Онлайн-курс
Получите актуальные навыки в универсальной сфере аналитики данных и подтвердите их дипломом ведущего технического вуза России
Когда
26 октября 2026 — 10 августа 2027
Длительность
10 месяцев
Формат обучения
Вебинары, воркшопы, видеолекции
Документ
Дипломы о профессиональной переподготовке Нетологии и МФТИ
Знаем, что вы будете делать летом
Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 9 июня, чтобы сохранить выгоду.
Одна из самых востребованных IT‑профессий к 2030 году
Аналитик данных — переводчик между цифрами и бизнесом
Он — поставщик инсайтов: данные из различных источников становятся аргументами для разработки рекомендаций.
Специалист помогает бизнесу оптимизировать процессы, находить точки роста и зарабатывать больше — на основе проверенных фактов и цифр.
В каких сферах помогает аналитика данных
Обновлённая программа с ключевыми компетенциями
Получите глубокие знания сразу в нескольких сферах, чтобы строить карьеру в аналитике, data science и инженерии данных. Научитесь работать с Python, методами ИИ и визуализации отчётов
Прикладные задачи с big data и ИИ
Освоите инструменты анализа данных и методы машинного обучения на реальных бизнес-задачах. Научитесь понимать, как разработанная модель принесёт компании выгоду
Готовый кейс в портфолио
Сможете выбрать задачу для итогового проекта и получить обратную связь от эксперта на всех этапах работы
2 диплома
Документы выделят ваше резюме среди других кандидатов на востребованные позиции
Программа разработана совместно с МФТИ
МФТИ
Нетология
Нетология
• 18 программ высшего образования запущено с вузами РФ
• Свыше 1 100 студентов обучаются на программах ВО, более 300 — успешно завершили обучение
• Лауреат премии «Эффективное образование» 2024 в номинации «Лидер в цифровой трансформации образования»
Погрузитесь в ИИ для анализа данных
Больше полезных навыков — выше шанс получить работу мечты
Разберётесь в архитектуре ИИ-агентов: научитесь создавать системы на основе ML для интеграции в бизнес-процессы
Освоите автоматизацию аналитической рутины и поиск инсайтов без вашего участия
Начнёте создавать ИИ-системы, которые думают, учатся и ускоряют аналитику в реальных проектах
Начните учиться бесплатно —пройдите демонстрационный курс
В демокурсе мы собрали примеры из теории и практики по 3 модулям программы: Python для анализа данных, базы данных и проектный практикум.
Вы сможете опробовать платформу обучения, изучить материал на лекциях и вебинарах в записи, решить практические задания и проверить себя в тестах.
• Программа профессиональной переподготовки
• На учёбу понадобится 20 часов в неделю
• Практические занятия проходят один раз в будний день и один раз — в субботу
• Видеолекции и другие полезные материалы доступны в любое время в личном кабинете
Python для анализа данных
Разберётесь в базовых типах и конструкциях языка программирования Python, научитесь их применять для получения и обработки данных. Получите навыки разработки на Python.
Основы Python
Управляющие конструкции и коллекции
Функции
Работа с файлами и пакетами
Время и даты в Python
Понятие класса
Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
Библиотека Pandas
Функции и работа с данными
Основы Git
Основы парсинга и работы с API
Математические методы анализа данных
Познакомитесь с основными теоремами комбинаторики и теории вероятности, разберётесь в математической статистике. Научитесь оперировать основными комбинаторными объектами, строить вероятностную модель, оценивать вероятность различных случайных процессов, строить и проверять статистические гипотезы, вычислять комбинаторные объекты, схемы классической вероятности.
Комбинаторика и дискретная вероятность
Случайные величины
Основы математической статистики
Методы построения оценок и статистические гипотезы
Теория графов
Анализ временных рядов и прогнозирование
Базы данных
Изучите теоретические основы работы с базами данных, структуру данных, типы данных, основные операторы и функции. Научитесь писать простые и сложные запросы, создавать базовые структуры данных, Работать в DBeaver и PostgreSQL.
Подключение к базе данных. Структура БД
Типы данных
Основы SQL
Углубление в SQL
Работа с PostgreSQL
Расширения в PostgreSQL
Современные методы анализа данных
Познакомитесь с основными понятиями анализа данных, статистических и интеллектуальных методов анализа данных. Изучите этапы внедрения систем анализа данных и процесс подготовки аналитических материалов. Научитесь формировать аналитические модели, анализировать качество полученных моделей, выбирать аналитические платформы и пакеты. Освоите навыки внедрения систем анализа данных.
Что такое статистика и для чего она нужна
Основные статистические показатели. Исследование данных
Регрессионный анализ и меры связи. Исследование данных
Работа со статистическими гипотезами и основы A/B-тестирования
Временные ряды
Рекомендательные системы
Работа с обезличенными данными
Causal Inference
Анализ больших данных
Освоите методы хранения и обработки больших данных и разработки программных решений. Научитесь выбирать подходящие технологии хранения больших данных, применять современные языки и платформы с большими данными. Получите навыки сбора, обработки и интерпретации больших данных в сфере финансов, работать с методами обеспечения безопасности и целостности данных.
Business Intelligence
Облачные технологии
Системы хранения и многомерного представления
MPP системы обработки данных
Потоковая обработка данных
NoSQL & MongoDB
PySpark
Методы искусственного интеллекта в анализе данных
Познакомитесь с основами машинного обучения и его применения в задачах, связанных с прогнозированием и определением трендов. Научитесь применять методы NLP, методы искусственного интеллекта для оценки и управления финансовыми рисками, использовать алгоритмы машинного обучения, интегрировать данные из различных источников для создания комплексных моделей и анализа.
Базовая математика в машинном обучении
Обучение с учителем (Supervised learning)
Процесс разработки проекта машинного обучения
Оценка качества алгоритмов обучения с учителем
Метод ближайших соседей
Градиентный спуск для обучения дифференцируемых моделей машинного обучения
Методы регуляризации моделей машинного обучения
Название занятияЛинейная и логистическая регрессия
Линейная классификация
Метод опорных векторов
Деревья решений
Композиции деревьев. Случайный лес
Градиентный бустинг
Обучение без учителя (Unsupervised learning)
Кластеризация
Понижение размерности
Обучение с подкреплением
Основы NLP и LLM
Инжиниринг данных
Изучите методы хранения данных, оптимизации производительности и масштабирования систем данных, обеспечения безопасности данных. Научитесь выбирать типы данных для конкретных аналитических задач, проектировать и реализовывать системы хранения данных, обрабатывать и трансформировать данные для аналитических целей, автоматизировать процессы ETL/ELT, применять методы оптимизации для повышения производительности систем данных.
Основы инжиниринга данных: типы и структуры данных
Системы хранения данных: реляционные и NoSQL базы данных
Обработка и трансформация данных: инструменты и методы
Разработка ETL/ELT процессов: от теории к практике
Оптимизация производительности и масштабирование систем данных
Безопасность данных: принципы и лучшие практики
Системы визуализации данных
Вы освоите принципы визуализации, познакомитесь с подходами к выбору нужного типа визуализации исходя из типа данных и задачи. Научитесь выбирать тип графика для конкретной цели, анализировать данные с помощью визуализации, создавать инструменты визуального представления и упрощать операционные задачи. Приобретёте навыки создания отчётов и дашбордов.
Основы визуализации данных и принципы дизайна информации
Типы графиков и визуализация для разных типов данных
Интерпретация визуализации и извлечение информации
Создания дашбордов и презентаций
Инструменты визуализации данных: BI-инструменты, SAS, DataLens, Qlik Sense, Apache Superset
Основы визуализации данных в Python (библиотеки matplotlib и seaborn)
Проектный практикум
Выберете тему и примените полученные навыки для разработки итогового проекта. В процессе вас поддержит эксперт: разберёт работу и даст рекомендации по её улучшению. Добавите проект в портфолио.
Итоговый проект
Сможете выбрать 1−2 кейса из разных направлений аналитики на основе прикладных задач и добавите проекты в портфолио
Продуктовая аналитика
Аналитика в сфере финансов
Бизнес-аналитика
Всем, кто любит цифры и хочет развиваться на стыке IT и бизнеса
• Вы хотите с нуля получить актуальную профессию и строить карьеру в аналитике
• Вам нужны инструменты аналитики в работе, чтобы решать более сложные задачи
• Вы уже работаете с данными и планируете сменить профессиональную траекторию
Оставьте заявку — мы поможем вам достичь целей
• Предложим скидку и подарим бонусный курс
• Закрепим за вами место в потоке
• Вышлем подробную программу обучения
• Пригласим на бесплатные мероприятия
Эксперты программы
Практикующие специалисты крупных компаний
Аналитик данных
Ключевые навыки
Создание базовых структур данных, сбор, обработка и интерпретация больших данных
Выявление аномалий и предотвращения мошеннических операций с помощью алгоритмов машинного обучения
Создание инструментов визуализации и упрощение операционных задач
Интерпретация результатов анализа и моделирования для принятия обоснованных бизнес-решений
Инструменты
Excel
Excel
Одна из самых популярных программ для работы с электронными таблицами. Функциональный инструмент визуализации и анализа данных
PostgreSQL
PostgreSQL
Популярная реляционная база данных с открытым исходным кодом. На её основе работают множество приложений для анализа геопространственных данных и мобильных приложений
Python
Python
Язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода
Pandas
Pandas
Программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.
BI-инструменты
BI-инструменты
Комплекс инструментов для анализа данных. Позволяет собирать, обрабатывать и визуализировать данные в интерактивных отчётах и дашбордах без IT-специалистов
DataLens
DataLens
BI-система для визуализации и анализа данных
SAS
SAS
Последовательный компьютерный интерфейс для подключения различных устройств хранения данных
Qlik Sense
Qlik Sense
Приложение для визуализации, исследования и мониторинга данных
Apache Superset
Apache Superset
Открытое программное обеспечение для исследования и визуализации данных, ориентированное на большие данные
SQL
SQL
Язык запросов к базам данных
NoSQL & MongoDB
NoSQL & MongoDB
Документоориентированная система управления базами данных
NumPy
NumPy
Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python
Ваши навыки подтвердят два официальных документа
Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документы установленного образца.
Вы получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Это усилит ваше резюме и выделит на фоне других кандидатов на востребованные позиции.
Как проходит обучение
Посещайте онлайн и офлайн мероприятия
1−2 раза в месяц встречаемся с выпускниками и студентами, разбираем полезные для профессионального роста темы
Встречайтесь с экспертами и компаниями
Разбираем требования рынка с представителями компаний и нанимающими менеджерами
Обменивайтесь опытом и знаниями
Делимся историями успехов и поражений, узнаём о рынке, чужом опыте и тенденциях профессий
Для HR и руководителей
Для сотрудников
● Подготовим аргументы и шаблон письма для HR или руководителя
● Оформим оплату от компании — договор, счёт и документы на стороне Нетологии
● Адаптируем программу, оформим договор и предоставим отчётность
по обучению
● Предложим выгодные условия для группы сотрудников
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.
Вся важная информация о программах вузов и Нетологии — в нашем боте
Знаем, что вы будете делать летом
Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 9 июня, чтобы сохранить выгоду.
1Запись на обучение
2Выбор способа оплаты
3Оплата
...
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате
