Руководство пользователя личного кабинета
СкачатьБизнес-образование
451 программа
Программирование, web-разработка, IT, анализ данных
Data Science и аналитика/Анализ данных
Маркетинг, реклама, связи с общественностью
Управление клиентским опытом и взаимоотношениями
Предпринимательство, управление проектами, развитие бизнеса
Управление процессами и операциями
Цифровая трансформация бизнеса
Научные исследования и разработки
Все направления
625 программ
Практический анализ данных
Программа дает комплексную подготовку и активную практику в области анализа данных в удобном онлайн-формате. Вы изучите Python для автоматизации задач и анализа информации, освоите SQL для работы с базами и хранилищами данных, познакомитесь с основами машинного обучения, а также профессиональными подходами в работе над реальными задачами.
Старт курса
17.03.2026
Стоимость обучения
290 000 ₽
Продолжительность
12 месяцев
Формат обучения
Онлайн синхронный
Документ
Диплом о профессиональной переподготовке
Программа готовит специалистов по анализу данных, способных извлекать пользу для бизнеса из массивов информации, обладающих техническим стеком и развитым продуктовым мышлением.
Вы научитесь:
- рассчитывать продуктовые метрики;
- проводить A/B-тесты для проверки гипотез;
- создавать дашборды в BI-системах.
По итогу обучения вы освоите полный цикл работы аналитика: от сбора данных с помощью SQL и Python до анализа, визуализации и формулирования выводов.
Для кого
Программа «Практический анализ данных» подходит:
Начинающим
Объясним, как работает анализ данных
Специалистам, желающим освоить продвинутую аналитику
Научим решать рутинные задачи намного проще, чем в Excel
Программистам, которые хотят научиться решать бизнес-задачи
Покажем, как ваш опыт в разработке можно применить в контексте data-driven решений
Программа обучения
За время обучения вы подробно изучите 9 тематических блоков
Python для автоматизации и анализа данных10 занятий
- Введение в Python, Jupyter. Ввод-вывод, основные типы данных (int, float, str). Первые функции
- Логические переменные, операции и операторы сравнения. Условия if-elif-else. Условный цикл while
- Коллекции, множества, списки, кортежи
- Строки. Словари. Цикл For
- Функции и модули. Работа с файлами
- Классы. Применение классов
- Сбор данных с интернет-ресурсов
- Numpy и Pandas
- Pandas и EDA
- Визуализация данных
Математика для анализа данных3 занятия
- Линейная алгебра для анализа данных
- Основы математического анализа и оптимизации
- Основы теории вероятности
SQL 8 занятий
- Введение в операторы
- Группировка и агрегатные функции
- Объединения таблиц "Оконные функции"
- Python и SQL CRUD
- DDL
- Индексы, партиционирование, функции, триггеры
- Оптимизация запросов
Прикладная статистика6 занятий
- Основы статистики.Генеральная совокупность ивыборка. Типы данных. Описательные статистики. Корреляция Нормальное распределение. Статистическая достоверность. Доверительные интервалы. Проверка статистических гипотез
- Проверка параметрических гипотез
- Проверка непараметрических гипотез
- Сравнение нескольких выборок
- Исследование зависимостей
A/B-тестирование5 занятий
- Введение. Мощность и корректность
- Планирование дизайна А/В
- Повышение чувствительности А/B тестов
- Сложности с маленькими выборками и денежными метриками
- Многорукие бандиты и альтернативы А/B тестам
Машинное обучение3 занятия
- Введение в машинное обучение. Основные понятия. Типы задач. Разбиение на train и test. Обучение и оценка качества модели. Решение задачи регрессии
- Решение задачи классификации
- Кластеризация
Business Intelligence5 занятий
- Задачи визуализации, подготовка данных, инструменты визуализации. Принципы представления данных, типы данных и виды графиков, законы восприятия и их использование для демонстрации взаимосвязей и зависимостей. Введение в Tableau
- Создание интерактивных визуализаций, специфические виды графиков, использование вычислений и встроенных функций Tableau для построения визуализаций, использование аналитических функций Tableau
- Создание дашбордов от формирования технического задания для заказчика до публикации
- Создание дашборда в Tableau
- DataLens для построения визуализаций
Продуктовая аналитика5 занятий
- Основы развития продукта и роль продуктовой аналитики
- Экономика продукта и приоритизация гипотез
- Инструменты для сбора и анализа данных продукта
- Методы сегментирования целевой аудитории и клиентов
- Метрики продукта
Data Warehouse (DWH)5 занятий
- Основные принципы и понятия Data Warehouse (DWH)
- Понятие Data Lake. Распределенные файловые системы. Hadoop, Spark
- Massive parallel processing (MPP)-системы. Терадата, Вертика, Greenplum
- ETL и оркестрирование. Cron, Airflow
- Обеспечение качества данных
Формат обучения
Продолжительность общая в часах: 332 часа
Условия приема: высшее или среднее профессиональное образование; лица, получающие высшее образование
Формат обучения: онлайн-вебинары
Состав группы: группа до 30 человек
Результаты обучения
Освоите основы анализа данных
Изучите языки программирования, прикладную статистику, машинное обучение, A/B-тесты, продуктовые и бизнес-подходы
Разовьете hard skills
Научитесь применять на практике инструменты аналитики, Python и SQL
Выполните финальный проект
В рамках аттестационного задания вы решите практическую бизнес-задачу — для начинающих специалистов это хорошая возможность пополнить портфолио
Преимущества программы
01
Занятия проходят в онлайн-формате. Вы можете обучаться в любом удобном вам месте и общаться с преподавателями в ходе вебинаров
02
Наши преподаватели работают в крупных IT-компаниях, банках и инновационных стартапах. На каждом занятии они учат применять теорию к реальным задачам, которые они решают в индустрии
03
Менеджеры, преподаватели и руководители итоговых проектов всегда помогут вам с любыми вопросами. В том числе объяснят, как написать финальную работу. Наша задача — сделать так, чтобы вы получили от образовательного процесса максимум пользы
04
Содержание программы актуализируется авторами и кураторами с опорой на изменения тенденций в IT и digital-сфере
05
Доступ к видеозаписям и материалам занятий сохраняется в течение 3 месяцев после завершения
06
У вас будет возможность общаться с другими студентами и преподавателями на вебинарах или в закрытом Telegram-чате. Доступ к чатам открыт навсегда — если у вас возникают вопросы, вы можете задать их даже после окончания курса
Документ, который Вы получите
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца при успешном завершении обучения
Это официальный документ от НИУ ВШЭ, который подтверждает освоение новой профессии, гарантирует качество и легитимность вашего образования
Преподаватели
Бурова Маргарита Борисовна
Академический руководитель программы, руководитель edtech-программ по data science и аналитике «Wildberries»
Паточенко Евгений Анатольевич
Старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук
Бояр Владислав Денисович
Эксперт Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук, Data Engineer во «Вкусно — и точка»
Стоимость и условия
290 000 ₽
полная стоимость программы
72 500 ₽
раз в два месяца при рассрочке без переплат: 4 платежа по полной стоимости программы
Скидки
5-10%для сотрудников, студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ
Как поступить на программу
01
Положить программу в корзину и зарегистрироваться в личном кабинете в правом верхнем углу на странице программы
02
Заполнить профиль в личном кабинете и приложить скан-копии личных документов
03
Перейти в корзину и оформить заказ. Кнопка "Оформить заказ" станет активна, если вы заполнили все необходимые поля в профиле
04
Дождаться подтверждения заявки. После подтверждения заявки, в личном кабинете появится договор на ознакомление и ссылка на оплату
05
Начать обучение. За несколько дней до начала обучения менеджер отправит на почту организационное письмо со всей важной информацией о программе и ссылкой на учебный чат в Telegram
Где проходят занятия?
Занятия проходят онлайн в формате вебинаров
Контакты
Основной адрес
Телефон
На звонки и письма отвечаем в рабочее время: понедельник — суббота, 11:00 – 19:00.