Курс Hard Аналитика данных для повышения квалификации

hard АНАЛИТИКА ДАННЫХ. ОБУЧЕНИЕ У НАС

Помогаем аналитикам перешагнуть на новый уровень в решении важных задач
СТАРТ ПОТОКА
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
ОНЛАЙН
КОМУ ПОДОЙДЁТ
JUNIOR+ / middle
Старт потока продвинутого курса Hard Аналитика данных
Формат обучения на курсе Hard Аналитика
Кому подойдет курс Hard Аналитика
21 СЕНТЯБРЯ
//
Аналитика — это очень многогранная область, в рамках которой приходится сталкиваться с большим количеством задач: построение дашбордов, проведение экспериментов, прогнозирование ключевых показателей продукта, работа с хранилищем и т. д. В рамках работы над данным курсом мы сделали его таким, чтобы после окончания вы смогли решать эти задачи, не испытывая проблем.

Однако, мы осознаем, что работа над технической стороной вопроса — это лишь одна сторона аналитической монеты. Большая часть работы аналитика — это общение с заказчиком, объяснение и правильное преподнесение проделанной работы.

Добро пожаловать на глубины неизведанных аналитических проблем и задач!
Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Преподаватель курса Hard Аналитика Нерсес Багиян
НЕРСЕС БАГИЯН
//
// Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях. //

Чему вы научитесь [?]

Продуктовый подход к созданию отчетности

Работа с командой DWH и обработка больших данных

Разберётесь, как устроены аналитические хранилища. Поймёте, как работать с большими данными (Spark и Clickhouse) и грамотно общаться с командой DWH.
///
Научитесь разрабатывать систему отчётности для компании и проектировать полезные дашборды.
///

Продвинутые эксперименты

Узнаете, как проектировать, проводить и анализировать эксперименты на всех этапах: от бизнес-идеи, до применения результатов и достижения роста компании.
///

Машинное обучение для решения задач аналитики

Сможете проектировать и реализовывать дизайн экспериментов разного уровня глубины и ширины с несколькими моделями машинного обучения для решения аналитических и исследовательских задач.
///

КОМУ ПОДОЙДЁТ ЭТОТ КУРС:

Вы имеете опыт решения продуктовых задач или разбираетесь в некоторых темах продуктовой аналитики и хотите расширить область компетенций, а также узнать больше о передовых способах решения продуктовых задач.
JUNIOR+/MIDDLE АНАЛИТИК
Кому подойдет курс Hard Аналитика данных
Кому подойдет курс

какие инструменты освоите >

обработка данных

Инструмент для обработки данных ClickHouse
Инструмент для обработки данных Spark

Python

Python инструмент Pandas
Python инструмент Scikit Learn
Python инструмент CatBoost

BI

BI-инструмент Tableau
BI-инструмент Power BI
BI-инструмент Superset
BI-инструмент Datalens
BI-инструмент Superset

ЧТО НЕОБХОДИМО ДЛЯ КУРСА [?]

ПРОГРАММА КУРСА ://

Продуктовый подход к созданию отчетности

Разработка дашборда — один из самых популярных запросов к аналитику со стороны команды. Часто это не решает проблему заказчика. А без понимания, зачем дашборд создан, он скорее всего не будет пользоваться спросом у заказчика.
Продолжительность модуля
4 недели
Преподаватель
Роман Бунин
Этой проблемы можно избежать, освоив продуктовый подход к созданию дашбордов через применение BI-системы. Так специалист научится предлагать быстрые альтернативные решения или создавать систему отчётности, отвечающую запросам бизнеса.
Программа модуля
Описание модульного проекта
Состоит из 2 частей — по итоговому заданию каждого блока (мини-проекты). Вам предстоит собрать проекта DashBoard Map и создать дашборд в рамках BI-системы под конкретную задачу, получив обратную связь от экспертов курса.

Работа с командой DWH и обработка больших данных

В корпорациях аналитику нужно коммуницировать со специалистами по аналитическим хранилищам (DWH). Для этого важно понимать, какие бывают хранилища, как с ними работать и как именно в компании отвечают на вопрос о правильном хранении данных.
Продолжительность модуля
5 недель
Преподаватели
Евгений Ермаков, Александр Волынский
А в небольших компаниях аналитики могут самостоятельно писать пайплайны обработки данных, поэтому необходимо знать самые популярные и оптимальные инструменты обработки Big Data.
Программа модуля
Описание модульного проекта
Есть единый финальный проект модуля, который предполагает использование всех изученных инструментов в модуле: с помощью spark вычитываем данные из S3 и CH, проводим преобразования (фильтрация, агрегация, джойны и тд), чтобы получить отчет для записи в CH.

Продвинутые эксперименты

Как оценить влияние изменений в компании на ключевые метрики бизнеса? С помощью экспериментов, конечно! Чем выше уровень аналитика, тем более сложные дизайны он умеет проектировать, а также ускорять их проведение, анализировать результаты и учитывать специфику конкретных метрик при выборе способов оценки изменений.
Продолжительность модуля
8 недель
Преподаватель
Дмитрий Казаков
Middle аналитик умеет выходить за пределы применения рутинных A/B-тестов, отвечать на сложные вопросы заказчиков и растить значимость экспериментов для принятия решения компании.
Программа модуля
Описание модульного проекта
Оценка за модуль складывается на основе работы с ситуационными кейсами и мини-проектами на реальных данных по каждому блоку, где необходимо решить поставленную проблему или применить изученный инструмент. Блок 1 — кейс-тест, Блок 2 — 7 мини-проектов и кейс-тест, Блок 3 — 6 мини-проектов.

Машинное обучение для решения задач аналитики

Для решения нетривиальных задач аналитику, скорее всего, придётся выйти за рамки привычных инструментов, поэтому в этом модуле мы познакомимся с продвинутыми методами машинного обучения.
Продолжительность модуля
7 недель
Преподаватель
Никита Табакаев
Программа модуля

ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ HARD АНАЛИТИКА ДАННЫХ

Нерсес Багиян расскажет о курсе и его содержании. Вы узнаете, в чём ценность каждого модуля, какие задачи предстоит решать и сколько времени понадобится на освоение программы.

Авторы курса >

НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Читать подробнее →
Работа с командой DWH и обработка больших данных
Модуль:
Дмитрий Казаков
Chief Analytics Officer in Kolesa Group
РОМАН БУНИН
BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go
ЕВГЕНИЙ ЕРМАКОВ
Руководитель платформы данных toloka.ai
АЛЕКСАНДР ВОЛЫНСКИЙ
Технический менеджер продукта ML Platform в VK Cloud Solutions
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB

FAQ