Профессия Аналитик

  • Освоите востребованную профессию всего за 10 месяцев
  • Научитесь применять математические методы анализа данных и упаковывать цифры в понятные дашборды
  • Получите навыки работы с Python, Git, Flask, Chat GPT и другими инструментами
Будете учиться у действующих сотрудников Amazon, «Яндекс», Mail.ru
Добавите несколько сильных кейсов в портфолио
Пройдете стажировку в крупной компании
Получите официальный диплом установленного образца о профпереподготовке
Беспроцентная рассрочка для жителей России или Казахстана.

Курс для тех, кто хочет

Сделать первый шаг к освоению новой профессии

Научим работать с базами данных и проводить исследования с нуля. Это откроет вам путь в востребованную сферу и возможность работать из любой точки мира.

Повысить уровень профессионализма

Поможем прокачать текущие навыки, пополнить портфолио сильными кейсами и подняться по карьерной лестнице.

Повысить чек

Расскажем, как лучше подать то, что вы уже умеете, расширим ваши профессиональные компетенции. Вы станете более сильным специалистом и сможете больше зарабатывать.

Чему вы научитесь

Базовый анализ данных

Работать с инструментами для базового анализа данных и применять их для исследовать ЦА, рынков, конкурентов, чтобы находить точки роста

Продвинутый анализ и автоматизация

Использовать продвинутые инструменты анализа данных для автоматизации работы. Делать выводы с математической точностью и переводите большой объем данных в понятные дашборды для принятия обоснованных решений.

Базовая программа — 10 месяцев

Свободный график

Никаких жестких дедлайнов. Сроки выполнения заданий устанавливаете вы сами. Удобно совмещать с учебой или работой. А если нужно отдохнуть, поставьте занятия на паузу.

Менторское сопровождение

Вашими наставниками станут практикующие UX/UI-дизайнеры. Они будут проверять домашние задания и помогут разобраться в сложных вопросах.

Фокус на практику

70% курса состоит из практических заданий. Прокачивать навыки вы будете на настоящих кейсах компаний.

Комьюнити студентов

Добавим вас в чат в Telegram с однокурсниками. Там можно будет генерировать идеи, обмениваться опытом и поддерживать друг друга.

Программа курса

Курс делится на ступени, блоки и специализации. После прохождения базовой программы вы сможете выбрать одну из специализаций, чтобы развить еще больше профессиональных навыков.

151
онлайн-урок на платформе ProductStar
250+
ак. часов обучения на реальных кейсах компаний
80+
заданий для оттачивания навыков
8-10
часов лекций и домашних заданий
Раздел 1 · Блоков 5

Инструменты для базового анализа данных

Освоите базовые принципы аналитики. Научитесь делать анализ ЦА, рынка и конкурентов, а также находить слабые места и предлагать лучшие решения. Овладе
Продуктовая аналитика
  • Задачи и инструменты аналитика данных
  • Роль и место аналитика в команде
  • Управление продуктом на основе модели Lean Canvas
  • HADI циклы
  • Основные типы бизнес-метрик и Lean Analytics
  • Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик
  • Декомпозиция метрик и работа с кастомными метриками
Google Sheets и Excel для задач аналитики
  • Основы работы в Google Sheets
  • Сводные таблицы
  • Форматирование данных
  • Визуализация данных
  • Базовые вычислительные функции и формулы
  • Логические функции и инструменты
  • Текстовые функции и инструменты
  • Работа с диапазонами
  • Массивы
  • Прогнозирование
SQL для анализа данных
  • Введение в блок SQL
  • Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
  • Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
  • Преобразование и сортировка данных (часть 1)
  • Преобразование и сортировка данных (часть 2)
  • Группировка данных
  • Введение в базы данных
  • Объединение таблиц
  • Подзапросы SELECT и FROM
  • Подзапросы JOIN и WHERE
  • Обновление, добавление и удаление данных
  • Создание, изменение и удаление таблиц
  • Операции с текстом и оконные функции
  • Ускорение и оптимизация запросов, табличные выражения
  • Практический проект LEGO
  • Обзор основных программ
Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
  • Введение в digital-аналитику: основные понятия и инструменты
  • Базовые настройки инструментов аналитики Google Analytics и Yandex Metrica
  • Основные отчеты Google Analytics. Метрики и параметры
  • Метрики и параметры. Основные отчеты Yandex Metrica
  • GTM особенности работы и основные возможности
  • Расширенные возможности GTM. Практические кейсы
  • Google Analytics 4: Важные особенности и возможности
  • Переход с Google Analytics на Google Analytics 4
  • Инструменты app-аналитики
  • Основные отчеты App Metrica
  • Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — BigQuery, ClickHouse, OWOX BI
  • Мобильная аналитика и A/B-тесты
Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев
  • Анализ целевой аудитории и конкурентов
  • Введение в инструменты исследований
  • Принципы и подходы Customer Development
  • Введение в Customer Development
  • CustDev: исследования
  • CustDev: практика исследований
  • CustDev: реализация
Раздел 2 · Блоков 7

Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных

Научитесь применять искусственный интеллект в работе, анализировать бизнес-процессы и переводить большой объем цифровой информации в лаконичные и нагл
A/B-тестирование
  • Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
  • Основы математической статистики для A/B тестирования
  • Статистический тест для оценки результатов A/B эксперимента
  • Цель и метрики A/B теста
  • Практическая реализация A/B теста
  • Продвинутые методики тестирования
  • Инструменты для A/B тестирования
Unit-экономика и работа с данными
  • Unit-экономика
  • Жизненный цикл клиента и когортный анализ
  • Работа с бюджетами
  • Нюансы бюджетов и P&L
  • Прикладная аналитика
  • Feature Adoption
  • Growth Hacking
  • Монетизация
Основы Python
  • Введение в Python
  • Типы данных, функции, классы, ошибки
  • Строки, условия, циклы
  • Списки и словари в Python
  • Пакеты, файлы, Pandas – начало
  • Pandas – продолжение
  • Визуализация данных
  • Базы данных и статистика
  • Многопоточность
  • Веб-сервер flask и контроль версий GIt
  • Итоговый проект
Система контроля версий Git. Flask
  • Системы контроля версий
  • Знакомство с Git и GitLab
  • Разработка API на Flask
  • Практический проект на flask
Мат. статистика и математика для аналитика
  • Введение в статистику
  • Статистические критерии
  • Дисперсионный анализ
  • Корреляционный анализ
  • Регрессионный анализ
  • Факторный анализ
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации
Использование Power BI и визуализация данных
  • Введение в Power BI
  • Power Query. Получение и преобразование данных
  • Модель данных в Power BI
  • DAX (Data Analysis Expressions)
  • Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
  • Power BI Service и создание дашборда
  • Power BI и Python
  • Итоговый проект: Uber & Lyft
Работа с Tableau и дашбордами
  • Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
  • Модели данных и Табличные вычисления
  • Параметры и уровни детализации в Tableau
  • Псевдонимы, сортировка, Actions
  • Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
Раздел 3 · Блоков 1

Специализация — Data Scientiest

Data Scientiest
  • Кто такой Data Scientiest
  • Знакомство с машинным обучением
  • Линейная регрессия
  • Бинарная классификация
  • Валидация. Почему это важно
  • Решающие деревья
  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
  • Feature Engineering, Feature Selection
  • Градиентный бустинг
  • A/B тестирование
  • Обучение без учителя
  • Введение в рекомендательные системы
  • Метрики и бейзлайны
  • Матричное разложение
  • Рекомендации через поиск ближайших соседей
  • Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
  • Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Раздел 4 · Блоков 1

Специализация — Маркетолог-аналитик

Маркетолог-аналитик
  • Введение в маркетинговую аналитику
  • Выстраивание аналитики в performance маркетинге
  • Сквозная аналитика или считаем LTV
  • Основы CRM-аналитики. Сегментация клиентов
  • Введение в маркетинговые исследования
Бизнес-аналитик
  • Кто такой Бизнес-аналитик?
  • Моделирование бизнес-процессов
  • Бизнес-требования и дизайн
  • Тестовые сценарии
  • Генерация и выбор решения. Бенчмарк
  • Проект: оптимизация бизнес-процесса
Системный аналитик
  • Кто такой системный аналитик?
  • Виды, критерии и источники требований
  • Регулирующие документы, нотации
  • Пользовательские интерфейсы
  • Программные интерфейсы
  • Документирование
ChatGPT для аналитика
  • Введение в ChatGPT и его использование в аналитике данных
  • Подготовка данных для взаимодействия с GPT
  • Основы и архитектура GPT моделей
  • Интеграция Chat GPT в прикладные системы и сервисы
  • Обучение и дообучение Chat GPT на специфических данных
  • ChatGPT для автоматической классификации и кластеризации данных
  • Использование ChatGPT для предсказаний временных рядов и поведенческих моделей
Раздел 5 · Блоков 1

Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Как расти в руководителя аналитики
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации

Тарифы

Стандартный
6 000 /мес.
55%
320 000 

6 000 ₽ / месяц
х 24 платежа в рассрочку
или одним платежом с дополнительной скидкой 10% – 129 600 ₽

  • Гарантия трудоустройства
  • Поддержка ментора и куратора на всех этапах обучения
  • Стажировка в партнерских компаниях
  • Доступ к материалам курса на 3 года
  • Доступ к комьюнити специалистов
     
Продвинутый
7 278 /мес.
56%
397 000 

7 278 ₽ / месяц
х 24 платежа в рассрочку
или одним платежом с дополнительной скидкой 10% – 157 212 ₽
 

  • Все опции стандартного тарифа
  • Доступ к мини-курсам по смежным специальностям и навыкам
  • Помощь на испытательном сроке
  • 4 индивидуальные видеовстречи 1-на-1 с ментором и сопровождение
     
Премиум
8 230 /мес.
57%
689 000 

8 230 ₽/ месяц
х 36 платежей в рассрочку
или одним платежом с дополнительной скидкой 10% – 266 643 ₽
 

  • Все опции продвинутого тарифа
  • 40 индивидуальных видеовстреч 1-на-1 с ментором и сопровождение
  • Составление PDP — индивидуального плана карьерного развития
  • Возможность выбрать ментора

Остались вопросы?

Записаться на курс и получить бесплатную консультацию
Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности
Часто задаваемые вопросы

Что нужно для обучения на аналитика?

Стандартный набор –– стабильный интернет, ноутбук или ПК. Лекционную часть можно смотреть с телефона, например, по пути на работу или учебу. Это позволит вам оптимизировать свое время.

Кем я буду работать после курса?

  • Если обучение не оплачивал работодатель, мы разместим ваше резюме в нашей базе, из которой в дальнейшем его может забрать ваш будущий работодатель.
  • Консультант поможет вам составить резюме и написать сопроводительное письмо. Перед собеседованием вы пройдете тестовое интервью. А сильные кейсы и диплом придадут вам уверенности в себе.
  • Практическая часть обучения базируется на кейсах реальных компаний. В процессе учебы вы также познакомитесь с ведущими специалистами отрасли и представите им свои проекты.
  • 80% наших студентов находят работу еще в процессе обучения. Но если возникнут сложности, HR и нетворкинг обязательно помогут.

Какие проекты попадут в моем портфолио?

Ваши будущие кейсы –– это успешно выполненные домашние задания. В основе каждого –– реальные проблемы крупных компаний.

Дипломная работа тоже будет состоять из успешно выполненных практических заданий.

Как искать работу после курса?

Для этого у нас есть Карьерный центр ProductStar. Специалисты помогут составить резюме под конкретную вакансию и написать сопроводительное письмо.

Если не получится пройти собеседование с первого раза, консультант разберет ваши ошибки, чтобы вы могли попробовать снова.

Аналитик — это востребованная IT-профессия?

Бизнесу всегда необходим специалист, который поможет предотвратить совершение ошибок. Ведь каждая такая ошибка стоит денег. Поэтому спрос на аналитиков только растет.

Вы можете прямо сейчас зайти на крупнейшие платформы для поиска работы и найти более 10 000 вакансий по аналитике данных.

Средняя зарплата такого специалиста — от 120 000 ₽ до 400 000 ₽ в месяц.

Зарплата после курса: от 100 000 ₽

Какие еще курсы могут мне подойти?

Если вам нравится анализировать, выявлять закономерности, работать с данными, можете рассмотреть для себя курс «Data Scientist».

А еще вы можете оставить заявку, после чего с вами свяжется менеджер. Специалист уточнит ваши интересы и предпочтения, а после поможет выбрать подходящее направление.

С какого возраста можно пойти на курс?

Возраст неважен, но оплачивать обучение можно только с 18 лет. Если вы младше, уточните у менеджера, какие еще есть варианты оплаты.

Подойдет ли мне курс?

Да, если вы начинающий специалист или хотите сменить сферу деятельности. Новичков обучаем с нуля, более опытных специалистов учим структурировать знания и отрабатывать их на практике.

Да, если вы Middle-аналитик. Восполним ваши пробелы в знаниях, познакомим с опытом и кейсами других компаний.

Что включает в себя практика и дипломная работа?

После каждой лекции идет практическое задание. На его выполнение у студентов в среднем уходит 1–2 часа. Затем работу проверяет куратор, дает обратную связь и правки. Практические задания –– это кейсы существующих компаний «Яндекса», «Сбербанка» и других.

Мы дадим вам доступы в уже настроенные сервисы (Google Analytics, Tableau, Miro, шаблоны Unit-экономики и калькуляторы A/B-тестов), чтобы вы могли поближе с ними познакомиться.

Для поддержания мотивации студентов мы применяем разные подходы к домашней работе. Прежде чем дать задание, разбираем аналогичные примеры на онлайн-воркшопе. Часть задач вы будете выполнять в группе. Так, вы можете не только разнообразить учебный процесс, но почувствовать себя частью комьюнити.

Останется ли доступ к курсам после обучения и будут ли обновления?

Мы регулярно обновляем наши учебные программы, в последний раз делали это в 2023 году. После прохождения обучения вам будут доступны:

  • все материалы;
  • комьюнити и спикеры — можно задавать им вопросы, они продолжат консультировать вас.

Есть ли рассрочка/оплата частями?

Да, мы предлагаем беспроцентную рассрочку гражданам России и Казахстана.

Сколько длится курс и можно ли пройти его быстрее?

Курс длится 10 месяцев, но его можно проходить быстрее или медленнее. После успешного выполнения каждого домашнего задания, вам будет доступна следующая ступень. Такой подход поможет двигаться дальше, не теряя мотивацию.

Чем занимается аналитик данных?

Он собирает данные, анализирует большие объемы информации, ищет закономерности и делает выводы. Его деятельность помогает бизнесу увеличить прибыль и оптимизировать процессы.

Какую специальность можно получить на курсе?

  • Продуктовый аналитик –– помогает бизнесу запускать или улучшать IT-продукты. Находит слабые места и помогает их проработать.
  • Web-аналитик –– собирает данные о посещении сайта. Если есть спады, анализирует ситуацию и предлагает готовые решения.
  • Аналитик данных –– собирает и анализирует большие объемы данных, на основе которых в компании принимаются все стратегически важные решения.
  • Аналитик ФинТех –– просчитывает риски во время запуска новых продуктов, создает риск-стратегии, строит скоринговые модели.
  • Аналитик в сфере ретейл –– изучает прибыльность отдельных товаров и товарных категорий.
  • Аналитик маркетплейсов –– работает в сфере e-commerce, анализирует данные с маркетплейсов, повышает эффективность онлайн-продаж.
  • Аналитик BI — выявляет закономерности и тенденции, влияющие на положение компании на рынке, переводит большой объем данных в понятные отчеты и наглядные дашборды.
  • Маркетинговый аналитик –– проверяет, эффективны ли маркетинговые каналы продвижения, настраивает сквозную аналитику и составляет дашборды.

Образовательные услуги оказываются ООО «Тривиум» на основании Лицензии № Л035-01271-78/00176826 от 10 декабря 2021 года.

Реклама, ООО «Тривиум»