Старт в аналитике
Изучите базовые понятия аналитики и Data Science
Освойте 6 инструментов для работы с данными
Влюбитесь в аналитику и найдите свою специализацию
Обзорный курс для новичков
Практические задания на реальных кейсах
2 тематических модуля
9 занятий
Домашнее задание после каждого урока
Сертификат
о прохождении курса
Составим траекторию обучения, выберем специализацию
Курс партнера

Записаться на курс
Рынок испытывает дефицит специалистов по работе с данными. Аналитики нужны не только технологическим стартапам и научным институтам — они нужны всем.
Финансы, медицина, промышленность, агротехнологии, ритейл — лишь часть областей, где Data Science-специалисты помогают находить инсайты в куче разрозненной информации, создавать инновационные продукты и строить бизнес на основе данных.
Обучающие видео
Смотрите видеоуроки и презентации в удобное время
Домашние задания
Выполняйте домашние задания и практическую работу для закрепления пройденного материала
Общение с преподавателем
Держите связь с преподавателем и получайте ответы на возникшие вопросы
Сертификат
Получайте сертификат, подтверждающий прохождение курса
Программа
Чем занимается наука о данных
1 час теории и практики

Начнём с плавного погружения в актуальную ситуацию в сфере Data Science. Узнаем, как наука о данных проникла в нашу жизнь и внедрилась во все области. Рассмотрим, какие профессии здесь существуют и какие навыки нужно получить, чтобы стать квалифицированным специалистом.

Data Science: история, польза, применение
Профессии в Data Science: какие навыки необходимы для начала работы


Навыки, которые вы получите:

Экспертиза в направлениях Data Science

Составление резюме специалиста по работе с данными
6 базовых инструментов для работы в аналитике
5 часов теории и практики

Узнаем, какие инструменты необходимы для старта в сфере. Поймём, как их использовать для решения реальных задач. Начнём изучение самого популярного языка — Python.

Работа в Excel: прокачка навыков от нуля до аналитика
Где и для чего используется SQL
Python для анализа данных: обработка датасета
онлайн-магазина
Визуализация отчёта по логистике в PBI за 10 минут

Культура работы с данными: зачем нужна и как внедрять
Создание интерактивных дашбордов в Google Data Studio


Навыки, которые вы получите:


Умение писать простой код на языке Python

Работа с библиотеками Python, используемыми в анализе данных

Создание усовершенствованных документов в Excel

Применение простых SQL-команд для аналитика

Создание интерактивного отчёта в PBI

Применение базовых инструментов для работы в Data Science

Использование data-driven мышления в работе


Вы научитесь:
Применять
... базовые инструменты работы в Data Science
Программировать
... простой код на языке Python
Работать
... с Python-библиотеками, используемые в анализе данных
Использовать
... data-driven мышление в работе
Применять
... простые SQL-команды для аналитики
Создавать
...усовершенствованные документы в Excel
Курс будет полезен:
Всем, кому интересна сфера Data Science
Курс для тех, кто считает, что «искусственный интеллект», «нейронные сети» и «машинное обучение» — не просто модные слова, а будущее человечества
Всем, кто использует данные в работе
Digital-маркетологи, продакт-менеджеры, финансисты и экономисты, разработчики, трейдеры, бухгалтеры — все, чья ежедневная рутина завязана на информации и данных
Специалистам смежных профессий
Курс пригодится всем, кому важно понимать базовые понятия аналитики для работы или общего развития — даже если не планируете становиться Data Scientist
Стоимость
обучения
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ
1 490 р.
О преподавателях
Алексей Чернобровов
Консультант по развитию Pult.ru, Mazda, Skyeng
Дмитрий Якушев
Тренер и разработчик обучающих курсов в Академии Excel
Павел Козлов
Тренер проекта CIE компании Microsoft
Алексей Кузьмин
Директор разработки в ДомКлик.ру
Елена Герасимова
Руководитель программ Data Science в Нетологии
Дарья Мухина
Продуктовый аналитик Skyeng