О профессииКак учимПоддержкаПрограммаПомощь с работой
КомпаниямНачать учиться

Если оплатите «Аналитик данных расширенный» до 31 июля, получите ещё курс по работе со стейкхолдерами продукта

Освоите ещё один важный навык и станете привлекательнее для работодателей

Научитесь работать с заказчиками и вырабатывать аналитические решения, соответствующие целям бизнеса и запросам пользователей

Подробнее об акции

Ваша будущая карьера

Должность

Аналитик данных или дата‑аналитик. А если выберете расширенный курс со специализацией, то сможете работать в более узком направлении — продуктовой аналитике или BI‑аналитике.

Инструменты и технологии, которые будете использовать

Всё это вы освоите на нашем курсе — даже если у вас нет опыта в аналитике.

Google Таблицы
SQL
PostgreSQL
DataLens
Python
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Plotly
NumPy
SciPy
A/B-тесты
T-тест
Z-тест
Тест Манна-Уитни

Аналитики востребованы везде, где есть большие объёмы информации

IT
Например, аналитик может проанализировать данные из приложения для аренды самокатов и понять, как можно изменить стоимость поездок
Маркетинг
Аналитики часто анализируют рекламные кампании, например, можно выяснить, какие письма от компании открывают лучше и почему
Банки
Благодаря аналитикам кредитная организация сможет понять, влияет ли семейное положение и количество детей на своевременное погашение займов
Производство
Аналитик на металлургическом заводе может проанализировать расход сплавов и его влияние на характеристики финальной продукции
Медицина
Аналитики в учреждениях здравоохранения могут собирать статистику заболеваемости по регионам и возрастам, и тем самым, способствовать предотвращению эпидемий
Торговля
Анализ цен и конкурентов на маркетплейсе позволит бизнесу узнать, насколько спрос на определённые группы товаров зависит от их стоимости

Как проходит учёба

Погрузитесь в профессию плавно, без лишнего стресса

Комфортный темп: нагрузка ~10 часов в неделю

Заниматься можно в любое удобное время, главное — вовремя сдавать проекты. Про дедлайны напоминаем заранее. Если есть желание и свободное время, даём дополнительные материалы.

Постепенное усложнение

Подробно и понятно объясняем все термины и правила. Идём от простого к сложному: от отчётов в Google Таблицах до статистического анализа на Python.

Регулярные занятия с опытными аналитиками данных

Каждые 2 недели на воркшопах будете отрабатывать ключевые навыки, решать кейсы и разыгрывать типичные рабочие ситуации. На таких занятиях лучше быть онлайн, а когда не получается пересматривать запись.

Практика, которая основана на кейсах от работодателей

Будете выполнять задания, приближённые к повседневным задачам аналитиков, отрабатывать навыки в тренажёре и делать проекты для портфолио.

В одном из заданий детализируете доходы и расходы салона красоты, а также оцените, насколько его услуги востребованы

В курсе есть модуль по YandexGPT

Работодатели ценят специалистов, которые умеют работать с нейросетями

Увидите возможности нейросетей, научитесь использовать их в работе, поймёте, когда это безопасно и этично, а когда нет

С чем YandexGPT может помочь аналитикам:
  • генерацией и проверкой гипотез,
  • ответами на вопросы о методах и инструментах,
  • ведением документации.

С расширенным форматом курса получите ещё одну специальность и знания в машинном обучении

Расширенный курс на 5 месяцев длиннее, зато:

• Освоите ещё одну специальность: продуктового или BI‑аналитика — и сможете рассматривать больше вакансий
• Добавите в портфолио ещё 3 проекта + у вас будет больше кейсов от работодателей
Сравнить с базовым курсом

Программа 2024 года

Обновили её по отзывам студентов и требованиям работодателей — теперь проще совмещать учёбу с работой и можно плавно войти в профессию
~2 часа
Бесплатно
Знакомство с профессией аналитика данных
1 модуль — бесплатно, чтобы вы попробовали себя в роли аналитика данных и поняли, хотите ли развиваться в этом направлении. А после бесплатной части выберете подходящий формат курса: базовый или расширенный.
  • Python
  • Pandas
  • Базовый и расширенный курс
Про профессию аналитика данных
На наглядных примерах разберёте, чем занимаются аналитики данных, узнаете, чему научитесь на курсе, выполните первые практические задания
Про учёбу в Практикуме
Познакомитесь с учебной платформой и экспертами, поймёте, какая будет нагрузка
Выполните первое практическое задание: выясните причину массовой поломки гаджетов на фабрике робокотов
2
24 темы・11 недель
Основы анализа данных с помощью SQL и BI
  • Google Таблицы
  • Базы данных
  • СУБД
  • SQL
  • PostgreSQL
  • Типы данных
  • Ad-hoc задачи
  • DataLens
  • BI-инструменты
Введение в аналитику, аналитический отчёт в Google Таблицах
Использование данных в бизнесе, процесс анализа данных и задачи аналитика, Excel как инструмент аналитика, основы Google Таблиц: предобработка данных, использование формул и функций, визуализация
Основы SQL: извлечение данных для анализа
Работа с базами данных, СУБД, типы данных и их преобразования, извлечение данных из таблиц и фильтрация, группировка и сортировка данных
SQL: обработка данных
Работа с пропущенными значениями и дубликатами, присоединение таблиц, операции множеств и подзапросы, категоризация значений, создание новых столбцов, работа с датой и временем
SQL: анализ данных и решение ad-hoc задач
Оконные, агрегирующие, ранжирующие и аналитические функции, функции смещения, исследовательский анализ данных решение ad-hoc задач
Визуализация данных с помощью DataLens, создание дашбордов
Интерфейс, подключения, датасеты, основы визуализации, чарты в DataLens, вычисляемые поля, создание дашбордов, параметры
Сделаете аналитический отчёт в Google Таблицах, поработаете с SQL-запросами в тренажёре, решите ad-hoc задачи и настроите дашборд с интерактивными графиками
3
19 тем・7 недель
Анализ данных с помощью Python
  • Python
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Jupyter Notebook
Основы Python
Переменные и типы данных, объекты, строки, списки, логические выражения, условный оператор, циклы, списковые включения, вложенные конструкции, функции, множества, словари
Python: предобработка данных
Основы библиотеки Pandas, обзор и типы данных, работа с датой и временем, индексация в датафреймах, фильтрация данных, работа с пропущенными значениями, обработка дубликатов, категоризация данных
Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python
Объединение датафреймов, срезы данных, описательная статистика, сводные таблицы, базовые и расширенные графики, пример исследовательского анализа данных
Подготовите данные, проведёте исследовательский анализ и визуализируете данные, чтобы дать рекомендации бизнесу
4
15 тем・9 недель
Продвинутый анализ данных для бизнеса
  • SQL
  • Python
  • Pandas
  • SciPy
  • Statsmodels
  • Jupyter Notebook
  • T-тест
  • Z-тест
  • Тест Манна-Уитни
Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей
Что такое бизнес-метрики и зачем они нужны, основные бизнес-метрики, когортный анализ для расчёта метрик, выбор ключевых метрик для кейса, продуктовые воронки
Формулировка и проверка гипотез, статистический анализ данных
Основы теории вероятностей, случайные величины, распределения, проверка гипотез, T-тест Стьюдента, множественная проверка гипотез
Анализ результатов А/В-тестирования с помощью Python
Что такое A/B-тесты и зачем они нужны, выбор метрики для проверки гипотезы, расчёт размера выборки, валидация, проверка и анализ результатов A/B-теста, теста Манна-Уитни, Z-теста пропорций
Проверите несколько гипотез с помощью статистических тестов, проанализируете результаты A/B‑тестирования и сформируете выводы для бизнеса
5
Самостоятельно・2 недели
Финальный проект
Решите несколько сложных аналитических кейсов на большом объёме реальных данных, используя изученные технологии и инструменты. Презентуете свои решения бизнесу и оформите кейс для портфолио.
6
По желанию・~3 часов на кейс
Кейсы от работодателей
Во время всего обучения вам будут встречаться задачи от наших партнёров. Кейсы будут усложняться вместе с темами курса. Можно разбирать все или только по интересующим вас темам.
+14 недель
Расширенный курс со специализацией «Продуктовый аналитик»
После базового курса сможете определиться с направлением дальнейшего развития. У вас будет 2 специализации на выбор: «Продуктовый аналитик» или «BI-аналитик».
  • Excel
  • Логирование
  • Спецификации
  • Юнит-экономика
  • Когортный анализ
  • СR
  • LTV
  • Customer Journey
  • Воронки
Как живёт продукт, логирование
Жизненный цикл продукта, анализ работы продукта, подготовка аналитических спецификаций
Построение системы метрик продукта
Система метрик в продукте, расчёт и визуализация пользовательских и монетизационных метрик, кейсы и анализ поведения метрик, работа с системой метрик продукта для обнаружения проблем
Экономика продукта
Мониторинг здоровья продукта с точки зрения качества привлекаемых пользователей, расчёт и визуализация удержания для когорт, расчёт и визуализация конверсии, LTV и метрик окупаемости для когорт, основы юнит-экономики и расчёт её метрик, когортный анализ для решения ad-hock задач
A/B-тесты в работе продуктового аналитика
Статистические тесты для проверки гипотез, подготовка и проведение A/B‑теста, анализ результатов
Поиск инсайтов в работе продукта
Методики поиска точек роста: воронки и User Journey; сегментация и разбор кейсов
Выполните несколько проектов, например, разработаете аналитические спецификации для приложения и сегментируете пользователей
+15 недель
Расширенный курс со специализацией «BI-аналитик»
После базового курса сможете определиться с направлением дальнейшего развития. У вас будет 2 специализации на выбор: «Продуктовый аналитик» или «BI-аналитик».
  • Miro
  • DataLens
  • SQL
  • Superset
  • Дашборды
  • Визуализация данных
  • Оптимизация запросов
  • Витрины
Анализ бизнес-требований и планирование отчётности
Знакомство с BI‑аналитикой, задачи BI‑аналитика и способы их решения, как создаётся отчётность, требования к ней
Проектирование витрины данных и предобработка данных
Базы данных в компании, организация и трансформация данных, разработка архитектуры и витрин
Углублённая работа с данными и разработка отдельных визуализаций
Углублённые возможности SQL в части DDL, оптимизация запросов, принципы визуализации данных
Проектирование дизайна дашборда и документирование его логики
Дизайн дашборда, UX, взаимодействие между элементами дашборда
Завершение работы над дашбордом и документацией
Документация к отчётности, тестирование отчётности, финализация дашборда
Разработаете архитектуру данных и витрин, будете решать практические задач по SQL в конкретных бизнес-кейсах, подготовите документации к дашборду
+6 недель
Дополнительные темы расширенного курса
После специализации пройдёте ещё 3 темы, чтобы решать более сложные задачи и повысить шансы на трудоустройство.
  • Линейная алгебра
  • NumPy
  • Sklearn
  • Машинное обучение
  • Python 3.9
  • Яндекс Контест
  • Алгоритмы
  • Структуры данных
Основы линейной алгебры
Векторы, нормы, матрицы, обратная матрица и определитель
Машинное обучение
Задачи машинного обучения в бизнесе, алгоритмы и процесс решения задач машинного обучения, линии тренда и прогнозы
Алгоритмы
Введение в алгоритмы, структуры данных, рекурсия и сортировки, сложность алгоритмов, методы решения задач
Разработаете модель машинного обучения и решите задачи на алгоритмы, которые встречаются при устройстве на работу
Дополнительно・В любое время
Нейросети для аналитиков
Научитесь с помощью YandexGPT:
  • Генерировать гипотезы для анализа данных.
  • Проверить гипотезы и предлагать улучшения.
  • Искать информацию о методах и инструментах анализа данных.
  • Вести документацию по анализу данных.
  • YandexGPT
Карьерный центр・1 месяц
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
Составите резюме, которое привлечёт внимание рекрутеров, и напишете сопроводительное письмо для откликов на вакансии. Узнаете, как правильно оформлять портфолио, и построите стратегию поиска работы.
Карьерный центр・До 6 месяцев
Акселерация
Будете откликаться на вакансии, делать тестовые и ходить на собеседования, а мы вас поддерживать. Например, расскажем о типичных ошибках в общении с работодателями и как их избежать. Акселерация может продолжаться до 6 месяцев — обычно этого достаточно, чтобы получить первую работу в IT.

10 000+ выпускников Практикума уже нашли новую работу

Это подтверждено исследованием Высшей школы экономики, данные которого основаны на опыте наших выпускников на российском рынке труда

Истории и отзывы наших выпускников

Смогли они, получится и у вас
Ксения, 29 летSravni.ru
Кардинально изменила сферу деятельности

6 лет я работала на телевидении на позициях от инженера до монтажёра. С каждой задачей на ТВ я всё больше погружалась в данные. Когда наткнулась на Практикум и познакомилась с программой обучения, то...

Спросить про обучение
Кирилл, 24 годаOzon
После обучения нашёл работу мечты

Полгода назад я понял, что мне не хватает хардскилов. Выбрал Практикум из‑за его репутации и соотношения цены с качеством. После курса нашёл новую работу, которая соответствует моим ожиданим.

Спросить про обучение
Евгений, 45 летЯндекс
Сменил профессию после 40 лет

Что мне помогло найти работу: проект на реальных данных, адаптированное резюме, сопроводительное письмо, подготовка к собеседованию. Ну и конечно упорство, вера и желание заниматься аналитикой. Даже в 44 года после совершенно иного опыта работы.

Спросить про обучение
Дмитрий, 28 летAdventum
Боялся, что не найдет удаленную вакансию

Моя история усложнилась тем, что после обучения я переехал в Казахстан. И мне помогли партнёрские вакансии карьерного трека. Для меня нашли удалённую позицию и помогли с тестовыми. Благодаря им я устроился на работу. Спасибо за помощь!

Спросить про обучение
Игорь, 45 летФГАУ НИИ "Восход"
Понял, что трудности в учёбе преодолимы

Основная программа весьма напрягает мозг, если работаешь головой и получается, что по 10–12 часов решаешь задачи. С этим ничего не сделать. Просто заниматься и понимать, что всё заканчивается — потом станет легче.

Спросить про обучение
Нил, 43 годаНЛМК
Сделал увлечение своей профессией

Я пошёл в аналитику, потому что у меня был собственный бизнес и сайт. Я хотел его улучшить, увлёкся аналитикой и начал искать курсы. В результате выбрал Практикум, закончил обучение и теперь работаю аналитиком.

Спросить про обучение
Пётр, 23 годаPanoramik Games
Совмещал обучение на курсе с учёбой в вузе

Я изучал информационную безопасность в вузе. Из-за увлечения олимпиадной математикой, любви к этому предмету и желанию не только кодить, но и общаться с людьми, выбрал профессию аналитика данных. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком в игровой компании.

Спросить про обучение
Даниил, 28 летНПО «Горизонт»
Доказал ценность аналитиков для бизнеса

Первое, что пришло в голову — предложить на работе создавать дашборды. Теперь я уже несколько месяцев единственный аналитик в фирме.

Спросить про обучение

Отвечаем на вопросы

Подойдёт ли мне эта профессия?
Для тех, кто сомневается, мы спроектировали бесплатную часть, которая поможет получить ответ на этот вопрос. Если вы убедитесь, что выбранная профессия вам не подходит, — это тоже положительный результат.
Каким требованиям нужно соответствовать?
Вам не понадобятся специальные навыки или опыт — мы обучим всему с нуля. Главное — иметь компьютер и достаточно времени для занятий. Выше можно посмотреть программу, чтобы оценить количество учебного материала и свои возможности.
Чем базовый курс отличается от расширенного?
В расширенном больше тем и проектов. Вы освоите всё, что нужно для работы аналитиком, а ещё изучите основы машинного обучения, линейной алгебры и алгоритмов. Это позволит вам решать более сложные рабочие задачи.

Плюс вы сможете выбрать специализацию — продуктовая аналитика или BI-аналитика. В этом случае учёба продлится 12 месяцев.
Кто будет меня учить?
Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных компаний. Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.
Смогу ли я найти работу после обучения?
Гарантий нет, но мы верим, что сможете. Работодателям важно, чтобы вы справлялись с реальными задачами, а не просто обладали набором знаний. Мы учим применять знания на практике, а также предлагаем помощь HR-специалистов из нашего карьерного центра. Но вам точно придётся приложить усилия, чтобы найти работу: активно откликаться на вакансии, проходить собеседования, показывать свои проекты и делать тестовые задания.

По данным исследования* Высшей школы экономики, 69% наших выпускников среди тех, кто хотел сменить профессию, начинают новую карьеру после обучения. Больше половины из них — во время учёбы и в первые 2 месяца после выпуска.

* Данные исследования ВШЭ основаны на опыте выпускников Яндекс Практикума на российском рынке труда.
А если я хочу работать в Яндексе?
Некоторые наши студенты работают в сервисах Яндекса, в том числе и в Практикуме. Но с нашей стороны было бы нечестно что-либо гарантировать и завышать ваши ожидания.

Без опыта попасть в крупную IT-компанию возможно, хотя и сложно. Программа составлена так, чтобы вы могли начать карьеру после выпуска и набраться первого опыта. С ним вам будет значительно проще претендовать на позицию в крупных компаниях.
Хорошо, а вы можете помочь с поиском работы?
Да. Вы сможете пройти программу трудоустройства, которая состоит из 2 частей:

• Карьерный трек: студенты при поддержке наших HR-экспертов составляют резюме или оформляют портфолио, пишут сопроводительные письма.
• Акселерация: студенты начинают активный поиск работы, а мы им помогаем — отвечаем на вопросы, проводим тренировочные собеседования, предлагаем вакансии от партнёров.

Важно помнить, что мы не ищем работу за вас, а помогаем её найти.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
В программе предусмотрены каникулы, во время которых можно отдохнуть или повторить сложные темы.

Если вам понадобится сделать паузу в учёбе или уделить больше времени закреплению материала, напишите своему куратору.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Да, причём в любой момент. Если обучение в потоке уже началось, придётся оплатить прошедшие дни — но мы вернём деньги за оставшееся время обучения. Более подробно рассказываем об этом в седьмом пункте оферты.
Получу ли я какой-то документ после курса?
Да, вы получите сертификат о переподготовке.
Как можно оплатить?
Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить обучение в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.
На каком языке проходит обучение?
Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими студентами.

Давайте поможем

Мы работаем с 12:00 до 21:00 по Астане и связываемся в течение одного дня. Если оставите заявку сейчас, то перезвоним уже в рабочее время.