Курсы по Plotly

За 12 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите профессию аналитика данных.

Получи полное представление о том, что включает в себя работа аналитика, какие задачи ему приходится решать и какие навыки необходимы для успешной работы. 11 месяцев обучения и 190+ часов практики - Освойте новую профессию с нуля и развивайте навыки и компетенции в области аналитического мышления и бизнес-анализа - Развивайте коммуникативные навыки, ведь это важный аспект современного бизнеса - Поможем найти работу и выйти на уровень дохода - 200 000 рублей в месяц.

Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку – подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.

Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений.

Инженерный подход к аналитике данных на Python. Курс о том, как делать расчёты, которым доверяет бизнес и ИТ-отдел. Вместо разрозненных ноутбуков — воспроизводимые пайплайны: векторизация NumPy, оптимизация памяти в Pandas, продуктовые метрики (когорты, Retention, LTV), A/B тестирование через scipy.stats, работа с большими файлами (Parquet, chunking), интеграция с SQL. Сквозной проект: от обработки сырых данных до расчёта метрик, проверки гипотез и переноса логики в .py-модули с Git и линтерами.Ограничения Jupyter Notebook при автоматизации. Структура проекта и Git для совместной работы. Изоляция среды: venv, requirements.txt. Линтеры: ruff. Логирование (logging) и обработка исключений в аналитических скриптах.Как математическая база (векторы, матрицы) ложится на Python. Оценка O-сложности: почему циклы for убивают производительность аналитики. Векторизация вычислений и Broadcasting: как считать миллионы строк мгновенно. Быстрое маскирование и фильтрация данных на уровне C-библиотек.Анатомия DataFrame и оптимизация памяти: category, pyarrow. Продвинутые манипуляции: MultiIndex, сложные объединения. GroupBy и оконные функции: когортный анализ, Retention Rate, LTV, скользящие средние.Базовая статистика для бизнеса: распределения, квантили, доверительные интервалы. Программная детекция выбросов и обработка пропусков. Практика A/B тестирования: реализация Т-теста и U-критерия Манна-Уитни на Python (scipy.stats) для оценки бизнес-экспериментов. Интерактивная визуализация инсайтов с Plotly.Ограничения .csv и переход на колоночное хранение (.parquet). Пакетная обработка (chunking): как обработать 10 ГБ файл на ноутбуке с 8 ГБ RAM. Извлечение данных из PostgreSQL в DataFrame через SQLAlchemyСоставление промптов для генерации сложных цепочек преобразований в Pandas. Использование LLM (RAG) для интерпретации результатов статистического анализа. Автоматизированная генерация документации к таблицам и витринам (Data Dictionary).Рефакторинг: декомпозиция линейного ноутбука на .py-модули Построение модульного пайплайна: Сбор данных → Очистка → Метрики → Экспорт в Parquet Защита проекта: Code Review экспертом (аудит сложности, времени выполнения, памяти)

Научитесь разрабатывать архитектуру данных и уже через 5 месяцев обучения начните работать по профессии инженер данных

Освоите навыки продуктовой аналитики — с нуля за 10 месяцев. Будет много практики на реальных проектах, чтобы вы могли сразу стартовать в IT.

Научитесь анализировать финансовую информацию, создавать финансовые модели и проводить финансовый анализ, что является важным аспектом работы аналитика 13 месяцев обучения с практикой на реальных проектах - Получите математические знания, которые помогут при проведении качественного анализа данных - Научитесь работать с различными инструментами и технологиями, такими как Excel, Google-таблицы, Power BI, Power Query, SQL, Python и VBA - Поможем найти работу и выйти на уровень дохода - 200 000 рублей в месяц.

Онлайн-курс «Аналитик данных» от сервиса Яндекс Практикум. 6 месяцев обучения аналитике данных с нуля с выдачей диплома о профессиональной переподготовке. Программа обучения анализу данных для начинающих.