Каталог курсов

Онлайн-курс

Аналитика данных с МФТИ

Получите актуальные навыки в универсальной сфере аналитики данных и подтвердите их дипломом ведущего технического вуза России

bgRegBlockImage

Расскажем о программе подробнее

Когда

20 октября — 31 августа

Длительность

10 месяцев

Осталось 3 места

Формат обучения

Вебинары, воркшопы, видеолекции

Документ

Дипломы о профессиональной переподготовке Нетологии и МФТИ

55%
с 19.11 по 21.11

Чёрная пятница в разгаре

Дарим 7 занятий по работе с ИИ при покупке курса

Условия акции

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.

Зарплаты аналитиков данных

Всё больше компаний внедряют data-driven подход и нуждаются в квалифицированных кадрах: только на hh.ru размещено около 12 000 вакансий

Медианные зарплаты специалистов

180 000 ₽ 

в месяц

Junior

Middle

Senior

Источник: Хабр. Данные постоянно обновляются и могут отличаться от приведённых

В каких сферах помогает аналитика данных

Банковская отрасль

Задача: решить проблему с открытием счетов в приложении

Решение:

— анализ этапов взаимодействия пользователя с приложением

— определить, где теряется интерес

— предложить исследование и проверку гипотез для увеличения активности и открытия счетов

1/4

Курс для вашей карьеры в аналитике

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»

Физтех — ведущий технический вуз России

1 место в предметном рейтинге вузов: информационные технологии (2025 год)

1 место в рейтинге Forbes лучших российских вузов — 2025

330 000 ₽ зарабатывают в Москве выпускники — рейтинг IT-вузов России 2025

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 обучения —
10 месяцев

• 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

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований

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 занятия

Линейная 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

Кому подойдёт курс

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

Ваше резюме после обучения

Аналитик данных

    Ключевые навыки

  • Использование базовых типов и конструкций Python с целью получения и обработки данных

  • Составление и проверка статистических гипотез основными теоремами и методами математической статистики

  • Создание базовых структур данных, сбор, обработка и интерпретация больших данных

  • Оценка и управление финансовыми рисками методами искусственного интеллекта

  • Выявление аномалий и предотвращения мошеннических операций с помощью алгоритмов машинного обучения

  • Обработка и трансформация данные для аналитических целей

  • 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

Полностью онлайн

Учитесь в удобном для вас режиме, в любой локации, с возможностью самостоятельно планировать время. Часть лекций доступна в записи, а практические занятия проходят онлайн в реальном времени. Доступ к материалам сохраняется на протяжении всего обучения в личном кабинете.

1/4

Станьте частью профессионального комьюнити

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

Предложение для компаний

• Возможность обучить группу от 5 человек

• Диплом государственного образца

• Соответствие требованиям для получения субсидии

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.

Подробные условия

Вся важная информация о программах вузов и Нетологии — в нашем боте

55%
с 19.11 по 21.11

Чёрная пятница в разгаре

Дарим 7 занятий по работе с ИИ при покупке курса

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

11 месяцев обучения, старт 20 декабря
Запишитесь или получите консультацию
На программе осталось 3 места

Частями без переплат

5 562 ₽/месяц

12 361 на 36 месяцев

Стоимость курса

200 250

 ₽

445 000

-55%
акция действует
до 21 ноября
6007
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

11 месяцев обучения, старт 20 декабря

Аналитика данных с МФТИ

Частями без переплат

5 562 ₽/месяц

12 361 на 36 месяцев

Стоимость курса

200 250

 ₽

445 000

-55%
акция действует
до 21 ноября
6007
баллов Плюса
при оплате Яндекс Пэй

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

Запишитесь или получите консультацию

На программе осталось 3 места

Учитесь из любой точки
в любое время

Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате

Москва
Санкт-Петербург
Новосибирск
Екатеринбург
Казань
Нижний Новгород
Красноярск
Челябинск
Самара
Уфа
Ростов-на-Дону
Краснодар
Омск
Воронеж
Пермь
Волгоград
Саратов
Тюмень
Тольятти
Барнаул
Махачкала
Ижевск
Хабаровск
Ульяновск
Иркутск
Владивосток
Ярославль
Томск
Ставрополь
Кемерово
Набережные Челны
Оренбург
Новокузнецк
Балашиха
Рязань
Чебоксары
Пенза
Липецк
Калининград
Ташкент
Баку
Минск
Алматы
Ереван
Бишкек