Специалист, который влияет на работу целых корпораций, извлекая смысл из массивов данных.
2021
100
22%
2018
2019
2020
200 000 ₽
Senior
Количество вакансий
50
222%
23%
ODS — Open Data Science — популярное сообщеcтво специалистов по работе с данными
Рост числа вакансий аналитиков данных в сообществе ODS
Changellenge >> Education
— Сотрудничаем с 85% топовых компаний России и мира — Обучаем только на реальных бизнес-задачах компаний по методологии Гарварда — Предоставляем карьерные бонусы при отборе в компании-партнеры — Собрали лучших специалистов в закрытом коммьюнити Alumni Changellenge » Education — Проводим неформальные офлайн-ивенты с экспертами из сферы и выпускниками
12
> 5000
образовательных программ
выпускников
Партнеры программы
Пропуск CV-скрининга
Пропуск CV-скрининга для всех участников 4+ курса с учетом английского Intermediate +
Для выпускников курса действует упрощенный отбор в компании-партнеры программы.
Пропуск CV-скрининга для всех участников
kept
КПМГ Россия
Пропуск CV-скрининга
наш успешный опыт мы включили в программу
Программа рассчитана на участников c любым уровнем знаний. Вы сможете освоить профессию, не имея профильного образования или опыта работы. Вас будут поддерживать опытные эксперты и кураторы.
Благодаря знанию SQL вы сможете самостоятельно выгружать нужные данные из баз данных без помощи разработчиков. Также вы сможете провести быстрый первичный анализ данных прямо на этапе написания SQL-запроса, без использования дополнительных инструментов (Excel, Python и др.).
1. Вводный блок
Что такое SQL и базы данных;
Применение SQL в бизнес-анализе;
Различные типы СУБД.
2. Основы работы с PostgreSQL
Создаем первую таблицу с помощью PostgreSQL;
Как фильтровать и сортировать данные;
Основные виды запросов;
Как добавлять изменять и удалять данные;
Как ускорить работу с помощью индексов;
Как построить сводную таблицу. Агрегирующие функции;
Как объединять таблицы.
3. Упрощаем и ускоряем работу с PostgreSQL
Как (и зачем) писать вложенные запросы. Концепция CTE;
Как выполнять сложные вычисления. Оконные функции;
Как работать с огромными таблицами. Партицирование.
4. Другой тип СУБД* на основе ClickHouse
Как писать простые запросы с помощью ClickHouse;
Как агрегировать данные и объединять таблицы;
Учимся изменять таблицы и данные в них.
5. Пять кейсов для закрепления материала на практике Пример кейса: Вы попробуете себя в роли аналитика инвестиционной компании, специализирующейся на волатильных высокорискованных акциях на рынке США. Ваша задача - найти для портфеля ценные бумаги, соответствующую жестким критериям отбора.
6. Онлайн встреча с экспертом-аналитиком в Zoom, на которой можно задать интересующие вопросы.
Вы научитесь автоматизировать процессы, анализировать данные и проводить тестирования с помощью Python, а также начнете программировать и сможете применить новые знания, чтобы продвинуться по карьерной лестнице.
1. Введение в Python
Знакомство с Python, типы данных, ввод и вывод данных;
Условные выражения;
Циклы с предусловием;
Циклы с параметром;
Работа с числовой информацией;
Работа с текстовой информацией;
Списки;
Множества;
Словари;
Двумерные объекты;
Функции.
2. Библиотеки для анализа данных
Введение в библиотеки;
Библиотека NumPy;
Pandas как продвинутый Excel;
Базовая визуализация с Matplotlib;
Красивая визуализация с SNS.
3. Математика и статистика
Основы теории вероятности и статистики;
Методы описательного анализа;
Методы диагностического (разведочного) анализа;
Методы индуктивного анализа;
Методы предиктивного анализа;
Методы прескриптивного анализа
3. Предварительная обработка данных
Предобработка данных базового уровня: удаление дублей, заполнение пропусков, работа с выбросами
Предобработка продвинутого уровня: преобразование данных, отбор признаков, feature engineering
4. Python для анализа данных
Описательный анализ с помощью Python;
Диагностический анализ: графики и распределения;
Индуктивный анализ: доверительные интервалы и A/B-тестирования;
Предиктивный анализ: задачи регрессии и классификации;
Предиктивный анализ: временные ряды.
5. Итоговые индивидуальные кейсы для закрепления материала Пример кейса: Вы попробуете себя в роли аналитика в сети отелей. Руководство компании хотело бы внедрить практику овербукинга — возможности забронировать больше номеров, чем есть в отеле. Ваша задача — разработать модель, которая будет прогнозировать вероятность отказа клиента от бронирования, чтобы овербукинг не привел к тому, что клиенты действительно останутся без номеров.
6. Онлайн встречи с экспертом-аналитиком в Zoom, на которой можно задать интересующие вопросы.
По результатам блока вы сможете готовить данные для быстрой работы и управлять таблицей, в которой 1000+ строк, научитесь пользоваться сложными инструментами и функциями Excel для решения бизнес-задач и визуализировать результаты.
1. Вводный блок:
Навигация по Excel;
Навигация по документу и быстрое выделение;
Специальная вставка;
Блокировка документа и ячеек;
Простейшие функции;
Фильтрация и сортировка;
Как пользоваться справкой и где искать ответы;
Горячие клавиши.
2. Подготовка данных:
Импорт данных;
Функции CLEAN, TRIM, SUBSTITUTE, VALUE, TEXT;
Функции LEN, CONCATENATE, SEARCH, RIGHT, LEFT;
Удаление дублей и пустых строк.
3. Поиск данных:
Функции VLOOKUP и HLOOKUP;
Функции INDEX(MATCH);
Функции OFFSET и INDIRECT;
Поиск и замена данных в Еxcel.
4. Логические функции:
Функции IF, IF + AND, IF + OR, IFS, ISBLANK;
Вложенные функции;
Функции ошибок ISNA, IFERROR;
Функции COUNTIFS, SUMIFS.
5. Сводные таблицы:
Построение сводных таблиц;
Навигация по сводным таблицам;
Сортировка и фильтрация;
Слайсеры и визуализация.
6. Визуализация результатов:
Использование условного форматирования;
Проверка данных (Data Validation);
Графики и диаграммы в Excel;
Оформление работы в Excel.
7. Итоговый кейс для закрепления материала на практике Пример кейса: вы выступите в роли аналитика в компании - операторе сотовой связи. Вы должны провести анализ структуры использования услуг сотовой связи среди абонентов в возрасте 18–25 лет и определить, какие условия тарифа будут наиболее актуальны для данной аудитории.
8. Онлайн встреча с экспертом-аналитиком в Zoom, на которой можно задать интересующие вопросы.
По результатам блока вы сможете создавать удобные дашборды для визуализации данных в Tableau для любых профессиональных целей: тендеров, защит проектов, докладов, рабочих встреч. 1. Введение в BI-аналитику
Что такое BI-системы;
Преимущества BI-системы Tableau;
Как визуализация данных помогает бизнесу;
Основные принципы визуализации данных.
2. Создание графиков
Линейный график;
Столбчатая диаграмма;
Side-by-side диаграмма;
Комбинированный график;
Диаграмма Bullet;
Круговая диаграмма;
Точечная диаграмма (диаграмма рассеяния);
Диаграмма Bubble;
Диаграмма областей;
Карты.
3. Создание дашбордов
Объединение данных из нескольких источников;
Создание вычисляемых полей;
Фильтрация данных;
Создание сетов;
Настройка параметров;
Дополнительные интерактивные элементы.
4. Итоговый кейс для закрепления материала на практике Пример кейса: Вы попробуете себя в роли аналитика данных в агрегаторе такси. Вам нужно помочь менеджеру определить причину падения числа поездок, а затем создать интерактивный дашборд (панель данных), который поможет менеджеру в будущем самому анализировать динамику заказов.
5. Онлайн встреча с экспертом-аналитиком в Zoom, на которой можно задать интересующие вопросы.
Научитесь анализировать продуктовые и маркетинговые показатели, считать unit-экономику и формулировать гипотезы развития продукта.
Основные продуктовые метрики: конверсии, CAC, CPO, ARPPU, LTV, ROI и др.
Как продуктовые метрики связаны в юнит-экономике;
Как найти точки роста юнит-экономики через тестирование гипотез и HADI-циклы;
Фреймворки для приоритизации гипотез;
A/B-тесты как способ проверки гипотез;
Когорты и когортный анализ;
Расчет LTV и CAC по когортам.
Онлайн встреча с экспертом-аналитиком в Zoom, на которой можно задать интересующие вопросы.
Обучение на курсе построено на решении реальных бизнес-задач. По итогам курса вы решите 10+ индивидуальных кейса после каждого проекта и реализуете 3 технических командных проекта, основанные на реальных задачах бизнеса. В реализацию проекта входит:
— Q&A-сессия (бриф) с экспертами; — командная работа над бизнес-проектом с ментором; — презентация решения перед экспертами-аналитиками.
Примеры проектов:
— Фастфуд «Россия vs США» Условие: вы — дата-аналитик из крупной российской сети фастфуд-ресторанов. Бизнес расширяется и планирует выйти на рынок США. Задача: рассчитать юнит-экономику заказа (среднюю операционную прибыль на один заказ) для разных городов США и определить, где нужно открыть первые точки. В решении вы будете использовать реальные данные о фастфуд-ресторанах в США.
— Фанат и Футбол Условие: вы — аналитик данных, который выполняет частный заказ состоятельного футбольного фаната. Клиент хочет получить интерактивную панель с данными (дашборд), чтобы самостоятельно ей пользоваться и делать прогнозы исходов матчей. Задача: определить, какие факторы влияют на итоговый счет, построить прогнозную модель и сделать для нее удобную визуализацию. Здесь вы используете существующие данные о результатах футбольных матчей, игроках и даже ставках букмекерских контор.
По завершении обучения вы получите финальную бизнес-задачу и пройдете все этапы ее решения вместе с командой. Вы соберете требования, проанализируете данные, сделаете выводы и защитите результат своей работы перед экспертами-аналитиками
Вместе с действующими аналитиками и HR-специалистами вы подберете вакансию под ваш индивидуальный запрос — удаленно или в офисе, в Росcии или за рубежом — или составите пошаговый план по продвижению внутри вашей текущей компании.
Карьерные бонусы: уже только присоединившись к программе, вы пропускаете несколько этапов отбора — CV-скрининг, HR-интервью — и получаете возможность переписать тестирование, если первая попытка неудачная в компании партнеры: Ozon, kept, Strategy Partners
Карьерная ориентация: определите свои сильные стороны и зоны роста, подберете компанию и позицию в соответствии с вашими ценностями
Составление резюме и сопроводительного письма
Подготовка к разным видам собеседований
Разбор примеров тестовых заданий при отборе
Помимо этого, вы пройдете онлайн-курс по навыкам структурного и критического мышления. Вы узнаете, как декомпозировать комплексную проблему на части и научитесь исследовать бизнес-ситуацию внутри компании и на рынке, а также выбирать верную стратегию решения. Программа курса:
1. Кейс-метод: понимание ситуации
Знакомство со структурным подходом
Фреймворки для формулирования и постановки задачи
Детализация задачи с помощью PSW
2. Кейс-метод: структурирование и формирование гипотез
Разбор четырех основных правил структурирования согласно пирамиде Минто.
Практика по правильному аргументированию гипотез.
Отработка навыка построения Issue Tree.
Изучение методики формирования гипотез.
Разбор инструментов для приоритизации гипотез.
Проведение приоритизации и проверки гипотез.
3. Кейс-метод: сбор данных и анализ гипотез
Изучение трех основных этапов сбора данных.
Методы поиска информации в интернет-источниках.
Виды анализа: в каких случаях какой применять.
Шесть правил поиска нужных документов в открытых источниках.
Список основных открытых ресурсов для получения информации.
Проверка качества информации с помощью Sanity Check и Benchmarking.
Освоение и применение аналитических помощников для обработки информации (ранжирование, матрицы, сценарный подход, сегментирование, инвестиционный анализ, риск-анализ).
•Встречаетесь на закрытых онлайн-встречах с экспертами курса раз в месяц для закрепления материалов
• Задаете напрямую вопросы специалистами по навыкам и карьере
Живые воркшопы с экспертами
Уроки на образова- тельной платформе
•Смотрите уроки по 15-30 минут в любое время
•Выполняете практические задания с поддержкой кураторов
•Доступ к материалам курса на 1 год
Обучение на практике
•Решаете три командных бизнес-кейса с обратной связью от экспертов
• Решаете индивидуальные кейсы (10+) по каждому навыку для закрепления материала
Доступ к бизнес-сообществу Alumni
Попадаете в закрытое сообщество выпускников после обучения и получаете возможность: общаться с инсайдерами почти в любой компании и просматривать закрытые вакансии от лучших работодателей
вы получите диплом
Changellenge >> Education обладает образовательной лицензией. Это значит, что в конце обучения каждый ученик получит диплом установленного образца о повышении квалификации, который высоко ценится работодателями. Вы также сможете оформить налоговый вычет и вернуть 13% от стоимости курса.
таким будет ваше резюме после обучения
3 комплексных бизнес-проекта
Профессиональные навыки
Достижения
Опыт
Диплом гособразца выпускника комплексной программы Changellenge >> Профессия Аналитика данных
выгрузка данных с помощью SQL
обработка данных в Excel
расчет unit-экономики продукта
визуализация данных с помощью BI-систем
применение математических методов и основ статистики
работа с большими данными в Python
подготовка бизнес-презентаций в PowerPoint
анализ ключевых продуктовых и маркетинговых метрик
Ранее: McKinsey & Company, Amazon, Сбермаркет, Head of Customer Insights and Analytics at Kraft Heinz HQ, Product development director, Buyk
Получил степень МВА в Harvard Business School.
Аркадий Воронкин
Data Analyst в «Авито». Ранее: Commercial Analyst в «Ламода», Data Analyst в Foxintelligence. Окончил Международный институт экономики и финансов НИУ ВШЭ, получил степень Master in Data Sciences & Business Analytics в ESSEC (Франция).
Татьяна Черняк
Team Lead Data analyst VK Cloud Solutions. Отвечает за систему аналитики: обработку различных источников данных, расчет витрин, визуализацию и построение ETL пайплайнов. Ранее: работала аналитиком данных в ЦИАН и окончила МГТУ им. Баумана.
Илья Братеньков
Старший консультант в Big4, приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Больше 10 лет в программировании. Использует Python в анализе рынков, инструментов хеджирования рисков и не только.
Илианна Даненгирш
Project Leader в «Синхронизация». Ранее: McKinsey & Company, ex-Associate Consultant в Bain & Company. Окончила IE Business School и получила степень MiBA (Master in Business Analytics and Big Data).
Александр Федченко
Associate Consultant в Big3. Ранее: работал в Strategy Partners и руководил кейс-клубом РЭШ. Вел семинары по корпоративным финансам. Имеет обширный опыт преподавания, занимался подготовкой к GMAT и помог трем кандидатам получить оффер в Big3.
Даниил Логинов
Ведущий аналитик FinEx ETF, отвечает за аналитические материалы компании и сопровождение запусков ETF на Московской бирже. Ранее: инвестиционный аналитик "М.Видео-Эльдорадо.
Ксения Мензорова
Data scientist в СитиМобил в команде динамического ценообразования. Ранее: autonomous driving researcher в Inria (французская национальная исследовательская лаборатория). Образование: МФТИ и Grenoble INP
Семён Леонтьев
Strategy & Operations Associate в Acronis. Образование: МФТИ
Варианты участия
Если хотите подготовиться к успешному старту, добавить проекты в резюме и получить диплом о профессиональной переподготовке
3 проекта в команде под руководством эксперта с опытом работы в McKinsey & Company, Amazon, Сбермаркет, Kraft Heinz HQ
Онлайн-воркшопы и Q&A-сессии с экспертами-практиками
Поддержка в чате с кураторами и организаторами
Карьерный блок для подготовки к отбору
Доступ к сообществу Alumni с закрытой базой вакансий
Индивидуальная работа с HR-специалистом по трудоустройству: вместе вы будете подбирать релевантные вакансии, готовиться к каждому этапу отбора и разбирать ошибки в случае неудач.
Меня зовут Никита, пришел на программу «Профессия аналитика данных» в сентябре 2021 года. В январе 2022 я устроился аналитиком данных в крупную государственную организацию в сфере здравоохранения Москвы. На мой взгляд, в курсе отлично выстроен баланс между теорией и практикой, помимо хорошо структурированного материала, есть возможность проверить инструменты для анализа данных в деле. Полученные знания и навыки на данном курсе, помогли мне, еще до конца обучения, сменить карьерный вектор и получить оффер на позицию аналитика данных, если вы, точно решили, что, эта специальность вам близка, то, все в ваших руках.
Прежде чем прийти на курс «Профессия аналитика данных» я долго оценивал имеющиеся на рынке варианты. Изучив программу курса и, в особенности, список преподавателей, имеющих колоссальный опыт в топовых компаниях, выбор стал очевиден - курс от Changellenge >>. По моему мнению, данный курс при должном усердии даже позволит заменить годы обучения в университете. Программа действительно комплексная и позволяет изучить теоретическую часть, а также применить на практике полученные знания как индивидуально, так и посредством решения кейсов в командах. При этом обратную связь решения кейсов в Live-режиме дает Федор Лисицын, что вдохновляет на новые свершения :) Немаловажным фактором является то, что в ходе обучения есть сопровождение менторов, готовых ответить на все возникающие вопросы, поддержать в трудных ситуациях. Благодаря данному курсу у меня появилось понимание как в действительности работают аналитики данных, какие инструменты используют, какие задачи приходится решать и самому принять участие в решение аналогичных задач с использованием таких инструментов. Спасибо Changellenge >>!
Я пришел на программу, чтобы углубить свои знания в аналитике данных и освоить современные подходы в анализе и презентации данных. Я научился: структурному подходу, SQL запросам и работе в Python, Tableau. Для меня самое полезное было: знакомство с Python и Tableau, lifehacks по работе с PowerPoint, сообщество Changellenge >>. Советую этот курс людям, которые хотят работать с большим количеством данных, уметь выделять суть и презентовать выводы в формате бизнес-презентации. Думаю, что курс подойдёт для студентов 2 курса, которые хотят освоить навыки для прохождения стажировки в компаниях. Я рекомендую этот курс тем, кто хочет освоить новые инструменты, чтобы получить повышение или поменять место или сферу работы.
Я пришел на программу, чтобы освоить новую специальность, которую впоследствии намереваюсь применить в своей профессии. Аналитика данных — чрезвычайно полезная область знаний для любой профессии, включая профессию юриста. Моей целью было научиться анализировать данные, извлекать необходимую информацию и делать выводы на основании этой информации. Это поможет мне научиться управлять большими проектами и понимать, какие данные необходимы для их реализации и как эти данные анализировать.
Я советую этот курс не только тем кто собирается работать в сфере аналитики данных, но и тем, у кого есть желание понимать, как устроены большие данные и как с ними нужно работать. Курс не требует специализированных знаний и может быть полезен и интересен людям из разных профессиональных областей.
Я пришла на программу, чтобы освоить необходимые hard и soft skills для аналитики данных. Решила довериться профессионалам, чтобы обучение проходило максимально продуктивно, и я смогла применять навыки на практике. Я научилась использовать структурное мышление как в работе, так и в быту, писать запросы на SQL, анализировать данные в Excel, освоила стандартные библиотеки Python для работы с датасетами и изучила основы юнит-экономики.
Для меня самым полезным было решение реальных бизнес-задач, мой приоритет при поступлении на курс состоял в том, чтобы научится всем необходимым навыкам и составить себе хорошее портфолио, поскольку это очень важно при прохождении собеседований, как показал опыт. Этот курс подойдет для всех, людям с разным бэкграундом. Если есть желание попасть в ИТ, в частности, в аналитику данных, то его определенно стоит пройти! :)
Я пришла на программу, чтобы получить hard skills: освоить программирование, научиться качественно анализировать данные. А также развить sfot skills, чтобы проходить собеседования в крутые команды. На текущий момент я научилась программировать в SQL, совершенно новой для меня программе. После стольких лет работы в Excel, понимаешь, что в данной программе намного проще работать и анализировать большие базы данных. Также данная программа помогла мне в решении кейсов (Moscow Cup 2021 - получила HQA 25%, сейчас планирую участвовать в CEO Challenge 2022 P&G). Также благодаря курсу научилась структурировать рутинные задачи. Помимо этого, блок по soft skills помог мне развить навыки, необходимые для собеседований. Благодаря программе я прошла на стажировку в Центральный Банк России. Все блоки данного курса очень полезны как для решения повседневных задач, так и бизнес-кейсов. Для меня очень полезным стало освоение SQL. Новые навыки открыли двери в крупные банки, а также крупные FMCG компании. Также очень полезным был блок «Структурированное мышление», который очень помог в решении кейсов и в структурировании ежедневных задач. Я советую данный курс всем, кто хотел бы прокачать навыки в аналитике данных. Если Вы хотите пойти работать аналитиком, это программа создана для Вас. Данная программа рассчитана на всех, даже если у человека нет бэкграунда в анализе данных. Не сомневайтесь при выборе программы, потому что команда Changellenge >> очень крутая. Ребята всегда помогут, учтут ваше мнение и это очень круто!
За свою карьеру он успел поработать на Amazon и McKinsey & Company, долгое время возглавлял отдел аналитики e-commerce в Kraft Heinz, получил MBA в Harvard Business School, а также попал в шорт-лист Forbes «30 до 30».
Послушайте главного эксперта программы Федора Лисицына
Регистрация
Зарегистрируйтесь и получите гайд по профессии аналитика данных в подарок.
Полный скиллсет дата-аналитика: SQL, Excel, Python, Tableau, основы финучета, продуктовой и маркетинговой аналитики
3 технических проекта, 10+ мини-проектов на отработку навыков
Поддержка экспертов, кураторов и HR
Живые воркшопы и Q&A-сессии с экспертами-практиками
Карьерная поддержка и помощь в трудоустройстве
Упрощенный отбор в КПМГ, Ozon, Strategy Partners
Сопровождение HR-специалиста до оффера для участников расширенного пакета
скидка до 39% до 13 апреля
Полный скиллсет дата-аналитика: SQL, Excel, Python, BI-системы, основы продуктовой и маркетинговой аналитики
Живые воркшопы и Q&A-сессии с экспертами-практиками, поддержка кураторов и HR
Карьерная поддержка и помощь в трудоустройстве: упрощенный отбор kept, Ozon, ДРТ, Strategy Partners
3 технических командных проекта, 10+ кейсов на отработку навыков
Сопровождение HR-специалиста до оффера для участников расширенного пакета
остались вопросы?
Профессия аналитика данных востребована?
Сейчас на сайтах по поиску работы более 5000 вакансий аналитиков данных. А средняя зарплата таких специалистов составляет 130 000 рублей.
Получится ли освоить профессию без технического бэкграунда?
Да! Программа подойдет ученикам без какой-либо подготовки. Даже если вы никогда не изучали математику и языки программирования и считаете себя абсолютным «гуманитарием» — все получится, если приложить усилия.
Что если я уже проходил курсы от Changellenge >>?
В программу включены курсы по hard skiils: «Excel для бизнеса» и «Python. Анализ данных». Если вы проходили эти курсы ранее, мы вычтем их из стоимости обучения.
Я никогда еще не прошел ни один купленный курс до конца. Есть ли смысл пробовать снова?
Мы создали систему обучения, в которой вы никогда не будете одни. Вас будут сопровождать опытные эксперты, кураторы, методисты и HR-специалисты. Мы не дадим вам сдаться и поддержим в трудный момент.
Как оплатить обучение?
Вы можете оплатить обучение любым удобным способом:
банковской картой через сайт;
по реквизитам организации;
в рассрочку на 6 или 12 месяцев;
через юридическое лицо.
мы на связи!
Виктория Сыродеева менеджер образовательных проектов