Click "Block Editor" to enter the edit mode. Use layers, shapes and customize adaptability. Everything is in your hands.
40%
Аналитик данных с нуля до middle
Условия акции
Сбер, «Красное&Белое», «Ростелеком», ВТБ, МТС, X5 Group, «Спортмастер», DNS
прямо сейчас ищут аналитиков данных
130 000 рублей
45% российских компаний
460 вакансий
аналитиков данных открыто на hh.ru в феврале 2023 года
зарплата специалиста с опытом работы 1-3 года
искали аналитиков данных в 2022 году, по статистике компании Ancor
Аналитик данных (дата-аналитик) собирает неструктурированную информацию, анализирует и интерпретирует её. Он ищет закономерности и причинно- следственные связи в данных, объясняет их с помощью цифр и предлагает решения, чтобы улучшить бизнес-процессы.
Дата-аналитики востребованы в банках, транспортных компаниях, IT-сфере, медицине, на производстве и в других направлениях бизнеса.
Зарплатааналитика данных
Senior с опытом более 3 лет
по данным hh.ru в среднем составляет
Middle-специалист с опытом 1-3 года
от 170 000 ₽
65 000-95 000 ₽
110 000-160 000 ₽
Junior-специалист с опытом до 1 года
Кому подойдёт курс
Аналитикам без навыков программирования
Узнаете, как проводить исследования, анализировать данные и делать наглядные отчёты. К концу обучения ваши навыки будут на уровне middle-специалиста
Разработчикам, которые хотят сменить профиль
Аналитикам без навыков программирования
Подтянете знания в работе с аналитикой,изучите основы программирования на Python или R, научитесь работать с базами данных и Big Data
Поймёте, как применить свои знания в программировании для решения бизнес-задач. Изучите инструменты для анализа, сборки и презентации данных заказчику
Ваша будущая карьера
Аналитик данных
Должность
Начать учиться
S Аналитик данных
M Аналитик данных
J Аналитик данных
150 000 ₽
110 000 ₽
60 000 ₽
Python
PostgreSQL
A/B-тесты
Tableau
SQL
Jupyter Notebook
Чему вы научитесь на курсе
Заглавный
Заглавный
Заглавный
Заглавный
Заглавный
Заглавный
Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.
Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.
1
4
Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.
Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.
Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.
Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.Design creates culture. Culture shapes values. Values determine the future.
3
6
2
5
Exploratory data analysis
Exploratory data analysis – исследовательский анализ данных. Это поиск взаимосвязи среди данных, которые дает заказчик.
Фильтр
Задача этого проекта - классифицировать клиентов компании для уточнения рекламных компаний и технологий продаж.
Чат-бот для компании
Напишете машину для компании, предсказывающую нужную заказчику информацию на основе представленных данных.
Отзывы о курсе и трудоустройстве
Александр Шамехо
Предприниматель
Хочу поделиться своими впечатлениями от занятий в Mindland, а именно по профессии Data Scientist!
Помимо неоспоримых профессиональных качеств Эксперта, хотелось бы отметить особый подход, как в Mindland умеют подавать даже самый непростой материал в доступной форме.
Я смело могу порекомендовать этот курс, как классный университет, талантливых экспертов и атмосферы, которая затягивает с самого начала! Спасибо!
Евгений Сахаров
Студент
Некоторое время назад узнал о сфере Data Science и мне очень понравились широкие возможности прикладного применения этой отрасли. Самостоятельно пробовал изучать материалы из открытых источников, и если теорию еще удавалось освоить, то практика откладывалась в долгий ящик. А портфолио на гитхабе, как известно, само себя не сделает).
Начал искать курсы и наткнулся на онлайн-университет Mindland и, наконец, решился попробовать. Самая главная задача, которую мне удалось решить с помощью данной образовательной среды – ежедневная практика. А самый весомый результат – портфолио из разнообразных проектов, которые позволяют продемонстрировать навыки, которыми я овладел во время обучения. Спасибо команде за продуктивное обучение и дали реальные навыки для работы!
Михаил Степанюк
Программист
Последние несколько месяцев проходил курс по Data Scientist в Mindland: ребята сделали отличный продукт, гораздо шире обычных онлайн-курсов:
- понятная теория, интересные задания, удобный тренажер - еженедельные вебинары, разбор заданий, лайвкодинг с наставниками - слак с преподавателем и одногруппниками
отдельный блок для тех, кто ищет работу: помогают собрать резюме, оформить кейсы, дают советы по подготовке к открытым вакансиям. Я получил больше чем планировал. Ребята респект и спасибо!)
Марина Токарева
Стажер-программист
В то время, когда я только начала проходить курс от Mindland, я обучалась на экономическом факультете в ВШЭ. Именно в университете я познакомилась с анализом данных, а когда увидела рекламу курсов, решение приняла быстро. Университет знает толк в IT образовании. Этот процесс настолько меня увлек, что поначалу я занималась только данным курсом, могла весь день просидеть, делая проект.
Сама профессия очень заинтересовала меня, и я оставила обучение в университете и решила перепоступить в другой ВУЗ, чтобы освоить профессию программиста, а в будущем полноценно заниматься анализом данных (так как все, что я изучала в университете, меркло по сравнению с тем, что я узнала на курсах). Через несколько месяцев мое обучение подойдет к концу, и за все время у меня ни разу не было мысли бросить курс, так как сам процесс построен увлекательно, помимо важной теории присутствует очень интересная с нотками юмора практика, которая не позволит заскучать.
Александр Шамехо
Предприниматель
Хочу поделиться своими впечатлениями от занятий в Mindland, а именно по профессии Data Scientist!
Помимо неоспоримых профессиональных качеств Эксперта, хотелось бы отметить особый подход, как в Mindland умеют подавать даже самый непростой материал в доступной форме.
Я смело могу порекомендовать этот курс, как классный университет, талантливых экспертов и атмосферы, которая затягивает с самого начала! Спасибо!
Евгений Сахаров
Студент
Некоторое время назад узнал о сфере Data Science и мне очень понравились широкие возможности прикладного применения этой отрасли. Самостоятельно пробовал изучать материалы из открытых источников, и если теорию еще удавалось освоить, то практика откладывалась в долгий ящик. А портфолио на гитхабе, как известно, само себя не сделает).
Начал искать курсы и наткнулся на онлайн-университет Mindland и, наконец, решился попробовать. Самая главная задача, которую мне удалось решить с помощью данной образовательной среды – ежедневная практика. А самый весомый результат – портфолио из разнообразных проектов, которые позволяют продемонстрировать навыки, которыми я овладел во время обучения. Спасибо команде за продуктивное обучение и дали реальные навыки для работы!
Михаил Степанюк
Программист
Последние несколько месяцев проходил курс по Data Scientist в Mindland: ребята сделали отличный продукт, гораздо шире обычных онлайн-курсов:
- понятная теория, интересные задания, удобный тренажер - еженедельные вебинары, разбор заданий, лайвкодинг с наставниками - слак с преподавателем и одногруппниками
отдельный блок для тех, кто ищет работу: помогают собрать резюме, оформить кейсы, дают советы по подготовке к открытым вакансиям. Я получил больше чем планировал. Ребята респект и спасибо!)
Марина Токарева
Стажер-программист
В то время, когда я только начала проходить курс от Mindland, я обучалась на экономическом факультете в ВШЭ. Именно в университете я познакомилась с анализом данных, а когда увидела рекламу курсов, решение приняла быстро. Университет знает толк в IT образовании. Этот процесс настолько меня увлек, что поначалу я занималась только данным курсом, могла весь день просидеть, делая проект.
Сама профессия очень заинтересовала меня, и я оставила обучение в университете и решила перепоступить в другой ВУЗ, чтобы освоить профессию программиста, а в будущем полноценно заниматься анализом данных (так как все, что я изучала в университете, меркло по сравнению с тем, что я узнала на курсах). Через несколько месяцев мое обучение подойдет к концу, и за все время у меня ни разу не было мысли бросить курс, так как сам процесс построен увлекательно, помимо важной теории присутствует очень интересная с нотками юмора практика, которая не позволит заскучать.
Программа
1
Онлайн-уроков
Вы изучили 7 курсов . Онлайн- занятия, практические и видеоуроки. Создадите 3 дипломных проекта
99
380
Тематических модулей
Введение в Data Science
Введение в Python
Основы работы с Python
Операторы, выражения
Условный оператор if, ветвления
Условный оператор if: продолжение
Цикл while
For: циклы со счетчиком
For: циклы со счетчиком, часть 2. Функция range
Цикл for: работа со строками
Вложенные циклы
Числа с плавающей точкой (int/float)
Функции
float 2
Установка и настройка IDE
Базовые коллекции 1 - list (списки)
Методы для работы со списк
List comprehensions
Базовые коллекции: Строки
Базовые коллекции: словари и множества
Базовые коллекции: Кортежи
Функции — Рекурсия
Работа с файлами
Исключения: работа с ошибками
Введение в ООП
Основные принципы ООП
Итераторы и генераторы
Библиотека NumPy: методы анализа массивов
Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
Библиотека pandas: индексация и выбор данных
Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
Основы визуализации данных с помощью Matplotlib
Продвинутая визуализация с Matplotlib
Визуализация с Seaborn
Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
Чтение и запись данных: CSV, HTML, XML, XLSX
Основы SQL
Чтение и запись данных: JSON, HDF5, Работа с БД: SQLite3, postgreSQL, MongoDB
Работа со строками
Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками
Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Mindland на основе паблика Mindland «ВКонтакте»
Основы статистики и теории вероятностей
Как врать при помощи статистики
Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
Функции одной переменной, их свойства и графики
Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
Аппроксимация и работа с производными
Функции нескольких переменных, их свойства и графики
Частные производные функции нескольких переменных
Векторы и матрицы. Градиент
Линейная регрессия и системы линейных уравнений
Разложение матриц. Собственные векторы и значения
Основные концепции Machine Learning (ML)
Жизненный цикл ML-проекта
Регрессия: метрики качества, преобразование входных данных
Классификация: метрики качества классификации и многоклассовая классификация
Кластеризация
Дополнительные техники: понижение размерности
Дополнительные техники: бустинг и стекинг
Знакомство с Kaggle
Курсовая работа. Проанализировать данные телекоммуникационной компании и спрогнозировать отток пользователей на основе демографических характеристик, услуг, которыми они пользуются, длительности пользования услугами, метода и размера оплаты
Язык программирования R: базовые операции и структуры данных
Язык программирования R: циклы и функции
Язык программирования R: анализ данных и их визуализация
Создание аналитических панелей (Dashboard) в R
A/B-тестирование: объем выборки и построение доверительных интервалов
A/B-тестирование: статистические гипотезы и алгоритмы их проверки (Bootstrap и статистический тест)
Мастер-класс: A/B-тестирование
Performance metrics
Мастер-класс: модели атрибуции прибыли
Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 1
Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 2
Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 3
Введение в нейронные сети
Обучение нейронных сетей
Нейронные сети на практике
Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: введение в свёртки (многоканальные свёртки, рецептивное поле)
Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: продвинутые операции со свёрткой (архитектуры сетей VGG и ResNet, задача Transfer Learning для свёрточных сетей)
Семантическая сегментация: слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN)
Семантическая сегментация: продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации
Детектирование объектов. Задачи классификации и локализации
Детектирование объектов. Анализ и реализация R-CNN-архитектуры
Детектирование объектов. Разбор популярных архитектур (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD) и знакомство с TensorFlow Object Detection API
От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer
Генеративные состязательные сети
Введение в NLP
NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов
NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer
Обучение с подкреплением. Q-Learning
Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning
Ускорение и оптимизация нейронных сетей
Внедрение DL моделей в production
Введение в рекомендательные системы и задачи ранжирования
Современные подходы к построению рекомендательных систем
Получи диплом после обучения
Наши эксперты
Преподаватель школы, эксперт в области MS Excel
Ведущий эксперт, преподаватель школы
Эксперпреподаватель Mindlandт по программированию,
Научно-практический стажер компании- участницы проекта Сколково
Топ - 10 лучших преподавателей в Профи.ру
6 лет опыта преподавания математики и информатики
5 лет опыта обучения персонала на позиции Data Scientist в Сбербанк и Mail.ru Group
Психолог преподаватель
Английский язык на уровне Advanced
НИУ "Высшая школа экономики" Мюнхенский технологический университет Research on Teaching and Learningc
Специалист в области Data Science и Machine learning
Геннадий Барышев
Квалифицированный специалист на проекте Kaggle корпорации Google
7 лет опыта работы в сфере обучения персонала в крупных консалтинговых компаниях
Химический факультет МГУ им. Ломоносова
Иван Боровой
6 лет опыта работы в сфере консалтинга, аналитики, финмоделирования в Ms Excel в том числе BIG4
Финансовый университет при правительстве РФ
Александр Михайлов
Ваше резюме после обуения
Мои навыки:
• Знание языка программирования R и основных библиотек • Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL • Применение алгоритмов машинного обучения на Python • Выбор и реализация алгоритма под задачу • Работа с нейронными сетями • Создание рекомендательных систем
Опыт работы
Ирина Богданова
Специалист по Data Science
Портфолио
Mindland, Data Scientist, 2021
Полная занятость
100 000 ₽
Москва
Mindland, Data Scientist, 2021
Ожидания по з/п
График
Локация
Образование
Мы поможем в выборе!
Успей купить со скидкой!
Стоимость
₽/мес
E-mail
Ваше имя
Номер телефона
Записаться на курс
5700
-50%
00
00
00
₽/мес
9500
секунд
минут
часов
Часто задаваемые вопросы
Для тех, кто ещё нетвёрдо уверен в своём намерении, мы спроектировали бесплатную часть, которая поможет получить ответ на этот вопрос. Если вы убедитесь, что разработка не для вас, это тоже положительный результат.
Думаем, что да, если вы будете уделять занятиям не менее 8-10 часов в неделю, выполнять домашние задания и общаться с вашим наставником. Тогда за 16 месяцев вы сможете освоить навыки специалиста по Data Science, соберёте портфолио проектов и начнёте свой путь в профессию.
Для старта достаточно иметь законченное среднее образование и возможность заниматься в среднем 15 часов в неделю.
Вы можете работать с материалами курса в удобное время, двигаясь по программе в подходящем вам темпе. Более того, все уроки будут доступны и по окончании курса - навсегда. Так что вы сможете освежить свои знания в любой момент. Обучение организовано таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учёбой и личной жизнью.
Мы поможем. Команда HR поможет составить резюме, подготовиться к собеседованию, пообщаться со специалистами из крупных компаний. 70% выпускников, которые заинтересованы в новой работе, находят её за 2—4 месяца.
Это соревновательная платформа для улучшения и отработки навыков на основе реальных задач. Здесь собраны ресурсы для самостоятельного изучения отдельных тем, обсуждения вопросов и даже онлайн-среда для программирования. Наш курс ориентирован на практику, и поэтому мы даём вам возможность соревноваться в рамках дипломных проектов по правилам Kaggle.