A/B тестирование и проверка гипотез
В этом модуле подробно будем говорить про проведение A/B тестов, формирование выборок и не только. Поговорим про доверительные интервалы, статистические тесты, сэмплирование. А главное — вы сами будете проектировать различные A/B тесты и оценивать результат. На вас будет большая ответственность — ведь от правильности интерпретации теста будут зависеть управленческие решения!
Дипломная работа
Завершается наша программа дипломным проектом. Это работа, в которой вы сублимируете все полученные знания и докажете на практике, что вы готовы к полноценной работе аналитиком. Пример темы для дипломной работы — построение автоматизированной системы сбора результатов A/B тестирования в облачную базу и верстка дашборда с real-time оценкой результатов тестирования. Дипломную работу, как и другие проекты в рамках Симулятора, вы оформите в портфолио — это будет огромный плюс при трудоустройстве.
Преподаватели
Алексанян Елизавета
Инженер НПО Тайфун, преподаватель ИАТЭ НИЯУ МИФИ. Разрабатывает математические модели в Федеральном информационно-аналитическом центре Росгидромета. Преподаватель ИАТЭ НИЯУ МИФИ на кафедре Прикладной математики по направлению Дискретная математика.
Кудрявцев Кирилл
Лид продуктовой аналитики, Магнит, ex-Ozon. Более 5 лет в аналитике данных. В работе сосредоточен на решении проблем жизненного цикла пользователя, выявлении узких мест в воронке, продуктовых исследованиях и проверке гипотез с помощью А/В тестирования.
Алексанян Андрон
CEO / Founder IT Resume & Simulative. Основал платформу IT Resume. Реализовывал проекты в области аналитики, AI и Computer Vision. Преподаватель ИАТЭ НИЯУ МИФИ на кафедре Прикладной математики. Автор научных статей по анализу данных и обработке временных рядов.
Бережная Елизавета
Технический редактор, IT Resume & Simulative. Отвечает за разработку всего продуктового контента B IT Resume Simulative. Создает образовательный контент по аналитике и программированию, курирует образовательные проекты корпоративных клиентов. Стек технологий: Python, SQL, продуктовая аналитика, Pandas.
Показать еще
Часто задаваемые вопросы
Чем отличаются тарифы «Я сам» и «Персональный»?
В «Персональном» мы делаем подробный code review всех ваших домашек. Это позволит вам быстро обучиться лучшим практикам и профессиональным приемам. Кроме того, вам постоянно помогает наставник.
Я обучаюсь с нуля - ваша программа мне подходит?
Да. У нас есть все необходимое для комфортного обучения с нуля - видео, текстовые лекции, конспекты и домашние задания. Постепенно вы будете переходить все к более и более сложной практике.
У меня уже есть опыт в аналитике - мне подойдет ваша программа?
Конечно! У нас сотни кейсов из реального бизнеса - порой даже опытные специалисты не могут их решить. Вы точно сможете круто прокачать свои hard skills. Многие наши студенты приходят, чтобы улучшить навыки или продвинуться по карьере.
Какие инструменты я буду использовать?
Вы будете работать со всеми основными инструментами аналитика - Jupyter, Google Colab, DBeaver, PostgreSQL, VS Code, Metabase, Power BI, Github, draw.io и многими другими.
Когда можно начать обучение?
После оплаты мы с вами свяжемся и откроем доступ к материалам - вы сможете приступить сразу.
Как оплатить от компании?
Просто напишите нам на clients@itresume.ru и мы проведем оплату по безналу.