прикладной онлайн-курс

Аналитик данных на Python

Освойте Python и делайте свою работу в десятки раз быстрее. Собирайте и обрабатывайте массивы данных, делайте сложные вычисления и стройте отчеты за минуты. Автоматизируйте рутину и спокойно занимайтесь тем, что нравится.
Запишись сейчас - первым 20 студентам скидка 25%
Формат
Онлайн-обучение
Длительность
16 недель
В программе
16 модулей
По завершении
Диплом

Кто вы без Python?

Применяя Python, вы становитесь до 80% более производительным. Python - это язык скриптов, он применим абсолютно в любых областях, где речь идет о данных и их обработке.

Аналитик

Обрабатывает 10 000 строк Exсel вручную, анализирует метрики и готовит отчет. Рабочий процесс займет почти неделю.

Аналитик с Python

Пишет скрипт, который обрабатывает данные, составляет отчет и отправляет его на почту руководителю. На все уйдет - 2 часа.

Digital - маркетолог

Анализирует 50 страниц сайта, выискивая ключевые слова. Вручную пишет аудит - анализ.

Маркетолог с Python

Запускает скрипт, получает готовый аудит - анализ, отправляет клиенту. Идет заниматься другими делами.

Директор компании

Не видит сильные и слабые стороны бизнеса, не понимает, в каком направлении его развивать, как привлечь новых пользователей, разбирается в показателях из систем статистики и CRM.

Директор с Python

Строит сквозную аналитику, автоматизирует отчеты из Google Analytics и Яндекс метрики, разгружает себя и своих сотрудников для решения более важных задач.

Работать меньше и заслужить повышение. Фантастика?

Нет, просто Python. Автоматизируйте рутину, выполняйте задачи быстрее, станьте лучшим в своем отделе или целой компании.
Больше времени
на саморазвитие, проекты, семью, хобби или просто отдых
Нет рутины
ее делают программные
алгоритмы Python
Быстрый результат
получите необходимые данные
в 5 раз быстрее
Станьте Python-аналитиком. Опыт не важен.
Решите для себя: хотите ли вы в век, когда нейросети пишут романы и сочиняют музыку, вручную перебирать тысячи ячеек в Excel и копировать формулы?

Учимся на кейсах

Особенность нашего курса - индуктивное обучение на основе реальных кейсов. Это значит, что вместо скучной теории в самом начале у нас будет много практики.
Group
Вычисление среднего чека
Дан большой массив данных (более 200k строк), необходимо (вариативно) убрать пользователей с самым низким/высоким средним чеком, найти медиану, среднее, для разных сегментов пользователей, для разных периодов времени и предоставить в виде автоматически обновляемого отчета с учетом пополняющейся базы.
Работа с базами email-рассылки
Даны две базы данных с разными полями и разными форматами данных. Необходимо объединить базы, удалить дубликаты, привести базу в нужный вид.
Глубокий конкурентный анализ в VK
Необходимо найти наиболее подходящие для размещения рекламы паблики и блоггеров. Анализируем вовлеченность, строим большой отчет о том, как люди (разрезы: гео, пол, возраст) реагируют на контент.
Парсинг открытых данных
Спарсить цены в небольшом интернет-магазине конкурентов. Обновлять, присылать еженедельно, с динамикой.
Строим модель машинного обучения
Задача - спрогнозировать покупку и ее срок. Нужно понять, кому и когда лучше всего отправить смс-сообщение с акцией, и что в нем должно содержаться. Есть готовый датасет. Обучаем модель. Дополняем датасет новыми данными. Переобучаем модель. Используем линейную регрессию.
Group
Гарантия успешной карьеры
Мы предоставляем каждому из наших студентов возможность стажировки в топовых компаниях России, а также помощь в трудоустройстве и прохождении собеседований
project
Реальные проекты
Ваше портфолио пополнится реально выполненными проектами
knowledge
Закрепление знаний
На стажировке вы сможете закрепить знания и прокачать навыки в разы
work
Подготовка к работе
Посещайте занятия, созданные лучшими преподавателями в отрасли
Sberbank
Skillbox
SynbioWay
Оставить заявку на обучение

Программа курса

Курс состоит из 16 кейсов. Разбирая каждый из них, вы постепенно будете осваивать все компетенции, после каждого кейса получая скрипты для использования в будущей работе.
Модуль 1. Настройка окружения
Задача:
Установить Python и познакомиться с основными "аналитическими" библиотеками.
  • Установка Jupyter (Mac / Windows) + подключение библиотек.
  • Подключение Numpy и первый простой скрипт для статистический исследований. Ищем пересечение данных в 2 массивах.
  • Подключение Pandas и простые примеры работы с данными. Экспорт и импорт датасетов.
  • Подключение Matplotlib. Отрисовка графиков по имеющимся датасетам.
Модуль 2. Numpy
Задача о среднем чеке.
Дан большой массив данных (более 200k строк), необходимо(вариативно) убрать пользователей с самым низким/высоким средним чеком, найти медиану, среднее, для разных сегментов пользователей, для разных периодов времени и предоставить в виде автоматически обновляемого отчета с учетом пополняющейся базы.
Модуль 3. Pandas
Задача о email-рассылке. Даны две базы данных с разными полями и разными форматами данных. Необходимо объединить базы, удалить дубликаты, привести базу в нужный вид.
Модуль 4. Matplotlib
Задача о быстром отчете. Даны вышеиспользуемые массивы. Необходимо "для отчета"построить наиболее ёмкие графики и автоматизировать их рассылку по времени/адресатам в зависимости от задачи: например, email-маркетологу уходит график о росте базы и оттоке, директору по маркетингу о ROI, коммерческому - о продажах.
Модуль 5. API Яндекс Метрика
Задача: подключиться к Я.Метрике и выгрузить 100500 разрезов данных (каналы, цели,атрибуция и проч.) за длительный период времени. Ввести собственные метрики и автоматизировать рассылку отчетности разным людям по разным задачам.
Подзадачи:
  • подключение к API
  • запросы
  • вывод данных
  • автоматизация/автообновление
  • сохранение в Excel / SQL
Модуль 6. API Google Analytics. Устранение семплирования.
API Google Analytics. Устранение семплирования.
Модуль 7. API VK
Задача: глубокий конкурентный анализ в VK. Необходимо найти наиболее подходящие дляразмещения рекламы паблики и блоггеров. Анализируем вовлеченность, строим большой отчет о том, как люди (разрезы: гео, пол, возраст) реагируют на контент.
Модуль 8. Введение в парсинг открытых данных
Как анализировать верстку и запросы к сайтам разной сложности. Как писать парсеры.

Задача. Спарсить цены в небольшом интернет-магазине конкурентов. Обновлять, присылать еженедельно, с динамикой.
Модуль 9. A/B-тестирование
Задача: определить правильность проведения А/Б теста, просчитать его характеристики.
Модуль 10. ETL на Python
Импорт/экспорт данных из разных систем (Excel, SQL, Mongo).
Задача: идет рекламная кампания, данные льются в GA, нужно забирать их из GA, складывать вбазу и показывать руководителю близкий к реалтайму дашборд. Все бы хорошо, но сисадмин, который мог бы вам рассказать все про базу данных, в отпуске. И вы разворачиваете свою ETL.
Модуль 11. ETL на Python. Продолжение
Динамически обновляемый дашборд.
Модуль 12. Введение в Machine Learning
Задача - спрогнозировать покупку и ее срок. Нужно понять, кому и когда лучше всегоотправить смс-сообщение с акцией, и что в нем должно содержаться. Есть готовый датасет. Обучаем модель. Дополняем датасет новыми данными. Переобучаем модель. Используем линейную регрессию.
Модуль 13 - 14. Сегментация и кластеризация динамических обновляемых структур
Сегментация и кластеризация динамически обновляемых структур.
Модуль 15 - 16. Темы модулей будут определены позднее, вместе со студентами курса.
Темы модулей будут определены позднее, вместе со студентами курса.
скидка 25% первым 20 студентам

Ваше резюме

Вы сможете добавить к своему резюме несколько принципиально новых навыков и претендовать на совершенно другой уровень вакансий.
Максим Ковалев
Python-аналитик
Ожидаемая зарплата от
90 000  Р
Владение инструментами:
python
py-torch
numpy
pandas
matplotlib
jupyter
sql
restful
Ключевые навыки
Yandex API
Подсчет ROI и LTV
Beautiful Soup
Создание телеграм-ботов
Google API
Anaconda
Парсинг веб-страниц
Сведение больших данных
скидка 25% первым 20 студентам
Диплом
После прохождения курса и выполнения всех дипломных работ, вы получаете диплом
Диплом

Преподаватели

Алексей Никушин
Алексей Никушин
Руководитель направления маркетинг-аналитики
О преподавателе
10 лет опыта в интернет-маркетинге
Автор Telegram-канала "Интернет-аналитика" с аудиторией
32 000 человек

Интерпретации исследований интернет-рынков, аналитика и интересные цифры об Интернете, медиа и обществе

Егор Воронков
Егор Воронков

Старший аналитик

Специализируется на создании аналитических микросервисов, автоматизации рутинных задач

Билайн
Максим Керемет
Максим Керемет

Программист-исследователь

Занимается процессами обработки открытых данных, анализом тональности текста, web-scraping

mail.ru

Как обучение?

Вы выполняете домашние задания и открываете доступк новому уникальному контенту по теме. Достаточно выделить 3–5 часов в неделю.



Изучив Python, вы получите повышение

Во множестве технологических компаний Python является обязательным пунктом требований к кандидату
или получить консультацию

Итоги программы

1
4 месяца практики
С первого модуля — практические задания и реальные задачи из практики работы с данными.
2
3
4
5
6
Домашние задания
На курсе вас ждет индивидуальная проверка каждого домашнего задания преподавателем и разбор ошибок.

Стоимость обучения

скидка
25%
первым 20
Полная стоимость курса
40 000 P
2 900 P
Рассрочка без первого взноса
29 000 P
Стоимость курса со скидкой
Гарантия возврата денег в течение 14 дней
Старт курса 31 Октября
Осталось 15 мест

Онлайн-университет современных digital-профессий

Максимально практическое обучение от лидеров digital-рынка. Курсы от компаний, оттачивающих мастерство на реальных проектах. После обучения возможность получить работу
в этих компаниях или у партнеров университета.
82 %
выпускников довольны
курсом и результатом
89 %
студентов довольны
преподавателями
94 %
выпускников получают
карьерный рост
20 128
студентов проходят курсы
Партнёры курсов
Showreel Skillbox
Наши курсы меняют жизни тысяч людей к лучшему каждый день
124 194
подписчиков в соцсетях

На уже записались сотрудники компаний

Компания 1
Компания 2
Компания 3
Компания 4
Компания 5
Компания 6
Компания 7
Компания 8
Компания 9
Компания 10
Компания 11
Компания 12
Компания 13
Компания 14
Компания 15
Компания 16
Компания 17
Компания 18
Компания 19
Компания 20
Компания 21
Компания 22
Компания 23
Компания 24
Компания 25
Компания 26
Компания 27
Компания 28
Компания 29
Компания 30
Компания 31
Компания 32
Компания 33
Компания 34
Компания 35
Компания 36
Компания 37
Компания 38
Компания 39