Главная
»
Все курсы
»
Аналитика
»
Программирование для анализа данных

Учитесь уже сейчас — а платите через 30 дней

Сегодня 0 ₽

Через 30 дней остальное

1 год английского от

в подарок

Готовим к официальной аттестации от Минцифры

Точно знаем требования рынка, государства и времени. Готовим к тестам, помогаем получить сертификат.

Лицензия Л035-01298-77/00181469

Получите диплом
о профпереподготовке в сфере аналитики данных

Бесплатный курс по нейросетям при покупке

Курс «Программирование для анализа данных» с нуля

Обучим анализу данных на курсе с нуля за 12 месяцев, поможем применить прошлый опыт в новой сфере и найти работу.

Получите бесплатный доступ к первым урокам по каждой теме курса «Программирование для анализа данных»

Освоите самые базовые понятия и навыки из аналитики данных, изучите новые инструменты и поймете, подходит ли вам такой формат программы.

Поможем с поиском работы

Чем занимается специалист по программированию
для анализа данных

Какие инструменты использует программист для анализа данных

Для работы специалисту по анализу данных необходимы:

Кто такой специалист по программированию для анализа данных

Программист для анализа данных — это специалист, который пишет код, чтобы превращать сырые данные в готовые отчеты и дашборды. Он автоматизирует выгрузки, чистит данные и подключается к базам через SQL. Главное — чтобы результат был точным, быстрым и воспроизводимым.

На курсе «Программирование для анализа данных» вы научитесь писать эффективные запросы и скрипты, отлаживать код для работы с большими таблицами, анализировать результаты и визуализировать их, взаимодействовать с заказчиками и коллегами-разработчиками.

Чем занимается программист по анализу данных

Он пишет код для выгрузки, фильтрации и агрегации данных, следит за скоростью выполнения запросов и проверяет результаты на соответствие бизнес-требованиям. А еще документирует свои скрипты, проводит код-ревью и фиксирует метрики.

Как специалист по анализу данных помогает бизнесу

Бизнес получает надежную и автоматизированную работу с данными. Вместо ручных отчетов в Excel — понятные дашборды и быстрые ответы на аналитические вопросы. Команда не тратит время на копирование таблиц, а руководство всегда видит свежие данные.

Python

SQL

Excel

Google Таблицы

На бесплатной диагностике составите пошаговый план к новой работе и получите возможность найти себя в сфере аналитики данных

Что у аналитика данных по зарплате и перспективам в работе?

247 000+ ₽

1 год

3 года

5+ лет

136 000 ₽

82 000 ₽

94 000 ₽

средняя зарплата у выпускников университета Skypro после курса «Программирование для анализа данных»

>1000

аналитиков данных уже нашли работу в новой сфере после курса университета Skypro

17–64

такого возраста студенты проходят курс в университете Skypro

>18 000

вакансий на hh.ru

Это джун — начинающий специалист. Это вы после курса «Программирование для анализа данных»

Это мидл — уверенный специалист. Работает самостоятельно, помогает начинающим аналитикам данных в сфере информационных технологий и не только

Студенты курса «Программирование для анализа данных» до обучения получали в среднем 62 000 ₽, а после — 94 000 ₽*

* данные за июль 2024 года

Такое количество выпадает при поиске работы по запросу «Аналитик данных» в поиске по всей России на июль 2024 года

Это сеньор — опытный специалист. Знает ответы на все вопросы, работает во всех современных инструментах и программах, использует искусственный интеллект — настоящий профи в сфере аналитики данных

Помогли найти работу больше 1000 человек: все они прошли испытательный срок в новом виде профессиональной деятельности. Данные до июля 2024 года

Самая младшая — Анна Сердюк, ей 17 лет. А самая старшая — Наталья Николаева, ей 64 года. Обе из Ростова-на-Дону

Как выглядит ваша идеальная работа?

Узнаете в тесте на профориентацию

5 мин.

бесплатно

Программа курса «Программирование для анализа данных»

Анализ данных в программе Excel

1. Базовые навыки работы

Освоите навыки работы с главным инструментом аналитика данных — ячейками и таблицами
Сможете использовать простейшие формулы для анализа данных

2. Обработка данных

Поймете, как соединять таблицы в программе Excel
Узнаете, как работать с фильтрацией и сортировкой для анализа данных

3. Возможности агрегации данных

Сможете применять инструменты агрегации в программе Excel
Поймете систему работы со сводными таблицами

4. Базовая экономика

Поймете, как работать с базовыми экономическими показателями
Узнаете разницу между различными видами издержек

5. Когортный анализ

Сможете решать бизнес-задачи с помощью когортно-винтажного анализа данных
Поймете, как рассчитывать лайфтайм, LTR и LTV

6. Переход к юниту

Разберетесь в различиях между когортным и цепным расчетом Retention
Освоите навык перехода к терминам юнита при финансовых расчетах

7. Основы юнит-экономики

Получите возможность рассчитывать базовые бизнес-метрики
Будете строить юнит-экономику предприятия в специальных инструментах и программах

8. Работа с нестандартными данными для data analyst

Будете работать с подключением и предобработкой данных из различных источников и баз данных
Освоите навыки работы с различными форматами и кодировками в сфере аналитики данных

9. Визуализация данных и изучение инструментов дизайна

Разберетесь с настройкой разных типов графиков в программе Excel и сможете оформлять визуализации данных с помощью специальных инструментов

10. Сборка калькулятора юнит-экономики

Сможете настраивать параметры для калькулятора в программе Excel
Узнаете, как собирать калькулятор экономики для анализа данных в сфере информационных технологий

11. Переход в Google Sheets

Разберетесь в базовых возможностях программы Google Sheets
Сможете переносить файлы в Google Sheets

12. Дашборд в Google Sheets

Разберетесь, как пользоваться функцией query
Настроите операционный дашборд с помощью Google Sheets для аналитики данных

Логика

1. Необходимые и достаточные условия

Познакомитесь с понятием необходимого и достаточного условия
Сможете решать задачи на логику, оперируя понятиями необходимого и достаточного условия

2. Логические операторы

Сможете разобраться в возможностях логических операторов
Порешаете задачи на приоритетность логических операторов

3. Применение логики в сфере бизнеса и информационных технологий

Будете делать выводы на основании бизнес-гипотезы с помощью необходимого и достаточного условия
Получите навык решения классических задач на логику

Основы бизнеса

1. Бизнес-гипотезы

Разберетесь, как проводить анализ боли заказчика с помощью выдвижения бизнес-гипотез
Узнаете о методах валидации бизнес-гипотез

2. Бизнес-метрики

Поймете, как работать с метриками из разных сфер бизнеса
Получите навык анализа состояния продукта на примере агрегатора такси

3. Коммуникация в функциональных командах для data analyst

Узнаете, из кого состоят функциональные команды в аналитике данных
Поймете, как различные специалисты работают друг с другом в команде

4. Приоритизация и сторителлинг

Получите навык приоритизации задач с помощью финансовых кейсов
Рассмотрите стандартные ошибки сторителлинга

SQL

1. Базы данных и введение в SQL-запросы

Познакомитесь с основными типами баз данных
Узнаете о множественных IDE и диалектах
Узнаете, как приводить таблицы к третьей нормальной форме

2. Основы работы с SQL

Сможете работать с простейшими SQL-запросами
Разберетесь, как комбинировать условия с помощью логических операторов в SQL для анализа данных
Освоите навыки работы со строками в SQL

3. Обработка и трансформация данных в SQL

Поймете систему работы с датой и временем в SQL
Узнаете, как использовать условную конструкцию case when
Поработаете с оператором distinct

4. Агрегация данных в SQL

Изучите возможности агрегирующих функций SQL
Сможете проводить группировку
Узнаете, как работать с фильтрацией сгруппированных результатов

5. Соединение таблиц. Часть 1

Получите навык соединения таблиц в SQL с помощью конструкции join
Узнаете разницу между различными типами join

6. Соединение таблиц. Часть 2

Познакомитесь с возможностями продвинутых техник соединения таблиц
Освоите вертикальное соединение таблиц

7. Подзапросы

Познакомитесь с новым понятием «подзапрос»
Получите навык решения задач с множественными подзапросами

8. Временные таблицы

Познакомитесь с новым понятием «временная таблица» (СТЕ)
Потренируетесь в решении задач с подзапросами и СТЕ

9. Оконные функции. Часть 1

Узнаете, что такое оконная функция, окно и ранжировочный признак
Познакомитесь с ранжировочными оконными функциями: ROW_NUMBER, RANK и DENSE_RANK
Поймете, как работать с оконными функциями LAG и LEAD

10. Оконные функции. Часть 2

Узнаете, как применять группировочные функции в качестве оконных
Получите возможность отработать материал на примере скользящего среднего

Теория вероятностей

1. Основы теории вероятностей

Научитесь мыслить в терминах событий и вероятностей
Пройдете базовые понятия из теории вероятностей
Получите навык решения простых задач на независимые события

2. Условная вероятность

Познакомитесь с новым понятием априорной и апостериорной вероятности
Получите возможность отработать полученные знания на задачах на условную вероятность Байеса

3. Комбинаторика

Разберетесь с основными определениями комбинаторики
Научитесь решать простейшие задачи на поиск количества сочетаний и размещений

4. Введение в статистику

Познакомитесь с базовыми понятиями статистики для аналитиков данных
Научитесь проводить квантильный анализ выборки

Центр карьеры. Часть 1

1. Подготовка к поиску работы

Создадите сильное резюме, которое отражает имеющиеся у вас навыки в новом виде профессиональной деятельности — анализе данных
Узнаете, как отбирать выгодные вакансии в сфере аналитики данных
Поймете, насколько вы уже готовы к трудоустройству как аналитик данных

2. Подготовка к собеседованию

Освоите навык успешного прохождения собеседования на позицию в новой сфере информационных технологий и не только

Центр карьеры. Часть 2

1. Подготовка к процессу трудоустройства

Получите уроки по процессу трудоустройства по профессии аналитика данных
Встречи с карьерными консультантами
Встречи с наставниками — экспертами в анализе данных

2. Собеседования с рекрутерами

Узнаете, что считается преимуществом в резюме начинающего аналитика данных
Получите возможность отработать навык собеседования
Получите список каверзных вопросов, которые задают на собеседованиях, и прорепетируете ответы на них

Основы работы в Python для аналитики данных

1. Введение в язык Python

Напишете свои первые команды в инструменте Jupyter Notebook
Познакомитесь с основными типами данных для анализа данных
Поймете систему работы со строками в Python

2. Циклы и списки

Познакомитесь с таким типом данных, как список
Узнаете, как работать с простейшими циклами типа for
Сможете писать условные конструкции на языке Python

3. Множества и словари

Освоите навыки работы с множествами и словарями в Python
Построите цикл while

4. Создание функций в Python

Освоите навык создания своих функций
Обработаете ошибки при отработке функции

5. Библиотека Pandas. Часть 1

Познакомитесь с новыми объектами «датафрейм» и «серия»
Узнаете об индексации датафреймов
Научитесь фильтровать и ранжировать датафреймы

6. Библиотека Pandas. Часть 2

Поймете, как работать с агрегирующими функциями языка программирования Python
Научитесь проводить группировку датафрейма

7. Лямбда-функции

Научитесь «маппить» функции
Познакомитесь с лямбда-функциями

8. Визуализация в Python

Узнаете, как работать с графиками в Python, используя библиотеки matplotlib и seaborn
Построите панели из множественных визуализаций с помощью специальных инструментов

A/B-тесты

1. Распределения в Python

Познакомитесь с нормальным распределением
Поймете, как работать с правилом трех сигм с помощью языка программирования Python

2. Параметрические гипотезы в Python

Сможете выдвигать статистические гипотезы
Освоите навык проверки гипотез с помощью функций языка программирования Python

3. А/В-тестирование: введение и возможности

Познакомитесь с одной из самых популярных техник в аналитике данных — с A/B-тестированием
Узнаете некоторые подводные камни при построении экспериментов
Научитесь оцифровывать результаты A/B-тестирований с помощью инструментов

4. Продвинутое A/B-тестирование

Поймете, как рассчитывать время, необходимое для проведения А/В-тестирования
Освоите навык проверки эксперимента при помощи А/В-тестирования
Познакомитесь с такими новыми понятиями, как сетевой эффект и Switchback-тестирование

5. Контроль длительности A/B-тестирований

Узнаете, как работать с алгоритмическими и бизнес-ориентированными техниками для сокращения времени A/B-тестирований

Дипломная работа аналитика данных

1. Дипломная работа

Во время курса вы будете регулярно работать с реальными задачами аналитиков данных
Мы подробно расскажем, как, в каком порядке и с помощью каких инструментов создавать проекты, разъясним критерии и ответим на вопросы

2. Разработка дипломной работы

Вы получите и выполните большое практическое задание на основе реальных данных: исследуете результаты A/B-теста в продуктовом ретейлере с помощью Python

3. Защита дипломной работы по аналитике данных

Презентуете свою работу, защитите результаты и ответите на вопросы от экспертов в аналитике данных

4. Выпускной

Не как в институте, но тоже праздничный: встретитесь с одногруппниками, командой наставников и преподавателями на онлайн-вечеринке после курса, поделитесь впечатлениями и обсудите планы

Центр карьеры: финальный этап курса

1. Работа над ошибками

6 консультаций с рекрутером по поиску работы
5 мастер-классов по решению тестовых заданий из новой сферы деятельности

2. Высокие, но реальные цели

Ориентируемся на конкретную зарплатную планку и не собираемся ее опускать
Устраиваем вас на рентабельную работу в сфере аналитики данных, а не на бесплатную стажировку
Помогаем с поиском работы всем студентам курса

3. Понятная схема возврата

Честно и прозрачно прописали систему возврата в договоре

4. Прозрачный и понятный договор

Написан человеческим языком
Актуальные программы обучения и необходимые навыки — это наше обязательство
Все условия закреплены в договоре — юридическом документе, потому что мы уверены в качестве наших курсов и программ

Получите полную программу на личной консультации

Как будет выглядеть
ваше резюме

Владею инструментами:

Аналитик данных

от 90 000 ₽

Мои знания и навыки

Это SQL — язык запросов. Он нужен, чтобы управлять базами данных

Это как иксель, только онлайн

Это программа Excel. В этом инструменте есть возможность создавать таблицы, хранить данные и управлять ими

Это Python — язык программирования. Аналитик на нём пишет команды и делает данные наглядными

Знаю статистические методы, чтобы определять тенденции в бизнес-проектах

Умею делать презентации с визуализацией данных в BI-инструментах

Понимаю, как оптимизировать бизнес-процессы на основе собранных данных

Использую искусственный интеллект, чтобы ускорять работу

Умею проводить A/B-тестирования и выдвигать гипотезы

Знаю, как разрабатывать и внедрять стратегические инициативы и планы на основе аналитики

Умею сегментировать рынок для более точного таргетирования

Понимаю особенности сферы информационных технологий

Проекты в портфолио программиста по анализу данных после курса

Аналитика пользовательской активности и выручки в игре

Напишете код для расчета DAU/WAU/MAU, автоматизируете оценку доли проблемных сессий по типам устройств, запрограммируете анализ вирусного роста и динамики выручки с учетом маркетинговой кампании.

Результат: автоматизированная аналитика пользовательской активности и выручки в игре, воспроизводимая на любых новых данных.

Технологии: SQL (PostgreSQL, JOIN, CTE, CASE WHEN, агрегация), Python для постобработки и автоматизации.

Анализ транзакций розничной сети с помощью Python

Напишете скрипты для поиска операционных аномалий, автоматизируете расчет влияния маркетинговой акции на выручку и прибыль, запрограммируете вычисление динамики ключевых метрик по периодам.

Результат: аналитический отчет и интерактивный дашборд, построенные с помощью кода, которые показывают эффект промоактивности на финансовые показатели бизнеса.

Технологии: Python (pandas, numpy), SQL, автоматизация расчетов, программируемые дашборды.

Анализ клиентской базы и выручки с помощью Python и Jupyter Notebook

Напишете код для расчета среднего чека, выручки и LTV, автоматизируете оценку влияния маркетинговой акции, запрограммируете сегментацию пользователей по возрасту и городам.

Результат: аналитический отчет с визуализациями, который выявляет сегменты с наибольшим потенциалом роста. Все расчеты воспроизводимы одним скриптом.

Технологии: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), Jupyter Notebook, автоматизация пайплайнов расчета.

Курс «Программирование для анализа данных» — это база

Потом получите возможность уйти в любую сферу аналитики данных или получить повышение на нынешнем месте.

BI-аналитик

Веб-аналитик

Системный аналитик

Продуктовый аналитик

Финансовый аналитик

Аналитик данных

Прогнозный аналитик

Бизнес-аналитик

Специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению

Мы знаем, что нужно работодателю

Мы анализируем, какие навыки сейчас востребованы, и обновляем программы. Так мы учим только актуальному.

Центр карьеры Skypro проводит исследование вакансий. Например, насколько много их сейчас на рынке. Затем делаем выводы и изучаем, какие стратегии помогут найти работу быстрее.

1 раз в квартал →

100+ работодателей

доверяют нам подбор сильных специалистов: присылают свежие вакансии, приглашают студентов на стажировки, проводят отборочные встречи и забирают лучших в свои команды.

От 3 лет

опыта в консультировании у карьерных экспертов Skypro. Они знают, как действовать на собеседовании, чтобы вас взяли.

Преподаватели, которые вас научат

Данила Елистратов

Работал в Home Credit Bank, Citymobil, Nielsen. Учился в НИУ ВШЭ и Сорбонне. В сфере аналитики данных больше 5 лет.

Ключевой навык Данилы — автоматизация больших данных.

Денис Иванов

Лидирует направление продуктовой аналитики в «Магнит Tech». Выстроил с нуля процессы в «Т-Банке», работал старшим аналитиком данных в команде МТС.

Ключевой навык Дениса — A/B-тесты, провел их больше сотни. Может составить дашборд из чего угодно.

Эксперты курса каждый день пишут код для анализа данных в крупных проектах — и научат вас этому на реальных рабочих инструментах.

Сразу после оплаты вы получаете доступ к нашей платформе — и тут же можете начать осваивать материал. Занятия и домашки открываются два раза в неделю, а еще регулярно проходят прямые эфиры с экспертами. Всё это — чтобы вы полноценно изучили новую сферу и нашли любимое дело.

Как проходит учеба

Света Шиманская

Руководительница продукта

Центр карьеры Skypro — команда консультантов с глубокой экспертизой в найме сотрудников. Они знают, каких специалистов ищут работодатели, — и помогают ими стать.

Начнете искать работу уже во время учебы

В центре карьеры научитесь:

грамотно упаковывать свой опыт

отвечать на каверзные вопросы рекрутеров

выбирать только проверенных работодателей

презентовать себя

Составим резюме

Сделаем два резюме: на hh.ru и зарубежной платформе — так вы сможете искать работу по всему миру. А еще проверим каждое по полному чек-листу из 40 пунктов.

Напишем сопроводительные письма

Расскажем, как формулировать короткие и точные тексты под конкретную компанию. Покажем, почему универсальные письма работают хуже, и научим адаптировать отклик под любую вакансию.

Проанализируем отказы и отклики

Вместе разберем путь от первого отклика до собеседования, выясним, что пошло не так, и проведем работу над ошибками.

Соберем портфолио

Сделаем портфолио из коммерческих проектов — их вы выполните во время учебы по заданию от компаний-партнеров и сможете показывать работодателям, что умеете.

Проведем тренировочное собеседование с наставником

Там вы сможете ошибаться, задавать вопросы и отрабатывать навыки общения, полученные на курсе.

составите пошаговый карьерный путь к новой работе

поймете, как применить прошлый профессиональный опыт в новой сфере аналитики данных

подберете профессию под ваши знания и навыки

На бесплатной диагностике с консультантом обсудите свои карьерные перспективы:

Истории и отзывы выпускников

Точка А

Работал менеджером по продажам в крупной оптовой компании. Каждый день вносил данные в Excel, но ручные отчеты отнимали часы. Хотел остаться в своей компании, но работать эффективнее и получать больше.

Точка Б

Перешел в отдел аналитики, автоматизировал выгрузки через Python, строит дашборды и составляет прогнозы для отдела закупок. Доход вырос с 60 000 ₽ до 120 000 ₽.

Менеджер

Программист для анализа данных

Алексей Барышников

Точка А

Работала бухгалтером, считала выручку и расходы, но всё вручную: копировала данные из одной таблицы в другую, перепроверяла и искала ошибки. Устала от проверок и авралов.

Точка Б

Устроилась аналитиком в сервис доставки. Работает удаленно без стресса, повысила зарплату на 30% и планирует развиваться в профессии.

Бухгалтер

Аналитик данных

Ольга Секетина

Точка А

Преподавал физику в колледже. Объяснял законы, проверял лабораторные работы, но чувствовал, что хочет не учить формулам, а применять логику и математику к реальным задачам.

Точка Б

Устроился аналитиком в логистическую компанию. Теперь каждый день видит, как его работа влияет на бизнес.

Преподаватель

Аналитик данных

Виталий Созинов

Точка А

Работала помощником маркетолога в интернет-магазине, не хватало системных знаний. Поняла, что хочет больше работать с гипотезами, метриками и таблицами.

Точка Б

Стала аналитиком данных в сети фитнес-клубов: собирает и анализирует данные о посещаемости, удержании клиентов и эффективности акций. Теперь каждое маркетинговое решение подкреплено цифрами, а не догадками. Зарплата увеличилась с 40 000 ₽ до 75 000 ₽.

Помощник маркетолога

Аналитик данных

Алина Старовойтова