Программа курса
Курс строится по принципу от простого к сложному. Каждый следующий модуль базируется на знаниях из предыдущих.
Модуль 1: Введение в аналитику данных
На этом курсе начинают с основ. Разбирают, кто такой аналитик данных и чем он занимается. Показывают разницу между Data Analyst, Data Scientist и инженером данных. Обозревают все инструменты, которые понадобятся в работе - от Excel до Python. Объясняют, откуда берутся данные и как с ними работать. Этот модуль дает общее понимание профессии.
Модуль 2: Статистика для аналитиков
Здесь изучают математическую основу аналитики. Разбирают теорию вероятности, основные статистические понятия и распределения. Учат работать со средними значениями, медианой, модой. Показывают, что такое дисперсия, стандартное отклонение и корреляция. Закрепляют знания на практическом примере анализа данных.
Модуль 3: Работа с данными в Excel и Google Таблицах
Модуль посвящен основным инструментам аналитика. Учат работать с формулами - от простых SUM до сложных VLOOKUP. Показывают, как очищать данные, создавать сводные таблицы и строить графики. Отдельное внимание уделяют Power Query для автоматизации обработки данных. После этого модуля слушатели могут эффективно работать с таблицами.
Модуль 4: Базы данных и SQL
Здесь переходят к работе с базами данных. Объясняют, что такое SQL и какие бывают базы данных. Учат писать запросы - от простых SELECT до сложных JOIN и оконных функций. Разбирают группировку данных, фильтрацию и условные функции. На практике показывают, как взаимодействуют таблицы в реальной базе данных.
Модуль 5: Визуализация данных в Power BI и Tableau
Этот модуль учит представлять данные понятно. Сначала разбирают Power BI - подключение к источникам, обработку данных и создание визуализаций. Затем переходят к Tableau. Учат готовить данные, строить графики, создавать интерактивные дашборды. Показывают, как публиковать готовые проекты. Сравнивают различные инструменты визуализации.
Модуль 6: Ключевые бизнес-метрики
Небольшой, но важный модуль. Здесь рассматривают основные метрики, которые используют в аналитике. Делят их на продуктовые и маркетинговые. Объясняют, какие показатели отслеживать для оценки эффективности бизнеса.
Модуль 7: Python для анализа данных
Модуль для тех, кто хочет идти дальше. Учат основы Python - синтаксис, переменные, структуры данных. Показывают, как работать с библиотекой Pandas для анализа. Учат строить графики с помощью Matplotlib и Seaborn. Этот модуль дает базовые навыки программирования для аналитики.
Модуль 8: A/B тестирование и RFM-анализ
Практический модуль о тестировании гипотез. Объясняют, что такое A/B тесты и когда их проводить. Учат формулировать гипотезы, рассчитывать размер выборки и оценивать результаты. Разбирают статистические показатели - p-value и доверительные интервалы. Показывают, как проводить оценку тестов в Python.
Модуль 9: Карьера аналитика данных
Последний модуль помогает найти работу. Рассказывают, где искать вакансии и как составлять резюме. Готовят к собеседованиям - от HR вопросов до технических. Дают советы по прохождению процесса найма. Этот модуль помогает начать карьеру в аналитике.
Результаты после курса
После окончания курса вы получите практические навыки работы с данными. Сможете обрабатывать информацию, строить аналитические отчеты и визуализировать результаты. Овладеете ключевыми инструментами - Excel, SQL, Power BI. Поймете, как проводить A/B тесты и работать с бизнес-метриками. Получите подготовку к собеседованиям и советы по карьерному развитию.
Условия обучения
Курс включает личный кабинет для обучения и доступ к материалам на полгода. Практические задания помогают закрепить знания. Ментор сопровождает на протяжении всего обучения. После успешного окончания выдают сертификат.
