Анализ и аналитика данных

Описание
Курс: Аналитик данных (Профессиональная переподготовка)

Станьте востребованным Data Analyst

Курс профессиональной переподготовки с присвоением квалификации

520 часов • Диплом установленного образца • 100% практика
Учебный план
Учебный план и рабочая программа скачать
Учебный план и рабочая программа
дополнительного профессионального образования по образовательной программе «Анализ и аналитика данных»
в объёме 520 академических часов
Учебный план показать
№Дисциплины (модули)Часы
1Итоговая аттестация8
Рабочая программа показать
в объёме 1040 академических часов
Учебный план показать
№Дисциплины (модули)Часы
1Итоговая аттестация8
Рабочая программа показать
Для кого

Для кого эта программа?

Свитчеры (Newcomers) Желающие перейти в IT-сферу с фундаментальной базой и официальным дипломом.
Маркетологи и финансисты Те, кому тесно в рамках Excel и кто хочет автоматизировать аналитику на Python.
Госслужащие Специалисты, работающие с государственными данными и цифровыми экосистемами.
Менеджеры продуктов Чтобы принимать Data-driven решения и понимать архитектуру данных проекта.
Запись
Договор
КП
Коммерческое предложение
Еще
Образцы
Образцы дипломов и удостоверений
Преподаватели

Алексеева Мария Сергеевна
Культура и искусство, право, управление, экономика

Алексеев Владимир Михайлович
Культура и искусство, право, управление, экономика
Отзывы
Никаноров Андрей Петров... 01.09.2016
Очень продуктивное обучение.
Иванова Лилия Сергеевна 11.11.2016
Спасибо большое за обучение. Б...
Очирова Светлана Доржие... 17.12.2016
С наступающим Новым годом!
Акимова Наталья Валерье... 23.12.2016
Письмо о завершении обучения, ...
Столярова Татьяна Петр... 26.12.2016
Все устраивает
Вход в демо
Вход в демо-версию курса
Курс: Аналитик данных (Профессиональная переподготовка)

Станьте востребованным Data Analyst

Курс профессиональной переподготовки с присвоением квалификации

520 часов • Диплом установленного образца • 100% практика
(Если Вы тоже будете учиться, нажмите на кнопку «Слушатель – я»)
ФИО слушателей (каждого в новой строке)
или Число слушателей (в первой строке)
Имеет образование
Нужны часы
Цена за 1 чел
Информация об акциях и промокодах
Слушателей: 0 | Сумма: 0 руб.
Перейти в CRM для клиентов

О чем этот курс?

Это глубокое погружение в мир данных, построенное на строгом соответствии профессиональным стандартам РФ (Приказы 462н и 61н). Мы готовим специалистов, способных не просто строить графики, а управлять стратегическими активами компании.

Вы освоите полный цикл: от сбора цифрового следа до разработки и обучения прогнозных моделей.

Для кого эта программа?

Свитчеры (Newcomers) Желающие перейти в IT-сферу с фундаментальной базой и официальным дипломом.
Маркетологи и финансисты Те, кому тесно в рамках Excel и кто хочет автоматизировать аналитику на Python.
Госслужащие Специалисты, работающие с государственными данными и цифровыми экосистемами.
Менеджеры продуктов Чтобы принимать Data-driven решения и понимать архитектуру данных проекта.

Почему выбирают нас?

  • Юридическая чистота: Программа включает функции ТФ "Обеспечение защиты данных" и "Управление метаданными", что критично для HR крупных корпораций.
  • Актуальный стек: Python (Pandas, Scikit-learn), SQL, Big Data, Power BI и внедрение ИИ-инструментов.
  • Портфолио: 12 практических модулей = 12 кейсов в вашем резюме + дипломный проект по реальному бизнес-кейсу.
  • Карьерный лифт: Мы учим не только анализу, но и презентации результатов анализа данных цифрового следа заказчику.

Зачем это вам?

Рынок труда требует подтвержденных компетенций. Вы научитесь проводить контроль качества данных, проектировать архитектуру хранилищ и станете незаменимым звеном в принятии управленческих решений.

Средняя зарплата выпускника через год работы: от 150 000 руб.

  • Дата начала обучения
  • Индивидуальное: с 23.04.2026
  • Текущая группа: с 01.04.2026
  • Новая группа: с 01.05.2026
Анализ и аналитика данных профессиональная переподготовка с выдачей диплома о профессиональной переподготовке
и присвоением квалификации по профстандартам
520 ак. часов
  • Сокращенный срок обучения: 30 дней
  • Мин. срок обучения: 88 дней
  • Макс. срок обучения: 182 дней
  • Личный кабинет доступен до: 30.06.27
  • Приложение к диплому: да
1040 ак. часов
  • Сокращенный срок обучения: 60 дней
  • Мин. срок обучения: 176 дней
  • Макс. срок обучения: 270 дней
  • Личный кабинет доступен до: 30.06.27
  • Приложение к диплому: да

Бонусы и акции

в наличии документ о пройденных курсах в объеме:
льготная стоимость обучения:
документы об образовании, полученные не более 5 лет назад, содержащие слова «повышение квалификации», «профессиональная переподготовка»
устанавливается индивидуально
другие возможности:
Перезачет (зачет)
сертификатов, свидетельств, удостоверений, дипломов по аналогичным программам, пройденным ранее когда-либо в любом учебном заведении
Сокращение срока обучения
Включение в раннюю группу
по просьбе заказчика возможно включить слушателя в более раннюю группу
Сокращение срока обучения
Замена слушателя
по просьбе заказчика возможно заменить слушателя на другого слушателя
В течение всего срока обучения
Бесплатно

Программа 

Учебный план программы (520 часов)

Разработано на основе ПС 462н и 61н

Модуль 1. Методология и введение в цифровой след

  • Сбор, выгрузка и первичная обработка данных цифрового следа
  • Роль аналитика в ИТ-инфраструктуре современного предприятия
  • Постановка целей анализа на основе бизнес-задач заказчика
  • Жизненный цикл данных: от генерации до архивации
  • Обзор стека инструментов: SQL, Python, BI-системы

Модуль 2. Математический аппарат анализа данных

  • Методы описательной статистики и корреляционный анализ
  • Проверка статистических гипотез: параметрические и непараметрические критерии
  • Основы теории вероятностей в аналитических задачах
  • Математическое моделирование зависимостей в выборках
  • Интерпретация статистических аномалий и ошибок измерения

Модуль 3. Технологии работы с хранилищами данных

  • Обеспечение функционирования баз данных и хранилищ данных
  • Проектирование аналитических схем данных («звезда», «снежинка»)
  • Язык SQL: написание сложных многоуровневых запросов
  • Управление метаданными и мастер-данными
  • Оптимизация производительности запросов при больших объемах данных

Модуль 4. Программирование и алгоритмизация на Python

  • Разработка алгоритмов обработки данных цифрового следа
  • Синтаксис Python и основные структуры данных для аналитика
  • Объектно-ориентированное программирование в аналитических задачах
  • Применение стандартных библиотек для автоматизации рутины
  • Системы контроля версий (Git) и командная разработка кода

Модуль 5. Подготовка данных к анализу (Data Wrangling)

  • Очистка, преобразование и нормализация данных цифрового следа
  • Обработка пропусков и стратегии импутации значений
  • Трансформация данных в Pandas: агрегация и сводные таблицы
  • Инженерия признаков (Feature Engineering) для моделей
  • Автоматизация процессов предварительной обработки данных

Модуль 6. Визуализация и презентация результатов

  • Визуализация результатов анализа данных цифрового следа
  • Психология восприятия и принципы выбора типов графиков
  • Создание интерактивных дашбордов в BI-системах
  • Методы сторителлинга при защите аналитических отчетов
  • Построение автоматизированной отчетности по KPI

Модуль 7. Моделирование данных и прогнозный анализ

  • Разработка и обучение моделей анализа данных цифрового следа
  • Регрессионный анализ и прогнозирование непрерывных величин
  • Решение задач классификации и кластеризации клиентов
  • Валидация моделей и оценка их качества (метрики точности)
  • Эксплуатация и мониторинг моделей анализа данных

Модуль 8. Управление качеством и безопасностью данных

  • Контроль качества данных и информационных объектов
  • Разработка регламентов проверки достоверности информации
  • Обеспечение защиты данных при их хранении и передаче
  • Правовые аспекты работы с персональными данными
  • Профилирование данных для поиска скрытых зависимостей

Модуль 9. Продуктовая аналитика и эксперименты

  • Расчет продуктовых метрик (Retention, LTV, CAC)
  • Дизайн и проектирование A/B-тестирований
  • Анализ воронки продаж и пользовательского пути (CJM)
  • Юнит-экономика цифрового продукта
  • Оценка статистической значимости результатов экспериментов

Модуль 10. Архитектура данных и Big Data

  • Проектирование и сопровождение архитектуры данных
  • Основы работы с распределенными системами (Spark, Hadoop)
  • Принципы построения надежных ETL-процессов
  • Администрирование данных и управление доступом
  • Работа с неструктурированными данными и потоками

Модуль 11. Продвинутые технологии ИИ в аналитике

  • Применение ансамблевых методов (Gradient Boosting)
  • Введение в нейронные сети для анализа данных
  • Использование LLM-моделей для генерации кода и отчетов
  • Текстовая аналитика (NLP) и анализ тональности отзывов
  • Этические нормы использования ИИ в анализе данных

Модуль 12. Итоговая аттестация

  • Выбор темы и формирование ТЗ на аналитическое исследование
  • Сбор и предобработка данных для дипломного проекта
  • Реализация аналитической модели или системы дашбордов
  • Оформление работы согласно требованиям профстандарта
  • Публичная защита и карьерное консультирование

Наши преимущества


Новые знания и практические навыки
Сброшюрованные тексты лекций
Документ об обучении или образовании
Электронные материалы, видеокурсы
Гибкий график очных занятий