Прикладная аналитика данных: с нуля до уверенного уровня (PRO)
От задачи до обоснованного решения: пройдите полный жизненный цикл работы с данными! В ходе обучения вы овладеете ключевыми инструментами аналитика: яыком структурированных запросов (SQL), Питон (Python) и табличным рекдактором (Excel), освоите основы работы с большими данными, а также научитесь применять технологии искусственного интеллекта - с обязательным контролем качества получаемых результатов.
Зачисляем в порядке очереди полученных документов.
Количество мест в группе ограничено.
Старт курса
21.10.2026
Стоимость обучения
139 000 ₽
Продолжительность
21.10.26 - 24.02.27
Формат обучения
Онлайн синхронный
Документ
Диплом о профессиональной переподготовке
Программа формирует компетенции для эффективной работы с данными и принятия управленческих решений в условиях неопределенности и быстро меняющейся бизнес-среды. Основой обучения является интеграция прикладной статистики, современных методов анализа данных и инструментов автоматизации, что позволяет выстраивать полный цикл работы с данными: от постановки задачи и выбора метрик до извлечения, подготовки, анализа и визуализации результатов. Учебные дисциплины сочетают фундаментальные основы с практикой использования ключевых инструментов аналитика, с технологиями обработки больших массивов данных и применением ИИ с обязательной проверкой качества и достоверности выводов на практических кейсах.
По окончании онлайн курса вы получите Диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ, зарегистрированный в реестре документов об образовании Министерства науки и высшего образования РФ. Лицензия ВШЭ: https://islod.obrnadzor.gov.ru/rlic/details/0B0E130F-100E-0B0E-0E0E-1113110D0C130F111012/.
Для кого
Курс «Прикладная аналитика данных: с нуля до уверенного уровня (PRO)» будет полезен для:
Менеджеров среднего и высшего звена
заинтересованных в принятии управленческих решений на основе показателей и отчётности
Специалистов, работающих с отчётами и данными в подразделениях
стремящихся выстроить понятную систему показателей, контроля результатов и подготовки регулярной отчётности
Специалистов по продажам, маркетингу и финансам
заинтересованных в оценке эффективности, поиске факторов роста и обосновании решений на данных
Специалистов по продукту и операционной деятельности
желающих освоить современные инструменты моделирования и цифровизации процессов
Специалистов в сфере информационных технологий
которым нужно уверенно работать с данными, запросами к базам и подготовкой данных для задач бизнеса
Преподавателей вузов и студентов старших курсов профильных специальностей
планирующих развитие в сфере анализа данных и усиление практических навыков (SQL, Python, Excel)
Программа обучения
Модуль 1. Аналитическое мышление и проектирование системы аналитики16 ак.ч.: 3 ч. синхронно с преподавателем, 7 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Аналитика в управлении: задачи и решения.
2. Формулировка аналитической задачи: цели и ограничения.
3. Система показателей: декомпозиция и точки роста.
4. Требования к данным и отчётности: правила и контроль качества.Модуль 2. Статистическая проверка гипотез и метрики29 ак.ч.: 6 ч. синхронно с преподавателем, 12 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Показатели и точки роста: декомпозиция и интерпретация.
2. Гипотезы и план проверки: критерии и ограничения.
3. Подготовка данных в табличном редакторе (Excel): статистика, очистка, сегментация.
4. Статистическая проверка гипотез в табличном редакторе (Excel): методы и интерпретация.
5. Отчётность и представление результатов: структура, визуализация, рекомендации.Модуль 3. Язык структурированных запросов (SQL) и получение данных32 ак.ч.: 12 ч. синхронно с преподавателем, 10 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Основы баз данных и базовый язык структурированных запросов (SQL) для извлечения данных.
2. Продвинутый язык структурированных запросов (SQL) для аналитики и подготовки выборок.
3. Связь языка структурированных запросов (SQL) с бизнес-инструментами и ИИ в решении практических задач.Модуль 4. Язык программирования Питон (Python) для анализа данных и воспроизводимых вычислений39 ак.ч.: 12 ч. синхронно с преподавателем, 15 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Рабочая среда и получение данных в Питон (Python): загрузка из файлов и баз данных, первичный обзор и контроль качества.
2. Подготовка и очистка данных: приведение типов, обработка пропусков и повторов, работа с аномалиями, расчёт новых признаков.
3. Расчёт показателей и групповой анализ: сводные расчёты, сегментация, анализ по времени, сравнение периодов, доли и накопительные итоги.
4. Сбор аналитической таблицы из нескольких источников и оформление воспроизводимого расчёта.Модуль 5. Аналитика больших данных47 ак.ч.: 12 ч. синхронно с преподавателем, 16 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Платформа данных компании: основные понятия, роли и поток данных от источников до отчёта.
2. Подходы к хранению и обработке больших данных: хранилище данных, озеро данных и гибридные решения.
3. Витрины данных и показатели: постановка требований к структуре, обновлению, доступам и уровню сервиса.
4. Аналитические конвейеры и контроль качества данных: обновление, проверка корректности, трассируемость и наблюдаемость.Модуль 6. Основы визуализации данных и визуальная аргументация17 ак.ч.: 2 ч. синхронно с преподавателем, 7 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Визуализация для управленческих решений - цели, аудитория, типовые ошибки.
2. Подбор диаграмм под аналитические задачи.
3. Принципы корректной визуализации - предотвращение искажений.
5. Логика аналитического сообщения - от контекста к рекомендации.
6. Оформление аналитических отчётов - структура и читаемость.Модуль 7. Табличный редактор (Excel) для прикладной аналитики (продвинутый уровень)34 ак.ч.: 9 ч. синхронно с преподавателем, 11 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Подготовка и преобразование данных в табличном редакторе (Excel) при помощи надстройки (Power Query).
2. Сводный анализ данных и построение отчётных разрезов (сводные таблицы).
3. Моделирование данных и вычисления в табличном редакторе (Excel)(Power Pivot + DAX).
4. Прикладные статистические методы в табличном редакторе (Excel) и оформление результатов анализа.Модуль 8. Применение инструментов искусственного интеллекта в работе аналитика49 ак.ч.: 9 ч. синхронно с преподавателем, 22 ч. асинхронно + самостоятельная работа
1. Применение ИИ‑инструментов: основы формулирования запросов к модели и автоматизация рутинных процедур.
2. ИИ в аналитике: возможности, ограничения и оценка результатов.
3. Быстрое прототипирование аналитических решений с ИИ.Подготовка и защита аттестационного проекта9 ак.ч.: 3 ч. синхронно с преподавателем, 3 ч. консультации + самостоятельная работа
Документ, который Вы получите
Слушателям, успешно защитившим итоговый проект, выдаётся диплом о профессиональной переподготовке НИУ "Высшая школа экономики"
Формат обучения
Продолжительность общая в часах
272 часа
Условия приема
Наличие среднего или высшего профессионального образования или обучение по программам среднего или высшего профессионального образования
Формат обучения
Онлайн синхронный
Язык обучения
русский
Итоговая работа
Аттестационный проект, который вы сможете внедрить в работу вашей компании
График обучения
Занятия проходят в будние дни с 18.10 до 20.30 по Мск. График занятий может быть скорректирован.
После прохождения курса вы сможете:
Формулировать измеримые аналитические задачи, выбирать показатели и критерии успеха, оценивать ожидаемый эффект для бизнеса
Выполнять полный цикл аналитической работы от выдвижения и проверки гипотез до подготовки управленческих выводов и рекомендаций
Извлекать данные и готовить их к анализу: получать данные из баз, проводить очистку и преобразования, контролировать полноту, согласованность и качество данных
Проводить корректный анализ данных и проверку гипотез, выявлять закономерности и оценивать влияние факторов с учетом ограничений и неопределенности
Автоматизировать расчеты и подготовку регулярной отчетности с применением языка структурированных запросов (SQL) и Питон (Python), повышать воспроизводимость и проверяемость результатов
Наглядно представлять результаты анализа в таблицах и графиках, готовить понятные материалы для руководителей и команд, аргументировать решения на основе данных
Преимущества программы
01
Освоение полного цикла работы с данными от постановки задачи и выбора показателей до анализа, наглядного представления результатов и управленческих рекомендаций
02
Практическая направленность обучения на реальных задачах бизнеса и функциональных направлений, возможность сразу применять навыки в работе
03
Удобный формат обучения небольшими группами с возможностью просмотра занятий в записи и получения обратной связи
04
Освоение современных инструментов искусственного интеллекта для ускорения аналитической работы, подготовки запросов и кода при обязательной проверке корректности и надежности результатов
05
Возможность карьерного роста в аналитике данных и смежных направлениях, расширение профессиональных задач и повышение конкурентоспособности на рынке труда
06
После успешного прохождения обучения и защиты итогового проекта выдается Диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ
Стоимость и условия
139 000 рублей
возможна оплата в два этапа (рассрочка от ВУЗа)
125 100 рублей
для студентов НИУ ВШЭ, выпускников основных и дополнительных программ Вышки
Часто задаваемые вопросы
Когда заканчивается прием документов и начинается обучение?
Прием документов завершается за 5 дней до начала курса или до окончательного формирования группы. Количество мест ограничено.
Возможно ли разделить платеж за обучение на несколько частей?
Да, возможно:
- для физических лиц возможно разделение платежа;
- для юридических лиц - полная оплата до начала обучения.В каком формате будут проходить занятия?
Занятия будут проходить дистанционно в онлайн формате. Очное посещение кампуса в рамках обучения не требуется.
Кто будет помогать в прохождении программы?
На протяжении всего обучения вас будет сопровождать наша команда: эксперты-практики будут читать лекции и проводить практические занятия, менеджер поможет с организационными моментами, а руководитель программы будет отслеживать качество всего учебного процесса.
Предполагается ли в программе работа с личным проектом?
На программе можно работать со своим проектом. Вы будете развивать его под руководством эксперта. Если своего проекта нет - подскажем, какой учебный кейс лучше взять для отработки навыков.
Как мы будем контактировать, если большая разница во времени?
Обучение проходит на круглосуточной образовательной платформе Smart LMS НИУ ВШЭ. Слушатель имеет круглосуточный доступ к учебным материалам.
На какое время предоставляется доступ к материалам?
Доступ к материалам курса предоставляется слушателям на время обучения на программе, а также сохраняется в течение двух месяцев после ее завершения.
Я не нашел ответ на свой вопрос
Вы можете задать свой вопрос через кнопку "Задать вопрос" или написать нам на эл.почту: cs-dpo@hse.ru.
Центр дополнительного пофессионального образования факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ - Нижний Новгород
Основной адрес
ул. Родионова, д. 136
Телефон
Электронная почта