Научись Дата Аналитики за 6 месяцев с нуля

+7 (747) 261 05 65

График работы с 9:00 до 21:00 (ПН-СБ)

Главная

Курс: "Data-analytics"

На данном курсе вы научитесь работать с базами данных, основным алгоритмическим конструкциям и структурам данных Python для проектирования алгоритмов, получать данные из веб-источников или по API, визуализировать данные с помощью Pandas, обучитесь бизнес аналитике - выучите весь необходимый материал для того чтобы работать как квалифицированный Data Analyst

Ближайший поток

2 февраля (ЧТ 19:00-21:00 СБ 13:00-15:00 online)

24 недели

Группа

В группе: 10-12 человек. Ваши единомышленники, будущие друзья и коллеги

Адрес школы

Адрес: Абая проспект, 52в, уг.ул. Байзакова, 5 этаж, 512 офис

Стоимость обучения:

50,000₸/мес.

25,000₸/мес.

Вас ждут 4 блока с разным уровнем сложности, знание которых можно прировнять к году работы.

тематических модуля

108

часов онлайн и офлайн уроков

На этом курсе вы научитесь:

1. SQL

1. Основы SQL. Таблицы. Типы Данных. Order By. Limit. Offset. Базовые операторы фильтрации
2. Агрегатный функции. Distinct. Group By. Having. Distinct On
3. Joins
4. Подзапросы. Условные операторы
5. Функции работы с датами. Функции работы со строками
6. Оконные функции. Lateral
7. Продвинутые работы со строками. Union, Except, Intersect
8. Финальный проект. Когортный анализ

2. Python

1. Знакомство с Python, Jupyter Notebook
2. Структуры данных
3. Работы со строками и Датами
4. Функции
5. Введение в pandas
6. Методы группировки данных
7. Работа с файлами разных типов
8. API ВКонтакте
9. API метрика
10. Объединения таблиц и очистка данных
11. Работа с базами данных psycopg
12. NumPy
13. Визуализация данных
14. Пирсинг сайта
15. Анализ компании

3. Data Science(Excel, PowerBI, SQL)

1. Основа Маркетинговой Аналитики
2. Основа Продуктовой Аналитики
3. Юнит-экономика
4. Сквозная Маркетинговая Аналитика
5. Сегментация и Измерения
6. Исследование Поведения Пользователей
7. Исследование Каналов Привлечения
8. Оценка Продуктовой Фичи
9. Принятие по решениям А/В теста
10. Skylearn
11. Первый компитион на kaggle
12. Финальный проект

Как проходит обучение:

Изучаете тему и выполняйте задания

Изучаете новые темы и выполняете практические задания по курсу

Выполняете домашние задания

на платформе decode.online вы выполняете задачи и сдаете их на проверку

Защишаете свои проекты

По окончанию каждого модуля вы защищаете свой проект и дополняете свое портфолио

Кому подойдёт этот курс:

Людям без опыта в IT

Программистам

Аналитикам с небольшим опытом

Людям без опыта в IT

Вы начнёте обучаться новой специальности с нуля, получите основные навыки в написании кода, статистике и математике, которые облегчат карьерный рост в анализе данны

Программистам

Вы узнаете, как повысить уровень своих знаний и навыков в написании кода на Python. Повысите знания в области математики и прокачаете навык мыслить аналитически, использовать алгоритмы для решения задач и проблем компании — и дополните резюме крутыми проектами.

Аналитикам с небольшим опытом

Вы сможете узнать, как делать верные выводы на основании данных, качественно кодить на Python, преобразовывать неструктурированные данные в актуальную информацию для бизнеса, понимать математику на основе статистики, а также делать прогноз результатов. Получите необходимые знания, которые позволят вам рассчитывать на быстрое движение по карьерной лестнице и увеличение заработной платы.

Чем занимается Data Analyst?

Освойте Анализ данных с нуля и получите востребованные навыки данной профессии

Обнаружение аномалий

Собирает информацию, выявляет проблемные места компании

Прогнозирование

Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей

Проводит анализ

Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей

Важные бизнес-решения

Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса

Чему вы научитесь

Ваш процесс обучения основан на реальных практиках IT-специалистов. С первого урока вы учитесь программированию и пишете код; на занятиях работаете с реальными задачами

Понимать принципы работы БД

Разберётесь в теории: изучите принципы, которые обеспечивают высокую производительность и надёжность хранения данных.

Подбирать базы данных под конкретную задачу

Использовать различные БД

Научитесь работать с базами SQL (MySQL, PostgreSQL, Oracle, MS SQL) и NoSQL (Redis, MongoDB), использовать уникальные возможности каждой из баз.

Использовать язык SQL

Научитесь применять язык запросов к базам данных, чтобы получать, создавать и менять данные.

Проектировать и оптимизировать БД

Сможете добиваться высокой производительности приложений при работе с БД.

Что нужно уметь:

На курсе успешно учатся даже новички со средним знанием программирования. Вы изучите Python, научитесь работать с основными библиотеками и отточите полученные знания на практике.

Программировать на Python

Python идеально подходит начинающим — у него относительно простой синтаксис, он многофункциональный и часто используется для обработки данных.

Собирать данные

Аналитический процесс, средназначенный для исследования данных. Он позволяет находить скрытые паттерны, чтобы получить ранее неизвестную полезную информацию.

Неограниченный доступ к обучающей платформе deсode.online

Мы предоставляем студентам неограниченный доступ к платформе deсode.сourses, где вы будете учится новому. Информация на платформах обновляется и дополняется регулярно опытными преподавателями.

Доверьтесь профессионалам

Мы даем возможность каждому получить актуальные навыки и стать востребованным специалистом на рынке IT. У нас учатся дети и взрослые по всему Казахстану

Практика ничего кроме кода

Насыщенные программы обучения и актуальная информация на сегодняшний день

Преподаватели специалисты

Вас будут обучать востребованным навыкам специалисты рынка IT из Казахстана и не только

Отзывчивые методисты

Специалисты техподдержки помогут вам, если возникнут сложности

Сертификат после обучения

Вам будет предоставлен сертификат о прохождении курса после защиты всех проектов

О профессии специалист Аналитики данных по данным headhunter:

Специалист Аналитики данных

Аналитик Данных

Обязанности Аналитика Данных:

собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров);
знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать);
проводит предварительную обработку (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает);
интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу);