Где Обучиться Data Science и Аналитике Данных (Big Data): 40 Бесплатных Онлайн-Курсов в 2023 году с Нуля

Взрыв мозга «🔥Аналитика данных с нуля🔥»

В рамках микрокурса вы получите выжимку необходимой информации для старта в новой профессии: от необходимых навыков до секретов успешного прохождения собеседования, от кейсов до подробного разбора инструментов.

После микрокурса вы:

• Поймёте, какие аналитики бывают и чем отличаются
• На реальных кейсах поймете специфику работы аналитиков
• Найдёте своё место в обилии направлений анализа данных
• Начнёте ориентироваться в современных инструментах аналитиков
• Узнаете, как покорить HR: секреты идеального резюме и успешного собеседования

Преимущества:

• Экономия времени: все материалы собраны в одном месте, в удобном формате (только выжимка структурированной информации, ничего лишнего)
• После каждого урока вам будут доступны бесплатные ресурсы для самостоятельного обучения
• Не нужны дополнительные знания: курс подходит для новичков
• Вы получите советы по карьерному росту от экспертов индустрии

На правах профессии «🔥Аналитика Данных🔥» от лучшей IT-школы в России

Вы научитесь работать с данными, а как результат вы получите сопровождение с наставником-экспертом до трудоустройства!

400 часов теории и практики + обучение в реальной рабочей среде + мастер-классы с реальными рабочими задачами +доступ к курсу навсегда + индивидуальная проверка домашних заданий +к онсультации с экспертами каждую неделю +плюшки:

• 5 проектов в портфолио

• Диплом о переподготовке

• Цепляющее резюме от опытного рекрутера

• Подготовка к собеседованиям

• Наставник по трудоустройству — поможет, научит, успокоит

• Сопровождение до трудоустройства

Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.

Справитесь без опыта в IT: учим с азов
• В рассрочку на 12 месяцев
• Всего 10 часов в неделю

Пример диплома

Начинка курса

• Курс 1. Excel для анализа данных
• Курс 2. Обработка данных с помощью SQL
• Курс 3. Python для анализа данных
• Курс 4. Решение бизнес-кейсов
• Подготовка к трудоустройству

1. «Обучение Data Science: будущее для каждого»

Длительность курса составляет 3 урока в формате записей вебинаров и текстовых материалов.

Обратная связи нет,зато есть сертификат.

Начинка:

1. Data Science: будущее для каждого. Разберёмся, почему работа с данным настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.
2. Базовые навыки: с чего начать. Расскажем об обязательных навыках каждого аналитика и его инструментарии. Напишем первый код с помощью языка запросов SQL.
3. Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.

«Профессия Data Scientist»

Что ты получишь? За два года обучения по 10 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки в Data Science и соберёшь портфолио проектов. Начнёшь практиковаться на реальных бизнес-кейсах, подтянешь soft skills (коммуникация с бизнесом и др).

Формат учёбы: короткие видео и вебинары с разбором заданий + тесты и интерактивные задания + практике на тренажере + общий чат с 6000 студентами для решения вопросов + личный наставник в решении проблем.

Изюминка курса: помощь в трудоустройстве, общение с экспертами и решение сложных вопросов с ментором.

Получаешь в итоге:

• Персонального тьютора, который следит за вашим прогрессом и остается с вами на связи весь курс
• Личные консультации с менторами и постоянная обратная связь по проделанной работе
• Дружное сообщество, которое общается в Slack и на вебинарах
• Поддержку по всем учебным вопросам в течение 1 часа в рабочее время
• Групповые проекты и работа в командах

2. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение»

Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.

Начинка

1. О чём курс?
2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
3. Модель, начнём с дерева.
4. Pandas, Dataframes.
5. Фильтрация данных
6. Группировка и агрегация.
7. Визуализация, seaborn.
8. Практические задания: Pandas.
9. Секретный гость.
10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
11. Stepik ML contest — data preprocessing.
12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
13. Немного теории и энтропии.
14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
16. Последний джедай или метрики качества модели.
17. Подбор параметров и ROC and Roll.
18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
20. Секретный гость.
21. Stepik ML contest.
22. Снова возвращаемся к деревьям.
23. Random forest.
24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
25. Секретный гость.
26. И на Марсе будут яблони цвести.
27. Нейроэволюция.
28. Трюки в Pandas.
29. Вот и всё, а что дальше?
30. Stepik ML contest.

Что усвоишь

• Основные понятия Data Science и Machine Learning
• Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn

Преимущества

• Начать обучение можно сразу после регистрации
• Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
• Современная программа обучения
• Изложение материала простым языком
• Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения

3. «Нейронные сети‎»

Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.

Нет сертификата

Начинка

1. Основы линейной алгебры.
2. Перцептрон и градиентный спуск.
3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
4. Мониторинг состояния сети.
5. Заключение.

Твои навыки после обучения

• Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
• Принципы работы нейронных сетей
• Применение нейронных сетей для решения практических задач

Преимущества

• Большая обучающая программа
• Интерактивные тесты и задачи

4. «Знакомство с R ‎и базовая статистика»

Длительность курса составляет 20 часов, формат материала видеообучение с выполнением тестов + текстовые пометки.

Сертификат выдаётся после покупки подписки.

В этом из бесплатных курсов по Data Science разберёшь основы статистики и познакомишься с основами языка статистического программирования R.

Будешь использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Научишься рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение..

Твои науки

• Основы языка программирования R
• Статистическая обработка данных
• Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
• Тестирование гипотез
• Визуализация результатов анализа

Преимущества

• Обратная связь с преподавателями на форуме
• Гибкие сроки изучения материала
• Опытные преподаватели
• Интересная подача материала
• Хорошие примеры
• Можно получить сертификат

5. «Эконометрика‎»

Длительность курса составляет 30 часов в формате видеоуроков с выполнением тестов.

Выдача сертификата предусмотрена.

Ты будешь подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотришь наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии.

Изучишь базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой ты будешь работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Твои навыки после обучения

• Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
• Исследование закономерности в реальных данных
• Работа со случайными величинами в R
• Прогнозирование переменной y
• Проверка гипотез о коэффициентах в R
• Понимание взаимодействия переменных

Преимущества

• Насыщенная программа обучения
• Работа с материалами в удобное время
• Опытный преподаватель
• Много прикладных задач
• Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
• Общение на форуме с преподавателем

6. «Математическая статистика‎»

Длительность курса составляет 29 уроков в формате видео. Выполняешь домашку и тесты.

Выдаётся сертификат после обучения.

Начинка учёбы

1. Выборка. Описательная статистика.
2. Точечные оценки. Свойства и методы построения.
3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
5. Критерии однородности.
6. Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
7. Регрессионный анализ.
8. Заключительный модуль.

Какие знания и навыки получите:

• Общее понимание теории вероятности
• Понимание описательной статистики
• Корреляционный анализ
• Интервальная оценка
• Методы построения точечных оценок
• Доверительные интервалы
• Регрессионный анализ

Преимущества

• Обучение возможно в любое время
• Много полезной информации в свободном доступе
• Опытный спикер
• Материалы подкреплены примерами
• Лёгкая подача информации

7. «Машинное обучение‎»

Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков.

Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с искусственным интеллектом.

Продолжительность обучения составляет 71 урок в формате видео + тесты с текстовыми материалами.

Обучающая программа

1. Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
2. Восстановление пропущенных значений.
3. Поиск выбросов и аномалий.
4. Кластеризация.
5. Задача предсказания, линейная регрессия.
6. Классификация, kNN, кросс-валидация.
7. Деревья в машинном обучении.
8. Линейные классификаторы.
9. Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
10. Ансамбли алгоритмов.
11. Отбор признаков и объектов.

Твои навыки:

• Построение моделей машинного обучения
• Обработка таблиц с данными
• Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
• Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
• Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ

8. «Машинное обучение в финансах‎»

Узнаешь о внедрении и применении ML (машинного обучения) на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдёшь несколько практических заданий с использованием языка программирования Python.

Длительность курса — аж 21 часов с применением материала.

Выдаётся сертификат платно + нет обратной связь.

Твои навыки после обучения

• Понимание основ и принципов машинного обучения.
• Применение языков программирования Python и Stan.
• Применение машинного обучения на практике.
• Основы банковского дела и финансов.

9. «Анализ данных в R‎»

Обучение длится 19 уроков, в которых ты смотришь видеоуроки и выполняешь задания с тестами. Выдача сертификата предусмотрена.

В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.

Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

Твои навыки после обучения

• Считывание и предварительная обработка данных
• Выполнение статистического анализа с помощью R
• Написание собственных функций в R
• Визуализация результатов

Плюсы:

• Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
• Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
• Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
• По окончании обучения можно получить сертификат

10. «Анализ данных в Google Analytics‎»

Длительность учёбы длится 29 уроков с возможность просмотра курса в формате видео и выполнению тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка программы: курс посвящен методам и инструментам в Google Analytics, с помощью которых вы можете анализировать данные и принимать решения.

Твои навыки

• Работа с таблицами и сегментами
• Определение KPI
• Анализ электронной торговли
• Подготовка кастомных отчётов
• Выгрузка данных
• Работа в Google Data Studio

Преимущества

• Гибкий график обучения в свободное время
• Тесты для закрепления пройденного материала
• Можно сдать итоговый экзамен
• Лектор имеет большой опыт в веб-аналитике

11. «Теория игр‎»

Длительность курса составляет 27 часов в формате видео + возможность выполнения тестов + текстовые пометки.

Твои навыки

• Понимание основных концепций теории игр
• Знакомство с равновесием Нэша
• Понимание корпоративной теории игр
• Моделирование и поиск концепции в играх
• Понимание применения теории игр в экономике

Преимущества

• Обратная связь от преподавателей на форуме
• Возможность получить сертификат
• Гибкий график обучения
• Полезная информация в бесплатном доступе
• Яркие и живые примеры

1. «Теория вероятностей для начинающих‎»

Длительность обучения составляет 23 часа + текстовые пометки + тестовые задания. Формат учёбы представлен в виде видео.

Сертификат выдаётся платно.

С помощью методов теории вероятности можно оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В этом курсе ты познакомишься слушателей прежде всего с самыми основами предмета.

Каждую неделю тебе ждут видеолекции и проверочные задания, которые нужно выполнять в срок. В конце – итоговая проверочная работа. Студенты, которые набрали достаточное количество баллов, смогут получить сертификат.

Твои навыки

• Владение азами комбинаторики
• Решение прикладных задач
• Понимание конечных и бесконечных вероятностей пространства
• Работа с теоремами для суммы случайных величин

Преимущества

• Свободный график обучения
• Возможность повысить квалификацию
• Лёгкая подача материала
• После прохождения можно получить сертификат
• Возможность начать новую карьеру

2. «‎Введение в информационный поиск»

Длительность обучения — 33 часа с форматом учёбы в виде видео. Возможно выполнить тесты и получить материалы уроков.

В этом курсе ты узнаешь как устроена поисковая система изнутри, узнаешь, какие приемы обработки естественного языка и машинного обучения используются при построении поискового индекса.

Узнаешь тему объективной оценки качества поисковой системы. В результате слушатели курса смогут опробовать все вышеперечисленные техники на практике и построить работающую модель поисковой системы.

Твои навыки после учёбы

• Общее понимание устройства поисковой системы
• Классификация поисковых систем
• Исправление опечаток в запросах рядовых пользователей
• Ссылочное и поведенческое ранжирование
• Оценка качества поиска
• Создание работающей модели поисковой системы

Преимущества:

• Обучение по собственному удобному графику
• Опытные лекторы
• Современный подход к обучению
• Общение с преподавателями на форуме
• Можно сдать экзамен и получить сертификат

3. «‎Анализ данных просто и доступно»

Ты познакомишься с исследованиями и примерами из жизни в которых использовался анализ данных. Научишься решать самостоятельно задачи анализа данных  с помощью бесплатной программы Orange. Обучение data science проходит доступной форме с объяснением всех практических задач в этой сфере.

Длительность учёбы составляет 106 уроков. Ты смотришь уроки в формате видео и выполняешь тесты.

Без выдачи сертификата.

Начинка обучалки

1. Знакомство с миром анализа данных.
2. Данные — что за зверь? Истина в вине!
3. Больные данные. Статистика на кончиках пальцев.
4. Болезни сердца и аналитика. Типы задач машинного обучения.
5. НЛП — анализ текстовой информации.
6. Обучение без учителя. Кластеры. Статистика против машин.
7. Анализ изображений. Нейронные сети. Глубокое обучение.
8. Правосудие и анализ данных. Нейронные сети для текста.
9. Анализ временных рядов.
10. Предварительная обработка данных.
11. Социальные сети: графы на помощь.
12. Этика. Метод соседей. Как продолжать?

4. «Математические методы в психологии. Основы применения‎»

Курс направлен на овладение статистическими методами и моделями, необходимыми для самостоятельного анализа данных количественных исследований в психологии и смежных областях, на формирование умений пользоваться простыми методами анализа данных.

59 часов онлайн-курса направлены на получения практических навыков для начинающим аналитикам.

Без выдачи сертификата.

Твои навыки после учёбы

• Использование простых методов анализа данных
• Интерпретация измерений и результатов их статистического анализа
• Использование математических моделей исследования
• Применение одномерных и двумерных методов анализа данных
• Понимание системы статистических понятий

5. «Базовые навыки Excel‎»

Длительность курса составляет 29 уроков + домашка из 18 тестов.

Курс посвящён основам работы в программе Excel. Excel – самая используемая программа для визуализации и анализа данных, калькуляций и построения отчетов. Обучалка будет полезна менеджерам, предпринимателям, бухгалтерам и всем кто работает с цифрами.

Обучение поможет ускорить выполнение рутинных задач, связанных с отчётами и аналитикой.

Твои навыки после обучения

• Создание и сохранение таблиц
• Ввод данных и выполнение базовых расчётов
• Работа с ячейками, шрифтами и границами
• Заливка и форматирование ячеек
• Печать файлов и данных
• Сортировка, поиск и выделение данных

6. «Квантовые вычисления»

Сертификат выдаётся только в платной версии продукта.

Формат учёбы — видео с выполнением тестов. Доступны текстовые материалы.

В рамках данного курса слушатели познакомятся с математической моделью квантовых вычислений и примерами квантовых алгоритмов. Студенты построят простейший квантовый компьютер Курс даёт базовые навыки в области проектирования и анализа квантовых алгоритмов.

Твои навыки послу учёбы

• Понимание прототипов квантового компьютера
• Использование алгоритмов Шора и Гровера
• Работа с простыми квантовыми алгоритмами
• Понимание границ квантовых вычислений
• Начальный уровень проектирования алгоритмов

Преимущества

• Полезная информация в свободном доступе
• Занятия в удобное время
• Обратная связь на форуме курса
• Можно получить сертификат

7. «Анализ данных‎»

Длительность курса: 20 уроков. Формат оналйн-обучения предусматривает просмотр роликов с выполнением тестов.

Без выдачи сертификата.

Курс будет полезен тем, кто хочет понять статистику, познать суть методов статистического анализа данных и возможности из прикладного применения для решения конкретных прикладных задач.

Подойдёт обучалка тем, кто хочет погрузиться в статистику и понять принципы анализа данных с дальнейшей возможностью применения навыков на практике.

Твои навыки после прохождения курса

• Понимание абсолютных и относительных статистических показателей
• Анализ взаимосвязи признаков
• Понимание динамики и структуры социально-экономических явлений
• Построение прогнозных оценок

Преимущества

• Свободное прохождение курса в удобное время
• Современная программа обучения
• Опытные преподаватели
• Подача информации простым языком

8. «Практики оперативной аналитики в MS Excel‎»

Длительность обучалки: 12 часов с форматом просмотра роликов и выполнения тестовых заданий.

Без выдачи сертификата + нет обратной связи.

Курс предназначен для пользователей, которым необходимо проводить анализ экономических данных и подойдёт всем. В ходе обучения студенты научатся работать с базовыми инструментами MS Excel для решения задач бизнеса.

Твои навыки после учёбы

• Проведение анализа экономических данных
• Выбор инструментов для решения задач
• Расчет показателей деятельности компании
• Владение инструментами фильтрации данных
• Графический анализ данных
• Решение аналитических задач с помощью MS Excel

Преимущества

• Гибкий график обучения
• Приобретение актуальных навыков для продвижения по карьерной лестнице
• Сильные преподаватели
• Возможность подтянуть имеющиеся знания по Excel
• Обратная связь на форуме курса

1. «Hadoop. Система для обработки больших объёмов данных‎»

Длительность обучалки: 33 урока с форматом просмотра роликов и выполнения заданий и тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка учёбы: Курс посвящен методам обработки больших объемов данных (BigData) с помощью системы Hadoop.

После прохождения обучения ты получишь знания основных способов хранения и методов обработки больших объемов данных, поймешь принципы работы распределенных систем в контексте фреймворка Hadoop и освоишь практические навыки разработки приложений, используя программную модель MapReduce.

Твои навыки после учёбы

• Хранение и обработка больших объёмов данных
• Основы разработки приложений
• Использование фреймворков
• Решение задач с помощью MapReduce
• Использование языка Pig Latin
• Работа с базами HBase и Cassandra

Преимущества

• Можно начать обучение в любое время
• Доходчивое объяснение материала
• Полезные знания для дальнейшего обучения
• Много примеров применения теории
• Есть практические задания

2. «Исследование статистических взаимосвязей‎»

Длительность курса составляет 21 час. Формат обучения предусматривает просмотр роликов на освоение материала.

Без выдачи сертификата.

Начинка учёбы

1. Введение в статистические критерии.
2. Критерии согласия.
3. Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости.
4. Линейная регрессия.

Что получишь

• Чем статистическая гипотеза отличается от «обычного предположения»
• Какие бывают статистические гипотезы и какие статистические критерии разработаны для их проверки
• Как делать проверку статистических гипотез (как формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки)

3. «‎Основы статистики»

Длительность обучалки составляет 29 уроков. Формат учёбы — просмотр тестов с получением текстовых материалов.

Начинка обучения: Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель рассмотришь наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними.

Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы. Акцент сделан на математические идеи, интуицию и логику. Курс рекомендован старшеклассникам, студентам, научным сотрудникам.

Твои навыки

• Визуализация, анализ и разбор данных
• Расчёт коэффициентов корреляции
• Построение регрессионных уравнений
• Проверка гипотез
• Практическое применение языка R

4. «‎BI разработчик. Основы работы в Tableau»

Длительность курса составляет 10 уроков в формате просмотра роликов и выполнение тестов.

Без выдачи сертификата.

Начинка обучения: В этом курсе ты узнаешь, как подключаться к источникам данных, создавать дашборды и отдельные визуализации.

Созданные дашборды ты сможешь загрузить в интернет, чтобы показать своим друзьям и коллегам. включает базовые основы работы с программой Tableau Public. Спикер расскажет об особенностях работы BI-разработчика, востребованности и возможных перспективах.

Твои навыки после учёбы

• Подключение к источникам данных
• Работа с инструментами Tableau
• Создание таблиц и графиков
• Форматирование данных
• Настройка интерактивных графиков
• Создание дашбордов с возможностью выгрузки в Интернет

5. «Статистика для гуманитариев‎»

Длительность курса составляет: 111 уроков. Формат: просмотр роликов с выполнением домашки (тесты и задания).

Без выдачи сертификата

Начинка обучения: программа посвящена освоению прикладных программ, которые могут пригодиться для выполнения анализа информации в сфере data science на практике.

Твои навыки после обучения

• Основы языка программирования R
• Предварительная обработка данных
• Основы статистического анализа
• Выбор адекватных методов для проведения анализа
• Применение пакетов прикладных программ
• Интерпретация полученных результатов

Преимущества

• Гибкий график обучения
• Сопровождение теории наглядными примерами
• Общение на форуме курса
• Рекомендация дополнительных ресурсов и литературы
• Можно пройти итоговое тестирование

6. «‎Быстрый старт в искусственный интеллект»

Длительность обучалки составляет 23 урока. Формат роликов предусматривает просмотр роликов. Возможна связь с преподавателем.

С выдачей сертификата

Начинка обучения: курс поможет войти в мир искусственного интеллекта, станет тем самым «быстрым стартом», который позволит познакомиться со сферой ИИ, а в дальнейшем начать исследования и/или карьеру в этой области.

Твои навыки после учёбы

• Понимание основ и алгоритмов машинного обучения
• Основы нейронных сетей
• Понимание задач компьютерного зрения
• Выделение признаков
• Применение нейронных сетей на практике
• Основы нейролингвистического программирования

Преимущества

• Гибкий график обучения
• Интересные практические задачи
• Сильные преподаватели
• Хорошая база для развития в сфере ИИ

7. «Как стать аналитиком данных‎»

Продолжительность обучения — 20 часов. Это вводный модуль входит в полный платный курс длительностью 6 месяцев.

Сертификат выдаётся при покупки подписки.

Программа обучения: за 6 месяцев обучения по 15 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов. Весь Аакцент сделан на изучение инструментов аналитики.

Что получишь после обучения?

• Основные аналитические термины
• В каких областях может работать аналитик
• Основы подготовки данных для анализа
• Азы программирования на языке Python
• Обзор аналитической библиотеки Pandas
• Работа в среде программирования Jupyter

Преимущества

• Современный подход к обучению
• Можно освоить профессию с нуля
• Создание учебных проектов на основе реальных данных
• Возможность пополнить портфолио
• Перспективы продвижения в профессии
• Опытные практикующие лекторы

1. «Анализ и обработка данных в Microsoft Power BI»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: в рамках курса, на практических примерах, вы изучите компоненты Microsoft Power BI и освоите ключевые методы работы с функционалом платформы. Курс научит вас получать, очищать, обрабатывать и визуализировать данные, а также проектировать дизайн отчетов и публиковать их в сервисе Power BI.

• Срок обучения:  10 часов с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Программа учёбы

• Быстрый старт в Microsoft Power BI
• Извлечение и обработка данных
• Формулы DAX
• Моделирование данных
• Визуализация данных в отчетах Power BI
• Применение отчетов Power BI
• Итоговое задание

На правах профессии «💪Аналитик BI»

За 9 месяцев, эксперты платформы научат самостоятельно собирать, анализировать и презентовать важные для бизнеса данные + получите навык претендовать на позиции аналитиков с зарплатой от 90 тысяч рублей.

Вы получите, по мере прохождения учёбы:

• Окажетесь одним из немногих в востребованной профессии и будете пользоваться спросом на карьером рынке
• Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
• Станете востребованным специалистом сразу после обучения и не растеряете накопленные знания и навыки
• Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения аналитики BI
• Больше 10 кейсов в портфолио
• Выполните 80 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты
• Доступ в профессиональные сообщества
• И возможность заявить о себе — они в России только развиваются
• Помощь в трудоустройстве
• От простого к сложному. Погружение в тему
• Гарантия возврата денег

Начинка обучающей программы

• Аналитическое мышление
• SQL для аналитика
• Метрики, гипотезы, точки роста
• Аналитика больших данных
• Tableau
• Power Query, Power Pivot, DAX, M
• Дипломный проект

2. «Живой курс по Power BI с нуля до устройства на работу»

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: видеокурс нацелен для новичков, которые хотят освоить Power BI для аналитики бизнес-данных.

• Срок обучения:  26 роликов с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Программа учёбы

• Курс Power BI. Занятие 10. Контекст фильтра и контекст строки в DAX. Разбор домашнего задания 8.
• Курс Power BI. Занятие 11. Работа с датами в DAX. Calendar, SamePeriodLastYear, TotalYTD.
• Курс Power BI. Занятие 12.1. Создание и настройка визуальных элементов Table и Matrix.
• Курс Power BI. Занятие 12.2. Создание и настройка визуальных элементов Table и Matrix.
• Курс Power BI. Занятие 13. Ответы на вопросы по предыдущим занятиям.
• Курс Power BI. Занятие 13. Создание и настройка стандартных визуальных элементов.
• Курс Power BI. Занятие 14. Взаимодействие визуальных элементов. Часть 1.
• Курс Power BI. Занятие 14. Взаимодействие визуальных элементов. Часть 2.
• Курс Power BI. Занятие 15. Взаимодействие визуальных элементов 2.
• Курс Power BI. Занятие 16. Публикация отчета в облаке Power BI Service. Настройка авто обновления.
• Курс Power BI. Занятие 17. Оптимизация скорости работы отчета Power BI. DAX Studio.
• Курс Power BI. Занятие 18. Создание эффективного и полезного отчета. Разработка макета.
• Курс Power BI. Занятие 2. Создаем первый проект за 15 минут. Преобразуем данные к табличному виду.
• Курс Power BI. Занятие 3. Группировка, соединение таблиц и создание столбцов в Power Query.
• Курс Power BI. Занятие 4. Запросы++ Power Query. Создание параметров подключения. Обработка ошибок.
• Курс Power BI. Занятие 5. Создание модели данных. Установление связей между таблицами.
• Курс Power BI. Занятие 6. Создание вычисляемых столбцов и мер в DAX. Контексты фильтра и строки.
• Курс Power BI. Занятие 7. X-Functions in DAX. SUMX, MAXX, MINX, AVARAGEX, COUNTX, PRODUCTX.
• Курс Power BI. Занятие 8. Функции DAX: RELATEDTABLE, RELATED, FILTER, EARLIER, IF ELSE
• Курс Power BI. Занятие 9. DISTINCT vs VALUES. Вычисления с помощью CALCULATE в DAX.
• Курс по Power BI – 01. Анонс. Освоение профессии Разработчик Power BI с нуля до устройства на работу
• Курс по Power BI – 02. Установка Power BI Desktop.
• Курс по Power BI – 03. Что такое Business Intelligence? Этапы создания автоматизированных отчетов.
• Курс по Power BI – 04. Загружаем данные из 3 источников: Excel, CSV, WEB-сайта.
• Курс по Power BI – 05. Создаем свой первый проект за 15 минут.
• Курс по Power BI. Разбор Домашнего задания 4. 

3. «Интенсив «Начало работы в PowerBI»»

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: PowerBI – это мощный инструмент для аналитики. PowerBI легко работает с большими объемами данных, подключаются к любым системам данных, имеет множество диаграмм и графиков для визуализации, а также встроенный редактор запросов.

Пользователи узнают как сделать первые шаги в внедрении аналитики на базе PowerBI.

• Срок обучения:  1 ролик с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Программа учёбы

• Урок 1. Основы работы

4. «Профессиональная сертификация ‘Аналитик данных от IBM’»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: после успешного прохождения этой программы вы проанализируете реальные наборы данных, создадите отчеты. Вы также создадите основу для других дисциплин, связанных с данными, таких как наука о данных или разработка данных.

• Срок обучения:  11 месяцев с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Программа учёбы

• Introduction to Data Analytics
• Excel Basics for Data Analysis
• Data Visualization and Dashboards with Excel and Cognos
• Python for Data Science, AI & Development
• Python Project for Data Science
• Databases and SQL for Data Science with Python
• Анализ данных с Python
• Data Visualization with Python
• IBM Data Analyst Capstone Project

5. «Практики создания аналитических панелей в среде Microsoft Power BI»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: курс предназначен для опытных пользователей MS Excel, сталкивающихся с задачей создания системы показателей деятельности компании и представления их в наглядном и удобном для принятия управленческих решений. Данный курс — четвертый в рамках специализации «Практики анализа экономических данных: от простого к сложному».

• Срок обучения:  10 часов с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для опытных.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Программа учёбы

• Модуль 1. Практики создания аналитических панелей в среде Microsoft Power BI
• Модуль 2. Кейс: отдел по работе с персоналом
• Модуль 3. Интеграция BI и интеллектуального анализа
• Модуль 4. Проект