Курс 2021 року!
ХОЧЕШ СТАТИ АНАЛІТИКОМ?
НАВЧАННЯ У НАС = = КАР'ЄРА В IT|
Три лекції на тиждень. Постійна практика. Реальна задача. Буде дуже інтенсивно, але результат того вартий.
Три лекції на тиждень. Постійна практика. Реальна задача.
Буде дуже інтенсивно, але результат того вартий
Тут > > > почнеться твій шлях у світ Data Analytics
upload_2020-7-7_13-16-53.png
ТЕ, ЧОГО ВИ НАВЧИТЕСЯ ЗАРАЗ, ЧЕРЕЗ ДВА РОКИ ВЖЕ МОЖЕ СТАТИ НЕАКТУАЛЬНИМ
IT-індустрія змінюється постійно і швидко. Чим швидше і напруженіше програма навчання, тим простіше вам буде влитися в реальну роботу і слідувати за змінами.
ВИ САМІ ВИБИРАЄТЕ ІНТЕНСИВНІСТЬ НАВЧАННЯ!
Всі лекції курсу складаються з відеозаписів тривалістю 15-30 хвилин, щоб ви могли вчитися в зручному для вас темпі.
МИ НАДАЄМО ВСЮ ІНФРАСТРУКТУРУ.
ВІД ВАС ВИМАГАЄТЬСЯ ТІЛЬКИ БРАУЗЕР!
Ми рекомендуємо приділяти навчанню 10-15 годин на тиждень, також у нас є онлайн підтримка від менторів і викладачів курсу.
Наша програма охоплює весь спектр Hard Skills, які потрібні на позиції аналітика.
Ви освоїте:
[LIST]
[*]Python, AirFlow
[*]СlickHouse, PostgreSQL
[*]Git, Command Line
[*]Tableau, Redash
[/LIST]
НАВЧАННЯ ПРОХОДИТЬ НА ПЛАТФОРМІ STEPIK
ТЕХНОЛОГІЯ:
У бойових умовах на кластері навчитеся працювати з Python, Airflow, Git, ClickHouse, PostgresSQL, Redash, Superset, Tableau.
Зможете вирішувати весь спектр аналітичних завдань, від вивантаження даних зі сховищ, автоматизації ETL процесів до підготовки бізнес звітів і дашбордів.
Аналітики з таким списком hard skills нарозхват на ринку.
АНАЛІТИКА:
Проводити AB тести, аналізувати результати, застосовуючи математичну статистику. Розраховувати і аналізувати основні продуктові метрики.
Наша мета не просто навчити вас користуватися набором інструментів, але сформувати розуміння, як аналітика дозволяє вирішувати бізнес завдання.
РОБОТА В КОМАНДІ І ПЛАНУВАННЯ
Наставники ставлять вам завдання в Trello, ревьюят ваш код на Github. Частина завдань ви повинні вирішити в команді з іншими студентами. Саме так виглядає робота в справжній компанії.
Навчання на спеціалізації рівносильно стажуванню в команді наших викладачів.
КАР'ЄР
Ми навчимо вас проходити співбесіди і підготуємо резюме.
ДЛЯ КОГО ЦЯ ПРОГРАМА:
1) СТАРТ КАР'ЄРИ
У вас немає досвіду в аналізі даних, але ви хочете почати кар'єру В Data Science. Значно число наших студентів починали навчання, не маючи ніяких знань в аналітиці або програмуванні.
2) ВЕБ-АНАЛІТИКИ ТА ПРОГРАМІСТИ
Прокачаєте hard skills в аналізі даних. Аналітики з багажем знань з інших областей IT максимально затребувані на ринку.
3) ВЖЕ ПРАЦЮЄТЕ АНАЛІТИКОМ
Для Вас ми підготували режим «виживання», впораєтеся, перетворитеся в супер бійця. Після закінчення зможете претендувати на middle позиції в сфері Data Science.
[B]ПРОГРАМА КУРСУ :[/B]
1 / PYTHON ДЛЯ РОБОТИ З ДАНИМИ
Закладемо фундамент: освоїмо Основи програмування, познайомимося з бібліотеками для аналізу даних, візуалізації та роботи з файловою системою. Буде непросто, але круті аналітики зобов'язані знати ці інструменти. З першого дня почнемо працювати на віддаленому сервері, все по-справжньому!
1.1 / GIT|
Познайомимося з командним рядком і широко використовуваним інструментом контролю версій — Git. Обговоримо базові команди, навчимося працювати з репозиторіями і побачимо, як Git дозволяє об'єднувати діяльність безлічі розробників і аналітиків в роботі над одним проектом.
1.2 / AIRFLOW|
Знаючи Python, можна автоматизувати безліч рутинних завдань. А що якщо ці завдання повторюються з якоюсь періодичністю? Наприклад звіт, який необхідно надсилати менеджеру щотижня. В такому випадку можна автоматизувати не тільки збірку звіту, але і його запуск. Саме для цього існують численні менеджери завдань. Ми познайомимося з найпопулярнішими з них, такими як олдскульний crontab і сучасний Airflow.
2 / SQL|
Освоїмо основи синтаксису SQL. На прикладі ClickHouse навчимося працювати з системою управління базами даних і підключатися до неї за допомогою Python. Почнемо вчитися грамотно візуалізувати наші дані.
3 / ТЕОРІЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ|
В даному блоці ми познайомимося з основами теорії ймовірностей. Знання в цій галузі необхідні для більш глибокого розуміння прикладної статистики.
4 / СТАТИСТИКА|
Навчимося планувати A / B тести і перевіряти статистичні гіпотези. Акцент буде зроблений на додатку статистики до вирішення завдань з індустрії.
5 § A|B ТЕСТИ /
3 заняття, 2 домашні роботи
Практичне A / B тестування передбачає більшу частину роботи з математичною статистикою. На лекціях розглянемо основну проблематику експериментів і закріпимо отримані знання за допомогою домашніх завдань
6 / візуалізація|
Важливий навик аналітика-вміти правильно представляти результати своєї роботи у вигляді інтерактивного дашборда. Подивимося, які бувають типи дашбордів, навчимося підбирати і оформляти графіки під різні завдання, дізнаємося, на чому необхідно робити акценти при верстці, а також попрактикуємося збирати вимоги до дашборду від замовника. Все це зробимо в bi-системі Tableau.
7 / РОЗВИТОК ПРОДУКТУ|
Сформуємо продуктове бачення і більш глибоке розуміння бізнесу і продукту. Навчимося знаходити спільну мову з продакт-менеджерами і зрозуміємо, яким чином можна використовувати аналіз даних для розвитку бізнесу. Також розглянемо, як організована робота команд в IT-продуктах.
8 / ПРОДУКТОВА АНАЛІТИКА|
Зрозуміємо, яку цінність може приносити аналітика і як пояснити її бізнесу. Навчимося визначати потреби користувачів продукту і сегментувати їх, рахувати юніт-економіку, вибирати правильні продуктові метрики і драйвити зростання бізнесу за допомогою безперервної перевірки гіпотез.
9 / ЯК ШУКАТИ РОБОТУ|
На ринку праці грамотна презентація своїх навичок часом так само важлива, як і самі навички, а невміння правильно вести комунікацію може перешкодити влаштуватися на роботу навіть досвідченому аналітику. У цьому блоці ми обговоримо базові питання, що стосуються пошуку роботи в сфері аналізу даних, на прикладах розглянемо різні етапи пошуку роботи і задамо питання професійному рекрутеру однієї з найбільших IT-компаній Росії.
[ICODE]
https://karpov.courses
https://karpov.courses/analytics
[/ICODE]
ХОЧЕШ СТАТИ АНАЛІТИКОМ?
НАВЧАННЯ У НАС = = КАР'ЄРА В IT|
Три лекції на тиждень. Постійна практика. Реальна задача. Буде дуже інтенсивно, але результат того вартий.
Три лекції на тиждень. Постійна практика. Реальна задача.
Буде дуже інтенсивно, але результат того вартий
Тут > > > почнеться твій шлях у світ Data Analytics
upload_2020-7-7_13-16-53.png
ТЕ, ЧОГО ВИ НАВЧИТЕСЯ ЗАРАЗ, ЧЕРЕЗ ДВА РОКИ ВЖЕ МОЖЕ СТАТИ НЕАКТУАЛЬНИМ
IT-індустрія змінюється постійно і швидко. Чим швидше і напруженіше програма навчання, тим простіше вам буде влитися в реальну роботу і слідувати за змінами.
ВИ САМІ ВИБИРАЄТЕ ІНТЕНСИВНІСТЬ НАВЧАННЯ!
Всі лекції курсу складаються з відеозаписів тривалістю 15-30 хвилин, щоб ви могли вчитися в зручному для вас темпі.
МИ НАДАЄМО ВСЮ ІНФРАСТРУКТУРУ.
ВІД ВАС ВИМАГАЄТЬСЯ ТІЛЬКИ БРАУЗЕР!
Ми рекомендуємо приділяти навчанню 10-15 годин на тиждень, також у нас є онлайн підтримка від менторів і викладачів курсу.
Наша програма охоплює весь спектр Hard Skills, які потрібні на позиції аналітика.
Ви освоїте:
[LIST]
[*]Python, AirFlow
[*]СlickHouse, PostgreSQL
[*]Git, Command Line
[*]Tableau, Redash
[/LIST]
НАВЧАННЯ ПРОХОДИТЬ НА ПЛАТФОРМІ STEPIK
ТЕХНОЛОГІЯ:
У бойових умовах на кластері навчитеся працювати з Python, Airflow, Git, ClickHouse, PostgresSQL, Redash, Superset, Tableau.
Зможете вирішувати весь спектр аналітичних завдань, від вивантаження даних зі сховищ, автоматизації ETL процесів до підготовки бізнес звітів і дашбордів.
Аналітики з таким списком hard skills нарозхват на ринку.
АНАЛІТИКА:
Проводити AB тести, аналізувати результати, застосовуючи математичну статистику. Розраховувати і аналізувати основні продуктові метрики.
Наша мета не просто навчити вас користуватися набором інструментів, але сформувати розуміння, як аналітика дозволяє вирішувати бізнес завдання.
РОБОТА В КОМАНДІ І ПЛАНУВАННЯ
Наставники ставлять вам завдання в Trello, ревьюят ваш код на Github. Частина завдань ви повинні вирішити в команді з іншими студентами. Саме так виглядає робота в справжній компанії.
Навчання на спеціалізації рівносильно стажуванню в команді наших викладачів.
КАР'ЄР
Ми навчимо вас проходити співбесіди і підготуємо резюме.
ДЛЯ КОГО ЦЯ ПРОГРАМА:
1) СТАРТ КАР'ЄРИ
У вас немає досвіду в аналізі даних, але ви хочете почати кар'єру В Data Science. Значно число наших студентів починали навчання, не маючи ніяких знань в аналітиці або програмуванні.
2) ВЕБ-АНАЛІТИКИ ТА ПРОГРАМІСТИ
Прокачаєте hard skills в аналізі даних. Аналітики з багажем знань з інших областей IT максимально затребувані на ринку.
3) ВЖЕ ПРАЦЮЄТЕ АНАЛІТИКОМ
Для Вас ми підготували режим «виживання», впораєтеся, перетворитеся в супер бійця. Після закінчення зможете претендувати на middle позиції в сфері Data Science.
[B]ПРОГРАМА КУРСУ :[/B]
1 / PYTHON ДЛЯ РОБОТИ З ДАНИМИ
Закладемо фундамент: освоїмо Основи програмування, познайомимося з бібліотеками для аналізу даних, візуалізації та роботи з файловою системою. Буде непросто, але круті аналітики зобов'язані знати ці інструменти. З першого дня почнемо працювати на віддаленому сервері, все по-справжньому!
1.1 / GIT|
Познайомимося з командним рядком і широко використовуваним інструментом контролю версій — Git. Обговоримо базові команди, навчимося працювати з репозиторіями і побачимо, як Git дозволяє об'єднувати діяльність безлічі розробників і аналітиків в роботі над одним проектом.
1.2 / AIRFLOW|
Знаючи Python, можна автоматизувати безліч рутинних завдань. А що якщо ці завдання повторюються з якоюсь періодичністю? Наприклад звіт, який необхідно надсилати менеджеру щотижня. В такому випадку можна автоматизувати не тільки збірку звіту, але і його запуск. Саме для цього існують численні менеджери завдань. Ми познайомимося з найпопулярнішими з них, такими як олдскульний crontab і сучасний Airflow.
2 / SQL|
Освоїмо основи синтаксису SQL. На прикладі ClickHouse навчимося працювати з системою управління базами даних і підключатися до неї за допомогою Python. Почнемо вчитися грамотно візуалізувати наші дані.
3 / ТЕОРІЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ|
В даному блоці ми познайомимося з основами теорії ймовірностей. Знання в цій галузі необхідні для більш глибокого розуміння прикладної статистики.
4 / СТАТИСТИКА|
Навчимося планувати A / B тести і перевіряти статистичні гіпотези. Акцент буде зроблений на додатку статистики до вирішення завдань з індустрії.
5 § A|B ТЕСТИ /
3 заняття, 2 домашні роботи
Практичне A / B тестування передбачає більшу частину роботи з математичною статистикою. На лекціях розглянемо основну проблематику експериментів і закріпимо отримані знання за допомогою домашніх завдань
6 / візуалізація|
Важливий навик аналітика-вміти правильно представляти результати своєї роботи у вигляді інтерактивного дашборда. Подивимося, які бувають типи дашбордів, навчимося підбирати і оформляти графіки під різні завдання, дізнаємося, на чому необхідно робити акценти при верстці, а також попрактикуємося збирати вимоги до дашборду від замовника. Все це зробимо в bi-системі Tableau.
7 / РОЗВИТОК ПРОДУКТУ|
Сформуємо продуктове бачення і більш глибоке розуміння бізнесу і продукту. Навчимося знаходити спільну мову з продакт-менеджерами і зрозуміємо, яким чином можна використовувати аналіз даних для розвитку бізнесу. Також розглянемо, як організована робота команд в IT-продуктах.
8 / ПРОДУКТОВА АНАЛІТИКА|
Зрозуміємо, яку цінність може приносити аналітика і як пояснити її бізнесу. Навчимося визначати потреби користувачів продукту і сегментувати їх, рахувати юніт-економіку, вибирати правильні продуктові метрики і драйвити зростання бізнесу за допомогою безперервної перевірки гіпотез.
9 / ЯК ШУКАТИ РОБОТУ|
На ринку праці грамотна презентація своїх навичок часом так само важлива, як і самі навички, а невміння правильно вести комунікацію може перешкодити влаштуватися на роботу навіть досвідченому аналітику. У цьому блоці ми обговоримо базові питання, що стосуються пошуку роботи в сфері аналізу даних, на прикладах розглянемо різні етапи пошуку роботи і задамо питання професійному рекрутеру однієї з найбільших IT-компаній Росії.
[ICODE]
https://karpov.courses
https://karpov.courses/analytics
[/ICODE]