Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
Изображение подборки
Обновлено

03.03.2025

Автор

Мария Лехнер

На чтение

28 минут

Топ-39 курсов по аналитике данных с нуля

Аналитик данных занимается сбором и обработкой данных. Сегодня ни одна крупная компания не обходится без аналитического отдела — специалистов-волшебников, которые смотрят на цифры и видят истории. Если вам интересен процесс работы с данными, то стоит попробовать себя именно здесь. Мы приготовили для вас топ лучших курсов для аналитиков данных с нуля. 

Здесь собраны самые актуальные образовательные программы от лучших онлайн-школ. Опытные преподаватели расскажут вам все о том, как строится и тестируется гипотеза. Вы научитесь разрабатывать математические модели, использовать функционал баз данных, работать в сервисах Google Таблицы и Microsoft Excel. 

Если не уверены в том, действительно ли хотите получить профессию в сфере аналитики, попробуйте сперва пройти бесплатный курс, который мы тоже добавили в подборку. Он поможет понять, насколько вам интересна такая работа.

Ниже вы можете рассмотреть 39 курсов по аналитике данных

Средние зарплаты

hh.ru

Аналитик данных

50 000 ₽ — 150 000 ₽

Логотип школы
116 424 ₽
194 064 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из 9 тематических блоков, включающих в себя 10 практических заданий и 4 проекта для вашего портфолио. Вы изучите все основы дата-аналитики и узнаете, в каких сферах она может быть полезна.

1.
Основы аналитики
2.
Тренажер — Google-таблицы и основы статистики
3.
Погружение в сферу E-commerce
4.
Тренажер — базы данных и SQL
5.
Тренажер — Power BI
6.
Погружение в сферу GameDev
7.
Тренажер — Python для анализа данных
8.
Погружение в сферу On-Demand
9.
Финальный проект

Чему вы научитесь

Применять аналитическое и критическое мышление
Собирать и анализировать данные
Использовать в работе метрики
Ориентироваться в сферах онлайн-магазинов и разработки игр
Знать основы языка программирования Python
Логотип школы
312 600 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс из 4 объёмных модулей рассчитан на участников от 21 до 30 лет. Знания из теоретических уроков ученики закрепят за счёт большого объёма практики. Наставники проверяют домашние задания на ошибки, а координаторы мотивируют не забросить учёбу. Успешные студенты смогут трудоустроиться в партнёрские компании.

1.
Введение
2.
База
3.
Основной
4.
Финал

Чему вы научитесь

Разбираться в различных маркетинговых показателях и характеристиках для оценки продуктовой рентабельности
Применять Google Analytics, Яндекс.Метрику и другие сервисы для накопления и обработки данных аналитики
Использовать в дата-аналитике навыков работы со статистической информацией
Отображать результаты анализа данных за счёт Google Sheets и других платформ для визуального дизайна
Помогать компаниям принимать эффективные и корректные бизнес-решения на основе полученной аналитики

Программа курса

На онлайн-курсе студенты освоят инструменты для аналитики данных и методы бизнес-анализа, а также решат кейсы от партнёрских компаний Яндекс Практикума.

1.
Знакомство с профессией аналитика данных
2.
Основы анализа данных с помощью SQL и BI
3.
Анализ данных с помощью Python
4.
Продвинутый анализ данных для бизнеса
5.
Финальный проект
6.
Кейсы от работодателей
7.
Расширенный курс со специализацией "Продуктовый аналитик"
8.
Расширенный курс со специализацией "BI-аналитик"
9.
Дополнительные темы расширенного курса
10.
Нейросети для аналитиков
11.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
12.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR‑экспертов

Чему вы научитесь

Обрабатывать данные с помощью SQL-запросов
Работать с датафреймами
Владеть различными методами проверки гипотез
Анализировать результаты A/B-тестирования
Создавать дашборды
Логотип школы
59 900 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из семнадцати тематических блоков, каждый из которых посвящён определённому инструменту либо аспекту из сферы аналитики данных.

1.
Бесплатный курс "Учись учиться"
2.
Введение. Технические вопросы
3.
Основы Python
4.
Продвинутые типы данных в python
5.
Особенности Python
6.
Основы pandas
7.
Основы SQL
8.
Исследовательский анализ данных (EDA)
9.
Введение в статистический анализ
10.
Статистический анализ
11.
Практика статистического анализа, проведение A/B теста
12.
Анализ бизнес-показателей
13.
Интерактивная визуализация Tableau, Superset
14.
Power BI
15.
Основы прогнозирующего моделирования
16.
Анализ временных рядов
17.
Большие данные
18.
Этика данных и конфиденциальность

Чему вы научитесь

Проводить исследовательский и статистический анализ данных
Владеть языком программирования Python и языком запросов SQL
Визуализировать данные с помощью специальных программ
Работать с большими данными
Понимать этику данных
Логотип школы
99 000 ₽
Ещё -11 000 ₽ по промокоду

Программа курса

Программа курса состоит из 3 модулей. Вы сможете проходить теорию, а затем работать над практическими заданиями по аналитике.

1.
1 Модуль
2.
2 Модуль
3.
3 Модуль

Чему вы научитесь

Понимать основные метрики компаний и самостоятельно считать их
Использовать SQL и Google Sheets
Проводить когортный анализ
Визуализировать данные с помощью Power BI и библиотек Python

Программа курса

Программа курса содержит 8 блоков. Освоив их, вы сможете приступить к созданию проектной работы, которая станет качественной базой для вашего портфолио аналитика.

1.
Введение в анализ данных и основы статистики
2.
СУБД и SQL
3.
Введение в Python
4.
Предобработка данных, исследовательский и статистический анализ данных
5.
Введение в Business Intelligence и визуальный анализ данных
6.
Жизненный цикл проекта в анализе данных
7.
Специальные методы и направления в датааналитике
8.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Общаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требования
Предобрабатывать и исследовать сырые данные
Описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу
Писать SQL и Python код для целей анализа и визуализации данных
Использовать BI платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-стори
Презентовать результаты работы

Инструменты

Логотип школы
2 895 ₽ в месяц
104 220 ₽
173 700 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из семи тематических блоков, в которых вы обучитесь анализировать большие массивы данных, работать с языками Python и SQL, взаимодействовать с коллегами. В конце вы создадите свой проект по анализу данных.

1.
Аналитическое мышление
2.
SQL и получение данных
3.
Метрики, гипотезы, точки роста
4.
Аналитика больших данных
5.
Python для анализа данных
6.
NumPy, pandas, MPL
7.
Статистика в Python
8.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Анализировать большие массивы данных
Применять в работе языки программирования SQL и Python
Делать прогнозы на основе данных и проверять их
Понимать метрики
Принимать аналитические решения для бизнеса
Иллюстрация к факту

Если близится ураган, самое время прикупить печенья

Наука о больших данных располагает огромным количеством инструментов, которые предоставляют доступ к самой разной информации. Так, например, исследования Эрика Сигеля, деятеля в области аналитики, показали, что продажи печенья вырастают в 7 раз, если близится ураган. 

Логотип школы
4,7
Аналитик данных от KARPOV.COURSES
5 Месяцев
49 уроков
92 000 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За пять месяцев обучения у топовых экспертов из отрасли аналитики данных вас ждут множество проектов, которыми вы сможете пополнить портфолио. Вы научитесь работать с метриками и базами данных, составлять отчёты.

1.
1. Python
2.
2. Git
3.
3. SQL
4.
4. Промежуточный проект
5.
5. Теория вероятностей
6.
6. Статистика и А/В-тесты
7.
7. BI-системы и визуализация
8.
8. Развитие продукта и продуктовая аналитика
9.
9. Финальный проект
10.
Airflow (дополнительный блок)

Чему вы научитесь

Собирать и обрабатывать данные
Владеть языком программирования Python
Работать с базами данных и извлекать данные из хранилищ
Проводить исследования и проверять гипотезы
Составлять отчёты и презентовать результаты своей работы
Логотип школы
103 110 ₽
257 775 ₽

Программа курса

Программа этого шестимесячного курса состоит из 341 урока. Помимо теории вы сможете решать тестовые задания и погружаться в практические кейсы для портфолио. 

1.
1. Введение в аналитику данных
2.
2. Бизнес-мышление для аналитика
3.
3. Excel и Google-таблицы для анализа данных
4.
4. Статистический анализ данных в Excel
5.
5. SQL для работы с базами данных
6.
6. Power BI для анализа и визуализации данных
7.
7. Метрики и Unit-экономика
8.
8. Тестирование гипотез и доверительные интервалы
9.
9. A/B-тестирование
10.
10. Python для анализа данных: библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn
11.
11. Карьерный акселератор
12.
Основы Big Data
13.
PowerPoint и навыки публичных выступлений
14.
Английский для IT-специалистов
15.
Финальный проект и диплом

Чему вы научитесь

Анализировать данные с помощью библиотек
Визуализировать данные средствами Matplotlib и Seaborn
Применять числовые и визуальные методы статистики в Excel
Делать быстрые расчеты с помощью функций и формул
Исследовать данные и интерпретировать их в контексте бизнеса
Логотип школы
91 000 ₽
260 000 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

На курс нужно выделить 5 месяцев по 10 часов в неделю. Параллельно с теорией вы будете практиковаться, а в конце посвятите отработке знаний более 30 часов.

1.
Индустрия и карьерные возможности
2.
Базовые навыки работы в Excel
3.
Продвинутые навыки работы в Excel
4.
Google-таблицы
5.
Визуализация и обработка данных в Power BI
6.
Работа с данными в Power Query
7.
Обработка данных в SQL
8.
Программирование на Python
9.
Общая математика
10.
Юнит-экономика
11.
Бизнес-анализ
12.
Карьерный модуль и Soft Skills
13.
+БОНУС Market Research
14.
+ БОНУС Визуализация и обработка данных в Tableau
15.
+ БОНУС Программирование в VBA
16.
+ БОНУС Управление проектами
17.
+БОНУС Системная аналитика
18.
+БОНУС Анализ бизнес-показателей
19.
+БОНУС Работа с API
20.
+БОНУС Введение в финансовый учёт и анализ
21.
+БОНУС Бюджетирование
22.
+БОНУС Бизнес-английский
23.
+БОНУС Презентации для профессионалов (курс)
24.
+БОНУС Тестовые задания при отборе на позиции в индустрии

Чему вы научитесь

Оценивать и развивать продукт
Строить гипотезы по аналитике данных
Искать каналы роста бизнеса
Анализировать метрики

Программа курса

Обучение на выбранной образовательной программе ориентировано на студентов, которые хотят разобраться в основах аналитической работы и научиться обрабатывать данные.

1.
Знакомство с профессией аналитика данных
2.
Основы анализа данных с помощью SQL и ВL
3.
Анализ данных с помощью Python
4.
Продвинутый анализ данных для бизнеса
5.
Финальный проект
6.
Кейсы от работодателей
7.
Расширенный кейс со специализацией "Продуктовый аналитик"
8.
Расширенный кейс со специализацией "BL-аналитик"
9.
Дополнительные темы расширенного курса
10.
Нейросети для аналитиков
11.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
12.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR‑экспертов

Чему вы научитесь

Разбираться в основах аналитики
Проводить продуктовую аналитику
Использовать язык Python
Разбираться в способах обработки информации
Визуализировать данные

Программа курса

Вы узнаете, как выглядит арсенал рабочих инструментов аналитиков данных. Изучите программные интерфейсы и попрактикуетесь в работе с ведущим аналитическим софтом.

1.
Excel и Google Таблицы для анализа данных
2.
SQL для работы с базами данных
3.
Power BI для анализа данных
4.
Power BI для визуализации данных
5.
Python для анализа данных
6.
PowerPoint и навыки публичных выступлений

Чему вы научитесь

Анализировать данные
Использовать специализированные сервисы
Писать SQL-запросы
Использовать Python для анализа данных
Автоматизировать рутинные задачи
Логотип школы
128 940 ₽
322 350 ₽

Программа курса

Вам предстоит посещать интерактивные занятия в любое удобное время и выполнять практические задания. Работы, выполненные на курсе, пополнят ваше портфолио. Вы можете обращаться за помощью к личному куратору. Он также будет поддерживать вас ещё год после окончания обучения.

1.
Введение в аналитику
2.
Бизнес-мышление для аналитика
3.
Excel и Google-таблицы для анализа данных
4.
Надстройки Power Query и Power Pivot
5.
Статистический анализ данных в Excel
6.
SQL для работы с базами данных
7.
Power BI для анализа данных
8.
Power BI для визуализации данных
9.
Метрики и Unit-экономика
10.
Тестирование гипотез
11.
A/B-тестирование
12.
Python для анализа данных

Чему вы научитесь

Проводить аналитические исследования и обрабатывать большие объёмы информации
Работать с базами данных
Создавать интерактивные дашборды
Формировать и проверять гипотезы
Проводить A/B-тестирования
Логотип школы
5 294 ₽ в месяц
116 468 ₽
194 114 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Программные материалы познакомят слушателей с основами профессиональной работы с данными. Студенты научаться программировать и преобразовывать информацию.

1.
Часть 1. Введение. Excel, «Google Таблицы». Раздел 1
2.
Часть 1. Введение. Excel, «Google Таблицы». Раздел 2
3.
Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas. Раздел 1
4.
Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas. Раздел 2
5.
Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas. Раздел 3
6.
Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI
7.
Бонусный курс. PowerPoint
8.
Итоговый проект. Анализ результатов A/B-тестирования

Чему вы научитесь

Работать с большими данными
Визуализировать данные
Программировать на языке Python
Работать в Exel
Работать с данными на языке SQL
Иллюстрация к факту

Самая крупная генеалогическая база данных

В Исландии специалисты-аналитики и генеалоги сообща создали самую крупную в мире базу данных, в которой есть информация обо всех родственных связях между исландцами, начиная с XVIII века. 

Программа курса

Теория подаётся в виде текста и иногда в формате видео. После неё вы закрепите полученные знания путём выполнения заданий и тестов с автоматической проверкой. Вы будете обучаться в интерактивном тренажёре, который позволяет сразу увидеть результаты вашей работы. По любым вопросам можно обращаться к команде поддержки курса. 

1.
Введение
2.
Основы Google Sheets
3.
Первая бизнес-задача
4.
Визуализация
5.
Вторая бизнес-задача
6.
Направления в аналитике
7.
Источники данных
8.
Знакомство с SQL
9.
Математика для аналитиков
10.
Python в аналитике

Чему вы научитесь

Работать с данными бизнеса
Разбираться в особенностях сферы аналитики
Владеть методиками визуализации
Работать с таблицами и графиками
Программировать на Python
Работать с SQL

Инструменты

Логотип школы
5 836 ₽ в месяц
210 120 ₽
412 000 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Курс разработан Московским физико-техническим институтом (МФТИ), являющимся одним из ведущих российских университетов, предоставляющим глубокие знания и навыки, которые помогут в построении карьеры в выбранной сфере. Обучающийся познакомится с различными источниками получения данных и способами их сбора, изучит основные методы и средства анализа данных. Научится проводить разнообразные типы анализа, включая описательную статистику, кластеризацию и классификацию. А также освоит популярные инструменты аналитики, такие как Python, Pandas, Seaborn, NumPy.

Чему вы научитесь

Анализировать данные о предпочтениях клиентов
Структурировать данные
Оформлять корректные отчеты
Использовать инструменты аналитика данных
Создавать прогноз событий на основе полученных данных

Программа курса

На онлайн-курсе вы изучите возможности языка программирования SQL, научитесь работать в СУБД и анализировать данные с помощью метрик, а также разберётесь в администрировании БД.

1.
Введение в SQL
2.
Базовый SQL
3.
Продвинутый SQL
4.
Клиенты БД, CRUD-операции, ClickHouse, DataLens и рамки в оконных функциях
5.
Тренажёр SQL

Чему вы научитесь

Пользоваться операторами и функциями SQL
Проводить когортный анализ
Рассчитывать показатели бизнеса
Понимать принципы установки и настройки клиента базы данных
Выполнять CRUD-операции

Инструменты

Программа курса

Курс поможет вам развить практические навыки, необходимые для работы в области аналитики данных, и подготовит вас к реальным задачам в этой сфере.

1.
ИЗУЧАЕМ ОСНОВЫ SQL
2.
РЕШАЕМ ПРОДУКТОВЫЕ ЗАДАЧИ

Чему вы научитесь

Понимать синтаксис и структуру SQL-запросов, включая SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE
Создавать, изменять и удалять таблицы, а также управлять связями между ними
Использовать агрегатные функции (SUM, COUNT, AVG и др.) для получения статистики и анализа данных
Применять условия (WHERE) и сортировку (ORDER BY) для извлечения нужной информации
Использовать вложенные запросы для решения более сложных задач
Применять полученные знания на практике через симуляции и задачи, основанные на реальных сценариях
Логотип школы
4,2
Аналитик от ProductStar
6 Месяцев
118 уроков
109 451 ₽
232 875 ₽
Ещё -9% по промокоду

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите профессиональные инструменты аналитики, научитесь работать с данными и разработаете итоговый проект для вашего портфолио.

1.
Инструменты начинающего аналитика
2.
Продвинутые навыки аналитика

Чему вы научитесь

Использовать профессиональные инструменты аналитики данных
Автоматизировать аналитику с помощью языка Python
Проводить A/B-тестирования
Работать с базами данных и писать SQL-запросы
Визуализировать данные и составлять отчеты
Логотип школы
166 250 ₽
475 000 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

В программе курса есть 29 модулей. Вы будее обучаться примерно 10 часов в неделю, чтобы освоить программу за 13 месяцев.

1.
Индустрия и карьерные возможности
2.
Базовые навыки работы в Excel
3.
Продвинутые навыки работы в Excel
4.
Google-таблицы
5.
Визуализация и обработка данных в Power BI
6.
Работа с данными в Power Query
7.
Обработка данных в SQL
8.
Программирование на Python
9.
Программирование на VBA
10.
Презентации для профессионалов
11.
Общая математика
12.
Data Science
13.
Введение в бизнес-анализ
14.
Взаимодействие с разработкой
15.
Документация
16.
Описание бизнес-процессов
17.
UI / UX дизайн
18.
Бизнес-анализ
19.
Юнит-экономика
20.
Market Research
21.
Введение в финансовый учет и анализ
22.
Корпоративные финансы
23.
Базовое финансовое моделирование
24.
Финансовая аналитика
25.
Подготовка к экзамену FMI
26.
Бизнес-английский
27.
Карьерный модуль и Soft Skills
28.
+ БОНУС Тестовые задания на позиции в финансы

Чему вы научитесь

Собирать, очищать и обрабатывать данные
Применять методы визуализации данных для более наглядного представления результатов анализа
Анализировать финансовую информацию
Создавать финансовые модели
Проводить финансовый анализ
Логотип школы
22 680 ₽
37 800 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

На курсе вы освоите функционал SQL и научитесь привлекать его для аналитики. Перед стартом выберете оптимальный тариф обучения: выбор повлияет на длительность учебы и программу курса. 

1.
Базовый уровень
2.
Продвинутый уровень

Чему вы научитесь

Писать запросы на SQL
Анализировать данные
Работать с электронными таблицами
Программировать на Python
Взаимодействовать с базами данных
Иллюстрация к факту

Первый статистический анализ данных

Джон Граунт провел первый известный миру статистический анализ. Он составил список самых популярных причин смертей англичан для своей книги "Естественные и политические наблюдения над списками умерших".

Логотип школы
43 070 ₽
71 800 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите функции языка Python, связанные с аналитикой и потренируетесь применять их на практике.

1.
Знакомимся с Python
2.
Работаем с большими данными
3.
Работаем с более продвинутыми случаями
4.
Собираем данные из интернета
5.
Учимся дополнительным возможностям

Чему вы научитесь

Программировать на языке Python
Работать с большим объемом данных
Визуализировать данные и составлять отчеты
Взаимодействовать с базами данных
Использовать библиотеки Pandas и NumPy

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы научитесь использовать язык Python для аналитики и создадите итоговый проект для портфолио.

1.
Введение в Python
2.
Библиотеки по работе с данными и визуализациями
3.
Практики. Продуктовая и маркетинговая аналитика
4.
Работа с базами данных, парсинг данных с сайтов, взаимодействие с API
5.
Основы машинного обучения в Python
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Программировать на языке Python
Визуализировать данные
Работать с базами данных и писать SQL-запросы
Использовать методы машинного обучения
Логотип школы
2 574 ₽ в месяц
46 340 ₽
66 200 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Вы освоите работу с данными на популярном языке программирования Python. Во время обучения вас ждет большое количество групповых и индивидуальных практических занятий, с помощью которых вы закрепите пройденный материал.

1.
Основы Python
2.
Основные библиотеки для анализа данных
3.
Статистика в Python
4.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Работать с данными без помощи программистов
Подготавливать данные для алгоритмов
Оптимизировать рутинные процессы
Применять математические модели

Программа курса

На онлайн-курсе вы поймёте, зачем математика нужна в Data Science и аналитике данных, изучат базу линейной алгебры, поработают с разными типами функций, освоят матанализ, теорию вероятностей и методы статистики.

1.
Вводная часть
2.
Линейная алгебра
3.
Функции и их свойства
4.
Математический анализ
5.
Приложения линейной алгебры в анализе данных
6.
Теория вероятностей и основы статистики
7.
Статистические методы
8.
Симуляция математической секции собеседования

Чему вы научитесь

Понимать принцип вычисления скалярного произведения
Вычислять предел и производную
Находить параметры линейной регрессии
Анализировать данные с помощью теории вероятности
Применять метод главных компонент

Инструменты

Логотип школы
7 117 ₽ в месяц
42 699 ₽
71 165 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Пройдя курс, вы сможете уверенно и продуктивно работать с базами данных, проводить анализ, повысите свою ценность, как сотрудника.

В конце обучения вы сделаете дипломную работу, в которой закрепите полученные знания под руководством преподавателя.

1.
Анализ данных и SQL
2.
Оператор SELECT — выбор колонок
3.
Оператор SELECT — фильтрация строк
4.
Сортировка и функции для работы со строками
5.
Функции для работы с датой и временем. Часть 1
6.
Функции для работы с датой и временем. Часть 2
7.
Агрегатные функции и группировка
8.
Объединение данных из разных таблиц
9.
Модификация таблиц
10.
Оконные функции
11.
Подготовка данных для Excel
12.
Дипломная работа. Подготовка данных для анализа

Чему вы научитесь

Объединять данные из разных таблиц
Работать в MySQL
Генерировать данные для работы в Excel
Работать с различными базами данных
Анализировать данные

Инструменты

Программа курса

В курсе есть различные форматы для обучения, например, видеоуроки, текстовые материалы, тренажеры кода, а также шаблоны и инструкции. После изучения всех заявленных тем вы сможете сдать итоговый тест для получения официального удостоверения о знании SQL. 

1.
Основы SQL
2.
Расширенное использование SQL
3.
Итоговый тест

Чему вы научитесь

Работать с базами данных
Сортировать и группировать данные
Создавать таблицы и SQL-запросы
Структурировать и обрабатывать данные
Автоматизировать обработку больших данных

Инструменты

Иллюстрация к факту

Большие данные в медицине

Большие данные помогают медицине. Например, обрабатывая статистические данные, специалисты могут вовремя замечать критические изменения и угрозу здоровью пользователей, а также прогнозировать заранее возможность возникновения заболеваний. 

Программа курса

Вы узнаете, какие возможности SQL открывает аналитикам данных при работе над проектами. Научитесь писать запросы и попрактикуетесь в специальных тренажерах. 

1.
Введение в SQL
2.
Основы работы с PostgreSQL
3.
Написание SQL-запросов: срезы и фильтрация данных
4.
Соединение таблиц и группировка данных
5.
Подзапросы и оконные функции в SQL
6.
Описание структуры базы данных с помощью DDL
7.
Подготовка данных для Excel и Power BI

Чему вы научитесь

Анализировать данные
Писать SQL-запросы
Управлять структурой базы данных
Импортировать данные в таблицы и сервисы визуализаций
Фильтровать данные
Логотип школы
1 000 ₽ в месяц
12 000 ₽
30 000 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Вас ждут видеоматериалы и практические задания, с помощью которых вы получите основные знания для решения популярных аналитических задач.

После окончания курса вы сможете выбрать дальнейшую специализацию в индустрии аналитики.

1.
Что такое аналитическое мышление
2.
Введение в Google-таблицы
3.
Продвинутые Google-таблицы
4.
Основы статистики
5.
Знакомство с визуализацией данных
6.
Python как инструмент анализа данных
7.
Откуда берутся данные
8.
Основы машинного обучения для жизни
9.
Итоговая задача

Чему вы научитесь

Применять аналитические инструменты
Работать с Python
Использовать в работе SQL
Прогнозировать целевые показатели
Строить линейные регрессионные модели

Программа курса

В течение четырёх онлайн-занятий в формате видео-лекций вы познакомитесь со спецификой деятельности аналитиков. Изучая вводный теоретический материал, вы поймете, интересна ли вам эта профессия.

1.
Как работает наука о данных
2.
Какие инструменты используют аналитики
3.
Чем отличаются профессии в аналитике
4.
С чего начать карьеру в аналитике

Чему вы научитесь

Разбираться в задачах data-специалиста и аналитика
Определять карьерные траектории в аналитике
Искать возможности для развития в сфере программирования

Программа курса

На онлайн-курсе вы узнаете, какие существуют должности в сфере анализа данных, что входит в работу специалистов и какие есть возможности развития в определённой профессии, сможете выбрать подходящую и примерить её на себя.

1.
1 урок. Как стать аналитиком: алгоритм действий
2.
2 урок. Индустрия анализа данных и как в ней расти
3.
3 урок. Необходимые навыки
4.
4 урок. Как выглядят реальные задачи аналитиков
5.
5 урок. Какие уровни бывают в профессии
6.
6 урок. На что смотреть при выборе специальности
7.
7-14 уроки. Подробно о профессиях: задачи, карьера, зарплата

Чему вы научитесь

Понимать, как устроен процесс освоения профессии аналитика
Понимать особенности профессий в сфере аналитики данных
Понимать, какие софт- и хардскиллы необходимы в работе с данными
Иметь представление о рабочих задачах аналитиков
Выбирать подходящую профессию в сфере анализа данных

Программа курса

Получите новые профессиональные знания и компетенции для работы с эффективным инструментом DataLens для визуализации и анализа данных на онлайн-курсе у лучших преподавателей-практиков отрасли.

1.
Подключения и датасеты
2.
Чарты
3.
Дашборд
4.
Вычисляемые поля. Базовый уровень
5.
Параметризация
6.
Основные правила визуализации данных
7.
Права доступа
8.
Карты
9.
Вычисляемые поля. Продвинутый уровень

Чему вы научитесь

Строить графики
Создавать дашборды
Визуализировать данные
Работать со сложными формулами
Решать сложные аналитические задачи

Программа курса

Курс поможет вам обзорно изучить эти инструменты и понять, какой из них наиболее актуален для вас сейчас. После курса у вас будут фундаментальные навыки.

1.
SQL и базы данных
2.
Python
3.
Визуализация данных. Совместно с Yandex Cloud

Чему вы научитесь

Попробовать себя в аналитике и понять, подходит ли вам эта сфера
Выбрать инструменты для оптимизации работы с данными в своей профессии
Делать простые запросы, отчёты и аналитику с помощью SQL
Извлекать и исследовать данные с помощью Python
Строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens
Иллюстрация к факту

Сколько данных хранится во всем интернете?

По приблизительным подсчетам, во всем интернете содержится более 50 зеттабайт данных. Это примерно 50 триллионов гигабайтов.

Программа курса

Программа профессиональной переподготовки по медицинской статистике предлагает 256 академических часов, что соответствует сроку обучения от 1,5 до 3 месяцев. Она включает 11 модулей, охватывающих все ключевые аспекты статистического анализа в медицине. По окончании курса выдается диплом о профессиональной переподготовке.

1.
Управление здравоохранения
2.
Медицинская информатика
3.
Основы и структура медицинской статистики. Статистика здоровья на селения
4.
Статистика здравоохранения
5.
Учет и отчетность учреждений здравоохранения
6.
Источники финансирования медицинской помощи
7.
Отчетность диспансеров
8.
Этика и деонтология
9.
Паллиативная помощь
10.
Современные принципы медицинского обеспечения населения при чрезвычайных ситуациях
11.
Оказание экстренной помощи
12.
Итоговая аттестация

Чему вы научитесь

Применять методы анализа для различных типов медицинских исследований
Работать с программным обеспечением для статистического анализа
Взаимодействовать с медицинскими специалистами
Разрабатывать стратегии для сбора и обработки данных в клинических испытаниях
Оценивать влияние различных факторов на здоровье населения с помощью статистических методов
Логотип школы
4,6
Python, BI и BigData от ProductStar
2 Месяца
31 урок
109 451 ₽
232 875 ₽
Ещё -9% по промокоду

Программа курса

Программа обучения включает в себя теоретические аспекты на тему языка SQL, практические занятия и время для самостоятельной работы.

1.
Блок 1. Основы Python
2.
Блок 2. Инструменты анализа и визуализации: Yandex DataLens
3.
Блок 3. Бонус: Power BI
4.
Блок 4. Бонус: Tableau
5.
Блок 5. Python и построение Machine Learning моделей
6.
Блок 6. Нейронные сети и NLP
7.
Блок 7. Рекомендательные системы
8.
Блок 8. Подготовка к собеседованию, трудоустройству и дипломная работа
9.
Google Sheets и Excel
10.
Введение в программирование
11.
Бизнес английский от AgileFluent

Чему вы научитесь

Собирать данные с помощью SQL
Обрабатывать и визуализировать информацию
Составлять удобные графики
Принимать бизнес-решения
Автоматизировать получение данных

Программа курса

Вы познакомитесь с восьмью наиболее востребованным и профессиями в сфере IT, выберете подходящее для вас направление и продолжите обучение по специальности.

1.
Профориентация
2.
Веб-разработка
3.
Python-разработка
4.
Мобильная разработка
5.
Тестирование
6.
Data Science
7.
Аналитика данных
8.
Системное администрирование
9.
Project manager в IT

Чему вы научитесь

Обеспечивать корректную работу серверных приложений
Выстраивать сквозную аналитику
Создавать сайты и обеспечивать его дальнейшую поддержку
Проектировать приложения для мобильных устройств
Проводить тестирование и внедрять автоматизацию

Программа курса

Этот бесплатный курс поможет вам постичь основы статистики и проведения A/B-тестов, а также потренироваться в применении новых навыков на практике.

1.
Основы статистики
2.
Статистические тесты
3.
A/B-тесты
4.
Симулятор

Чему вы научитесь

Проводить A/B-тестирования
Формулировать и проверять гипотезы
Понимать основы статистики
Оценивать различные взаимодействия между признаками
Применять статистические тесты
Логотип школы
38 500 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За 14 текстовых уроков вы сможете изучить полный пайплайн проведения A/B-тестирования, научитесь ставить эксперименты и анализировать их результаты. На курсе есть два уровня – базовый и продвинутый.

1.
1. Основы статистики
2.
2. Проверка гипотез
3.
3. Дизайн эксперимента
4.
4. Тестирование дизайна
5.
5. Доверительные интервалы
6.
6. Повышение чувствительности тестов
7.
7. Выбор метрик
8.
8. Стратификация
9.
9. Cuped
10.
10. Множественное тестирование
11.
11. Сплитилка трафика
12.
12. Анализ метрик отношения
13.
13-14. Полный пайплайн A/B-тестирования

Чему вы научитесь

Знать полный пайплайн проведения A/B-тестов
Разрабатывать и проверять гипотезы
Повышать чувствительность тестов
Работать с метриками различного уровня сложности
Проводить множественное тестирование

Программа курса

Курс поможет освоить базовые знания по математике, занятия подойдут для любого уровня подготовки. Вы сможете пройти все модули или изучить только те, которые для вас наиболее актуальны. График занятий с тренажером вы составляете самостоятельно.

1.
Множества и логика
2.
Комбинаторика
3.
Теория вероятностей
4.
Дополнительный курс: Числа
5.
Дополнительный курс: Дроби
6.
Дополнительный курс: Алгебра

Чему вы научитесь

Быстро ориентироваться в дробях и процентах
Понимать основы логики
Решать задачи по теории вероятностей
Анализировать расчеты
Применять математические знания в работе

В заключение

Аналитика — незаменимый этап в процессе производства продукта. Она необходима для принятия решений, основанных на объективных данных, а не на личном опыте или интуитивных догадках. Цифры — честный источник, и именно поэтому компании-гиганты вроде Google, Tesla и eBay активно используют в своей практике data-driven подход. Аналитика нужна, чтобы собирать информацию о предыдущем опыте, успехе и провалах, и на ее основе проектировать грамотные стратегии на будущее. 

Количество заинтересованных в профессиональных аналитиках компаний растет, и все они готовы хорошо платить своим сотрудникам. Если ввести запрос "аналитик данных" на сайте HeadHunter, поиск выдаст около 11 тысяч актуальных вакансий. 

Стать первоклассным специалистом самостоятельно сложно, особенно в этой сфере. Для грамотной работы аналитиком данных необходимо разбираться в методах статистического анализа, уметь проводить математические расчеты и составлять предиктивные модели, а также владеть азами Python и SQL, если вы хотите занять руководящую должность. Кроме того, в ежедневный список дел сотрудника входит выполнение достаточно рутинных задач. Но все трудности меркнут по сравнению с открывающимися перспективами.