Karpov.courses Аналитик данных
Всё для обучения
Как устроено обучение
О курсе
Подробнее
Программа «Аналитик данных» поможет проложить путь в ИТ-сфере. За 6 месяцев вы научитесь всему, что необходимо знать junior-аналитику. Доступный формат и поддержка экспертов индустрии позволяют начать обучение с нуля и получить первые предложения о работе после курса.
Содержание
10 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Освоите основной язык работы с данными: SQL. Пройдете путь от простых select до сложных запросов с join и оконными функциями. Научитесь решать любую задачу с данными на SQL.
Подробности будут доступны на странице курса
02Начнёте погружение в Python — основной инструмент аналитики. Научитесь писать код в Jupyter Notebook, познакомитесь с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Узнаете, как использовать Python для обработки данных, поиска закономерност
Подробности будут доступны на странице курса
03Научитесь работать с кодом как разработчик. Познакомитесь с терминалом и командной строкой. Узнаете, как отслеживать и фиксировать изменения в коде с помощью Git. Опробуете на практике все возможности GitLab для совместной работы с данными.
Подробности будут доступны на странице курса
04Разберётесь с основными понятиями теории вероятностей и характеристиками случайных величин. Разовьёте аналитическое мышление и научитесь решать прикладные задачи, которые часто дают на собеседованиях.
Подробности будут доступны на странице курса
05Освоите методы статистического анализа и познакомитесь с распределениями случайных величин. Сделаете акцент на приложении статистики к решению задач из индустрии. Узнаете, что такое уровень значимости и p-value.
Подробности будут доступны на странице курса
06Будете учиться на основе реальных кейсов по работе с продуктовыми метриками, в том числе с North Star метрикой и unit-экономикой. Познакомитесь с HADI-циклом, изучите базовые принципы развития и роста продукта и научитесь проводить RFM-анализ
Подробности будут доступны на странице курса
07Важный навык аналитика — умение правильно представлять результаты своей работы в виде интерактивного дашборда. Вы познакомитесь с популярными BI-системами для разработки отчётов и визуализации данных. Научитесь строить интерактивные графики и
Подробности будут доступны на странице курса
08Покажете всё, чему научились, и выполните тестовое задание крупной компании: выберете понравившийся кейс и пройдёте все этапы анализа — от исследования данных до оценки A/B-тестов.Чтобы всё было по-настоящему, работать над проектом будете само
Подробности будут доступны на странице курса
09Научитесь запускать большие языковые модели на своём компьютере (LM Studio) без интернета – для безопасной работы с конфиденциальными данными компаний.
Подробности будут доступны на странице курса
10Примерите на себя роль дата-инженера и научитесь создавать ETL-пайплайны обработки данных. Этот навык позволит автоматизировать регулярные задачи без помощи разработчиков и сделает вас более универсальным специалистом.
Подробности будут доступны на странице курса
01Освоите основной язык работы с данными: SQL. Пройдете путь от простых select до сложных запросов с join и оконными функциями. Научитесь решать любую задачу с данными на SQL.
02Начнёте погружение в Python — основной инструмент аналитики. Научитесь писать код в Jupyter Notebook, познакомитесь с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Узнаете, как использовать Python для обработки данных, поиска закономерност
03Научитесь работать с кодом как разработчик. Познакомитесь с терминалом и командной строкой. Узнаете, как отслеживать и фиксировать изменения в коде с помощью Git. Опробуете на практике все возможности GitLab для совместной работы с данными.
04Разберётесь с основными понятиями теории вероятностей и характеристиками случайных величин. Разовьёте аналитическое мышление и научитесь решать прикладные задачи, которые часто дают на собеседованиях.
05Освоите методы статистического анализа и познакомитесь с распределениями случайных величин. Сделаете акцент на приложении статистики к решению задач из индустрии. Узнаете, что такое уровень значимости и p-value.
06Будете учиться на основе реальных кейсов по работе с продуктовыми метриками, в том числе с North Star метрикой и unit-экономикой. Познакомитесь с HADI-циклом, изучите базовые принципы развития и роста продукта и научитесь проводить RFM-анализ
07Важный навык аналитика — умение правильно представлять результаты своей работы в виде интерактивного дашборда. Вы познакомитесь с популярными BI-системами для разработки отчётов и визуализации данных. Научитесь строить интерактивные графики и
08Покажете всё, чему научились, и выполните тестовое задание крупной компании: выберете понравившийся кейс и пройдёте все этапы анализа — от исследования данных до оценки A/B-тестов.Чтобы всё было по-настоящему, работать над проектом будете само
09Научитесь запускать большие языковые модели на своём компьютере (LM Studio) без интернета – для безопасной работы с конфиденциальными данными компаний.
10Примерите на себя роль дата-инженера и научитесь создавать ETL-пайплайны обработки данных. Этот навык позволит автоматизировать регулярные задачи без помощи разработчиков и сделает вас более универсальным специалистом.
Документ после выпуска
Сертификат
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Направления:Анализ данных
Информация обновлена 20 августа 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
