Аналитик данных: бизнес-инженерия на Python, SQL, Excel

В основе курса реальная программа переподготовки. Освоим стек продвинутого аналитика: статистику, Python (Pandas, NumPy), Excel (сводные таблицы, Power Query), SQL (сложные запросы) и визуализацию в DataLens. Знания и навыки закрепим в ходе решения практических задач и реальных бизнес-кейсов.
Начальный уровень
3 часа в неделю

Чему вы научитесь

  • Собирать и очищать данные
  • Проверять гипотезы, интерпретировать p-value
  • Проводить A/B-тесты
  • Писать SQL-запросы любой сложности
  • Работать с Pandas, NumPy и строить графики на базе Python
  • Применять Excel для анализа, автоматизации и визуализации
  • Строить интерактивные дашборды

О курсе

Кто владеет информацией, тот правит миром? Скорее тот, кто на основе анализа данных быстро принимает решения и действует. Станьте таким специалистом.

Цель курса — развить навыки анализа данных: от постановки задачи до защиты решения. Освойте Python, SQL, Excel, статистику и BI-визуализацию на практике.

Почему стоит выбрать курс: актуальный стек, практика на бизнес-кейсах, преподаватели-аналитики, уверенность на собеседовании и проект для портфолио.

Для кого этот курс

Настоящим и будущим аналитикам, программистам, статистикам, экономистам, менеджерам и бизнес-информатикам — всем, кто хочет принимать решения на основе фактов.

Начальные требования

Умение работать с компьютером и желание учиться.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Вас ждут задачи на сопоставление, расчетные модули, задания и работа с реальными датасетами и базами данных. Это помогает не просто запомнить теорию, а сформировать навыки и применять их в реальных ситуациях.

Возник вопрос? Задавайте его в комментариях - мы ответим! Курс активно развивается благодаря Вашему желанию учиться и отзывам.

Программа курса

загружаем...

Отзывы прошедших курс

4.7
из 5
из 3 отзывов
3 отзыва
загружаем...

Что вы получаете

  • Навыки и знания: полный стек современного аналитика: Python, SQL, Excel, статистика, DataLens. Именно это работодатели ищут в резюме.
  • Поддержку наставника: преподаватели и кураторы отвечают на вопросы, помогают разобраться в сложных темах и не дают бросить обучение.
  • Проект для портфолио: кейс, который можно показать на собеседовании и доказать свои навыки.
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно