Hard аналітика даних
Підвищіть грейд за 6 місяців
СТАРТ ПОТОКУ
3 ЖОВТНЯ
РІВЕНЬ СКЛАДНОСТІ
JUNIOR / MIDDLE
КУРС ВІД ЕКСПЕРТІВ ІНДУСТРІЇ
ФОРМАТ НАВЧАННЯ
ВІДЕОЛЕКЦІЇ ТА ЗАВДАННЯ
Кому підійде курс //
Аналітик даних рівня junior
Аналітик даних рівня middle
Продуктовий аналітик
BI-аналітик
На курсі «Hard Аналітика даних» ви опануєте навички, необхідні аналітику рівня middle, а після курсу зможете претендувати на підвищення грейда як усередині компанії, так і під час пошуку роботи.
Хто такий middle аналітик даних >>
Під час складання програми ми спиралися на досвід практиків індустрії і тих, хто наймає лідів, а також проаналізували карти компетенцій великих українських tech-компаній.
ми зробили 2 важливі висновки:
Для middle аналітиків
важливі не тільки hard,
але й soft skills - саме тому в навчанні
ми приділяємо особливу увагу спілкуванню із замовниками
і пояснюємо, як подолати складнощі крос-
командної комунікації.
Фахівець зростає, коли успішно справляється
з новими для себе завданнями або
вирішує проблеми ширше
своєї зони відповідальності.
Це можливо тільки
тоді, коли багаж знань включає не тільки основи
роботи з даними, а й теми із суміжних галузей, -
тому в програмі курсу ви знайдете 4 модулі
з різних сфер Data Science.
чому курс актуальний //
Програма курсу «Hard Аналітика даних» допоможе у
вирішенні проблем, з якими нерідко стикаються
аналітики великих компаній - навіть якщо ви особисто поки що з ними ще
не стикалися.
Створення непотрібних звітностей
Аналітикам часто доводиться створювати дашборди. Але якщо вони
формуються без
розуміння завдань
бізнесу, то тільки
забирають час
у команди.
На курсі ви освоїте продуктовий підхід, дізнаєтеся, які існують альтернативи дашбордам, і навчитеся вибирати оптимальний варіант звітності для вирішення поставленого завдання. Ваші дашборди відображатимуть максимум інформації та чітко відповідати на запити бізнесу.
Неефективна комунікація з командою DWH
Щоб успішно працювати у зв'язці з вузькими спеціалістами, потрібно
розбиратися
в області. Ще краще -
вміти
самостійно писати пайплайни обробки
даних, якщо у компанії немає команди DWH.
У процесі навчання ви розберетеся в типах сховищ даних і способах взаємодії з ними, а також освоїте Spark, S3, Clickhouse як найпопулярніші та оптимальні інструменти обробки великих даних.
Завдання, які не можна вирішити стандартними методами
Стандартні A/B-тести працюють не завжди, а помилка в розрахунках
може обернутися
великими витратами. Аналітик даних рівня middle має знати,
як вийти за межі застосування стандартних тестів і відповісти на
на складні запитання замовника.
На курсі ви дізнаєтеся, як вибудувати культуру експериментів в компанії, вивчите просунуті методи експериментів і дізнаєтеся що робити у випадках, якщо провести стандартний A/B-тест неможливо.
Незнання методів машинного навчання
Аналітики даних
регулярно
взаємодіють
з командою інженерів машинного навчання, тому корисно знати основи
та вміти
вирішувати базові завдання самостійно. Ще
краще, якщо аналітик
вміє сам будувати
моделі - це дає
перевагу на ринку праці.
У процесі навчання ви розберетеся, як створювати і навчати
моделі, а потім оцінювати та інтерпретувати результати для
бізнесу.
що потрібно для початку /?/
PYTHON
Знаєте базовий синтаксис, вмієте працювати з бібліотеками на рівні експорту/імпорту даних, володієте навичкою побудови базових візуалізацій
SQL
Вмієте писати запити з JOIN, where, group by та агрегаційними функціями
Статистика і теорія ймовірностей
Володієте навичками перевірки гіпотез, знайомі зі статистичними критеріями та p-value
Дашборди та візуалізація даних
Уже працювали з Tableau, Power BI, Superset або схожими інструментами
НЕ ВПЕВНЕНІ, ЩО КУРС ВАМ ПІДХОДИТЬ?
Залиште заявку, ми зв'яжеться з вами і допоможемо підібрати курс, який буде повністю відповідати вашому рівню та цілям.
Залишилися запитання?
Надішліть заявку, і ми проконсультуємо вас.
