Data Analyst: профессия с нуля до первого дашборда. Профессиональная переподготовка

о курсе

Data-аналитик — это специалист, который умеет собирать, обрабатывать и интерпретировать данные. На курсе вы научитесь подготавливать, обрабатывать и анализировать данные для решения задач компаний в самых разных отраслях

почему тгу

Лидируем в области онлайн-обучения и дополнительного образования более 25 лет

4,8/5

средняя оценка курсов
1,5

млн слушателей видеолекций
97%

нашли работу во время обучения
100 000

выпускников онлайн-курсов

После обучения вы получите

Hard skills

Научитесь собирать, очищать и обрабатывать данные с помощью различных библиотек языка программирования Python, ставить статистические гипотезы, а также визуализировать полученные результаты.
Soft skills

Во время обучения вы прокачаете скиллы, которые необходимы для работы data-аналитика — коммуникации внутри команды, сотрудничество, критическое мышление, любознательность и творчество.
Диплом ТГУ о профессиональной переподготовке установленного образца

Идеально для тех, кто решил сменить профессию.

для кого курс

Для новичков в программировании

Мы готовим специалистов с нуля. Материалы курсов понятны каждому — кто только знакомится с аналитикой или продолжает обучение.
Для тех, кто уже работает в аналитике

Если вы уже знакомы с аналитикой, но хотите пойти дальше — это ваш шанс продолжить карьеру в IT-мире вместе с нами. Мы поможем поднять ваш уровень компетенции и начать зарабатывать больше.
Для тех, кто хочет больше зарабатывать

Не секрет, что в IT можно много зарабатывать. Junior аналитик данных получает 60 000 рублей, middle - 110 000 рублей, а senior - от 150 000 рублей.

обучение подойдет тем, кто хочет

Получить востребованную специальность

Одна из самых востребованных профессий на рынке труда.
Расширить свои навыки

Научитесь собирать, обрабатывать и анализировать большие данные для решения задач компании.
Подготовить кейс для портфолио

На курсе вы подготовите индивидуальное итоговое задание от компании-партнера, демонстрирующее ваш профессиональный уровень.

программа курса

256

часов
6

учебных модулей

Проектирование дизайна исследования в Big Data (основы методологии)
Вы научитесь:
- Определять проблему и цель исследования
- Выстраивать концептуальную модель объекта / предмета исследования
- Определять необходимые типы и источники данных для исследования
- Осуществлять выбор инструментов и методов анализа данных исходя из целей и задач проекта
Python для анализа данных
Вы научитесь:
- Работать в интерактивной облачной среде Google Colab
- Создавать, определять и изменять типы переменных
- Применять методы к основным типам данных (числовым, строковым, булевым)
- Структурировать информацию, используя сложные типы данных (списки, словари)
- Обрабатывать информацию, используя циклы
- Проверять выполнение условий, используя условные конструкции
- Автоматизировать повторяющиеся операции с помощью функций
Сбор данных из открытых источников
Вы научитесь:
- Работать с Google Colab
- Собирать данные из открытых источников с помощью API с использованием языка программирования Python
- Парсить данные из открытых источников с использованием Python
Чистка и предобработка данных
Вы научитесь:
- Осуществлять чистку и предобработку данных
- Обрабатывать типичные проблемы в датасетах
Разведочный анализ данных (EDA) на Python
Вы научитесь:
- Анализировать взаимосвязи между переменными
- Реализовывать графический и неграфический виды анализа
- Осуществлять первичную визуализацию данных (box-plot, pie-chart, гистограммы и т. д.)
Матстатистика и проверка гипотез
Вы научитесь:
- Ставить гипотезы и осуществлять их проверку
- Осуществлять A/B тестирование
- Осуществлять регрессионный и корреляционный анализ
- Интерпретировать результаты анализа
Хранение данных в PostgreSQL
Вы научитесь:
- Основам языка программирования структурированных запросов (SQL, Structured Query Language)
- Использовать SQL для создания баз данных
- Заполнять данными и выполнять запросы к базам в PostgreSQL
Визуализация данных и подготовка аналитического отчёта
Вы научитесь:
- Визуализировать результаты для решения конкретной задачи
- Определять эффективные способы представления результатов
- Структурировать и создавать презентации
- Писать аналитические отчёты
Бесплатный бонус-модуль. Карьера дата-аналитика
Вы научитесь:
- Составлять карьерный план, определять планируемую траекторию движения к карьерной цели и методы её достижения
- Составлять резюме, собирать портфолио, писать сопроводительное письмо
- Готовиться к собеседованию и техническому интервью

преподаватели курса

Джепаров Даниил

Ведущий BI аналитик, RNT Group

Никитина Татьяна

Аналитик управления оптовых продаж Газпромнефть-Региональные продажи

Малахова Татьяна

BI-разработчик

Кеба Анастасия

Data-scientist НИ ТГУ

Савина Екатерина

Аналитик Научно-исследовательской лаборатории прикладного анализа больших данных НИ ТГУ

Кабанова Татьяна

Доцент кафедры ТВиМС Института прикладной математики и компьютерных наук НИ ТГУ

Бакулин Вячеслав

Data-scientist Научно-исследовательской лаборатории прикладного анализа больших данных НИ ТГУ

Абазовская Анастасия

Инженер-программист, VDOM Research, Team lead Академии Дата-Дайвинг

Басина Полина

Аналитик Научно-исследовательской лаборатории прикладного анализа больших данных НИ ТГУ

Мундриевская Юлия

Руководитель Академии Дата-дайвинг, ведущий аналитик Научно-исследовательской лаборатории прикладного анализа больших данных НИ ТГУ

По завершении 5 месяцев обучения вы получите диплом ТГУ о профессиональной переподготовке установленного образца

Команда сопровождения поддержит вас в обучении. После обучения поможем оформить резюме, а лучших студентов рекомендуем на работу
Освоите востребованную профессию с нуля до уровня специалиста

Диплом ТГУ о
профпереподготовке

резюме после обучения

Профессия после обучения

Аналитик данных

навыки

Разработка аналитических решений, постановка статистических гипотез и их проверка через методы A/B тестирования и регрессионного анализа
Сбор, очистка и обработка данных через библиотеки Python (BeautifulSoap, Scrapy, Selenium, Requests)
Автоматизация задач и обработка информации с использованием сложных типов данных и циклов
Использование SQL для извлечения и анализа данных из баз PostgreSQL
Создание и выполнение структурированных запросов
Эффективная визуализация данных (box-plots, pie-charts, гистограммы), создание аналитических отчетов для решения бизнес-задач
Выстраивание концептуальных моделей для анализа данных

инструменты

Python
Beautiful Soup
Scrappy
Selenium
Requests
Google Colab
PostgreSQL
API

Зарплата
Аналитика данных

По данным hh.ru

до 70 000 р.

junior-аналитики с опытом до 1 года
до 150 000 р.

middle-аналитики с опытом от 1 года до 3-х лет
от 180 000 р.

senior-специалисты с опытом от 3-х лет

Отзывы

О том кто такие Data-аналитики я узнала только в январе этого года, когда муж предложил мне пройти этот курс. О том, что существует Python я узнала тогда же. До этого, кроме BASIC, который проходили ущё в средней школе, никаких языков программирования я не знала. Вот, в общем мой уровень до учёбы на курсе. Поэтому учиться было очень трудно. Хотя я и не нашла работу по этой специальности, я нисколько не жалею об этих пяти месяцах. Я открыла для себя новое направление и подумываю ещё поучится на кого-нибудь попроще, например, на тестировщика или 1Спрограммиста