Курс нацелен на профессиональную переподготовку специалистов, которые будут осуществлять деятельность в области аналитики данных. Программа подойдет как тем, кто осваивает профессию с нуля, так и тем, кто уже имеет опыт в данной отрасли. В ходе обучения студенты узнают, как собирать и обрабатывать информацию, а также как ее преобразовывать. Обучающиеся изучат языки программирования и поймут, как эффективно использовать их в работе с данными. Полученные навыки слушатели смогут использовать в сфере бизнеса.
Курс читают ведущие специалисты, которые имеют многолетний опыт на рынке.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Программа курса нацелена на подготовку специалистов в области аналитики данных. На курсе студенты научатся использовать методы статистики и языки программирования для сбора и анализа информации. Обучающиеся поймут, как применять навыки в сфере бизнеса.
Познакомитесь с особенностями анализа данных.
Поймете, какие этапы существуют в аналитическом процессе.
Разберетесь, сколько есть типов информации.
Рассмотрите, как работает digital-аналитика.
Увидите, с какими инструментами предстоит работать.
Разберете основные принципы Google Analytics.
Научитесь использовать инструментарий Yandex Metrica.
Изучите интерфейс GTM.
Пройдетесь по разбору конкретных примеров использования GTM.
Рассмотрите, какие есть возможности у четвертой версии Google Analytics.
Проведете сравнительный анализ инструментов.
Научитесь работатать в рамках app-аналитики.
Погрузитесь в App Metrica.
Расширите свое представление о способах анализа.
Узнаете, как проводится тестирование в рамках A/B-тестов.
Проведете анализ ЦА.
Познакомитесь с базовыми инструментами исследований.
Узнаете, как работать с Customer Development.
Рассмотрите конкретные примеры работы CustDev.
Поймете, как грамотно выстраивать командное взаимодействие.
Узнаете, как правильно распределять обязанности.
Разберетесь, как коммуницировать с руководством.
Научитесь сотрудничать со смежными отделами.
Познакомитесь с особенностями работы со стейкхолдерами.
Познакомитесь с особенностями работы с SQL.
Начнете погружаться в принципы извлечения данных.
Углубитесь в работу с данными.
Узнаете, как сортировать информацию.
На профессиональном уровне научитесь преобразованию.
Разберетесь, по каким принципам производится группировка.
Узнаете, как использовать базы.
Научитесь объединять таблицы.
Разберетесь, как задавать подзапросы.
Поймете, как удалять информацию.
Сможете манипулировать таблицами.
Посмотрите, как взаимодействовать с текстовым материалом.
Пройдете тему оптимизации и ускорения.
Познакомитесь с проектом LEGO.
Проанализируете программы.
Изучите тонкости веб-скрейпинга.
Познакомитесь с языком программирования.
Рассмотрите особенности переменных данных.
Узнаете о жизненном цикле строк.
Изучите словари Python.
Поймете, какие функции выполняет формализованный язык.
Посмотрите, что такое библиотеки.
Научитесь работать со структурами данных.
Проанализируете возможности пакетов и модулей.
Разберете, как функционирует менеджер пакетов.
Разберете, какие недочеты случаются при программировании.
Погрузитесь в ООП.
Научитесь использовать базовые методы объектов.
Начнете понимать, как работать с объектами.
Создадите проект на Python.
Погрузитесь в изучение статистики.
Познакомитесь с критериями, которые существуют в статистической науке.
Научитесь проводить дисперсионный анализ.
Приобретете навыки проведения корреляционной аналитики.
Поймете алгоритм работы данного аналитического метода.
Изучите особенности инструмента.
Повторите базовые положения линейной алгебры.
Используете математические возможности для оптимизации.
Погрузитесь в теорию вероятности.
Разберете, каков функционал распределения вероятностей.
Рассмотрите, какие есть виды распределений.
Разберете теорему Баеса.
Узнаете, как проверяются гипотезы.
Продолжите изучать тему.
Сможете научиться использовать метод максимального правдоподобия.
Узнаете, как использовать тестирование для подтверждения предположений.
Примените матанализ для A/B тестирования.
Проведете экспериментальный тест.
Изучите, какие цели преследует данный метод.
Поймете, как можно применять на практике этот способ.
Рассмотрите, какие еще методы используют тестировщики.
Познакомитесь с инструментарием.
Разберетесь в том, что такое Unit-экономика.
Изучите особенности жизненного цикла.
Проработаете бюджет.
Узнаете, какие есть тонкости в работе.
Углубитесь в прикладные свойства аналитики.
Разберете принципы Feature Adoption.
Изучите функционал Growth Hacking.
Сможете разобраться в вопросах монетизации.
Познакомитесь с особенностями Power BI.
Научитесь преобразовывать данные в Power Query.
Рассмотрите, какую модель можно построить в Power BI.
Разберете функционал DAX.
Поработаете с визуализацией.
Изучите, как создается дашборд.
Поймете, как эффективно работать с Python и Power BI.
Создадите собственную проектную работу.
Узнаете, как работать в Tableau.
Рассмотрите, какие модели могут быть созданы.
Рассмотрите принципы работы данного метода.
Продолжите изучать тему.
Потренируетесь использовать способы визуализации.
Узнаете, как ChatGPT может помочь в аналитике данных.
Научитесь применять чат для текстового анализа.
Продолжите разбирать функционал GPT.
Поймете, как создавать чат-боты.
Разберете, как проводить тестирование при помощи ИИ.
Рассмотрите этические вопросы использования искусственного интеллекта.
Углубитесь в методы машинного обучения.
Откроете для себя возможности нейронных сетей.
Изучите, как нейросеть может помочь в работе с данными.
Сможете проводить аналитическую работу со временными рядами.
Подробно изучите методологию визуализации.
Разберете, как производить анализ сложных данных.
Определите роль естественного языка в аналитике.
Начнете работать над своим итоговым практическим проектом.
Продолжите углублять свои знания и совершенствовать навыки.
Пройдете дипломную защиту.
Получите наставления и советы профессионалов по поводу профессиональной деятельности.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Студенты после окончания курса могут разместить свое резюме на сайте школы и получить возможность быть приглашенным на работу партнерами ProductStar.
В ходе обучения студент выполняет домашние задания, которые затем помещаются в его дипломный проект. Также слушатели курса работают над кейсами различных компаний – самые удачные добавляются в портфолио.
На сегодняшний день спрос на специалистов в области аналитики данных неуклонно растет. Существует большое количество достойных вакансий, а заработная плата по рынку, в среднем, начинается от 100 тысяч.
В случае если вы желаете углубить свои знания в области аналитики данных и научиться составлять прогнозы, Вы можете прослушать курс по Data Science.
Также вы имеете возможность связаться с менеджером школы, который поможет вам подобрать курс по личному интересу.
Данный курс рассчитан как на тех, кто начинает изучать профессию с нуля, так и на тех, кто уже является специалистом в данной области на среднем уровне, но желает усовершенствовать свои навыки.
Данный специалист работает в области сбора, анализа и преобразования больших информационных массивов. Сотрудники этой области востребованы в бизнес-компаниях и, в целом, в сфере экономики.
Перечень областей, в которых может работать студент после окончания курса, очень широк. Например, есть возможность стать продуктовым аналитиком или маркетинговым аналитиком.
ProductStar существует уже несколько лет, а количество выпускников составляет уже более 2000 человек. Студенты получают гарантию возврата средств в течение первого месяца, если формат обучения вам не подойдёт.
Скорость прохождения курса зависит исключительно от вас! Доступ к платформе останется у вас навсегда, поэтому вы сможете заниматься в своём темпе.
Да, проведение платежа по безналичному расчёту от юридического лица возможно, также предоставляется договор и все необходимые закрывающие документы. Помимо этого, существует система скидок при оплате за 5 и более сотрудников.
Студенты получают помощь с составлением резюме и проведением тестовых собеседований, а также имеют возможность воспользоваться доступом к комьюнити и выйти на связь с потенциальными работодателями. По окончанию обучения выдаётся цифровой сертификат об успешном прохождении курса.
Практика включает в себя выполнение домашних заданий с получением обратной связи от менторов, а дипломная работа складывается из набора практических кейсов, основанных на реальных примерах.
Да, материалы будут обновляться даже после окончания курса. Кроме того, у студентов остаётся доступ к платформе, в том числе и к чатам со спикерами.
Каждая лекция на платформе состоит из оглавления, видоматериалов, квизов, воркшопов и шаблонов для выполнения домашнего задания. Вы можете посмотреть тестовый вариант урока по ссылке https://productstar.ru/cases/prioritization
Все обучение будет проходить онлайн, на сайте школы. Для большего комфорта вам может понадобиться аудиогарнитура: наушники, совмещенные с микрофоном, но это опционально.
Уже в процессе обучения вы получите профессиональную помощь по поиску работы в карьерном центре школы ProductStar. В трудоустройстве вам будет помогать консультант центра, с которым вы составите все необходимые сопроводительные документы.
Начать обучение возможно в любом возрасте, но оплата производится только с 18 лет. Если вам меньше 18, вы можете обратиться к менеджеру, чтобы узнать о своих возможностях оплаты курса.