Научитесь понимать основные метрики компаний и самостоятельно считать их, используя SQL и Google Sheets. Проводите когортный анализ и стройте прогнозы, визуализируя данные с помощью Superset и библиотек Python. Делайте выводы на основе исследований, обосновывайте их и помогайте бизнесу расти
Аналитик данных — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Он помогает компании принимать важные решения, улучшая бизнес-процессы и продукт.
Почему мы?
Глубокая проработка тем
Мы не сторонники подхода «повтори за учителем». На Хекслете решение задач идет только через реальное понимание. Вы научитесь не просто собирать данные, но и анализировать, интерпретировать их
Начнем анализировать данные на первом уроке. Вас ждут упражнения и домашние задания от наставника. А также учебные проекты с типичными для аналитика задачами из разных сфер бизнеса
Сертификат
Работодатели ценят выпускников Хекслета и даже указывают наши курсы как преимущество при найме. Сертификат — подтверждение того, что вы серьезно поработали над собой и имеете хорошую перспективу стать первоклассным специалистом
Практика с первого дня
Опытные наставники
Практикующие специалисты, которые скорректируют траекторию обучения и помогут справиться с трудностями. Вы не останетесь одни и вам не будет стыдно за результат
Подготовка к трудоустройству
На Хекслете есть программа Карьерный трек, в рамках которой вы подготовитесь к поиску первой работы в IT
Процесс обучения на Хекслете спроектирован так, что его невозможно «отсидеть» или «прослушать». Хекслет заточен на серьезную подготовку и идеально подходит для тех, кто хочет стать хорошим специалистом
трудоустраиваются без поиска работы, работодатели находят их сами
27%
получивших профессию на Хекслете, возвращаются, чтобы обучиться по другим программам
60%
выпускников получают оффер на первых пяти собеседованиях
65%
студентов из тех, что пришли на Хекслет сменить профессию, достигли своей цели и работают разработчиками
74%
становятся мидлами в течение года после обучения на Хекслете
50%
*На основании опроса 204 выпускников Хекслета, проведенного в 2021 году
Оставьте заявку, и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии
Готовы попробовать прямо сейчас?
Программа курса Аналитик данных
Будьте уверены — вы получите именно те инструменты и навыки, которые позволят вам найти работу
Мы регулярно мониторим, какие компетенции разработчиков востребованы на рынке и строим учебную программу в соответствии с этим знанием
Профессия за 9 месяцев
110 часов теории, 320 часов практики
3 модуля, 24 курса, 270 уроков, 190+ практик, 3 проекта
Карьерный трек и помощь с трудоустройством
Модуль 1. Введение в аналитику данных
Курсы
В первом модуле вы познакомитесь с основными задачами аналитика данных, узнаете, какие бывают данные и как их обрабатывать. Научитесь представлять данные в виде диаграмм и правильно выбирать диаграмму для конкретной задачи. Освоите работу с Google Sheets. Будете обрабатывать данные с помощью языка SQL и писать сложные SQL запросы
Введение
Основы Google Sheets
Первая бизнес-задача
Визуализация данных
Вторая бизнес-задача
Направления в аналитике: классический, бизнесовый, системный анализ
Источники данных
Знакомство с SQL
Математика для аналитиков
Python в аналитике
Введение
График
Масштаб осей графика
Столбчатая диаграмма
Нормированная столбчатая диаграмма
График Японские свечи
Круговая диаграмма
Точечная диаграмма
Воронкообразные диаграммы
Агрегации в аналитике
Линия тренда
Сопоставление данных нескольких вкладок
Обзор диаграмм
Одна задача — несколько диаграмм
Введение
Реляционные базы данных
Структура баз данных
Рабочий процесс
Select. Запросы на выборку
Where. Фильтрация данных
Where Null. Обработка особых значений
Where like. Фильтрация строк
Регулярные выражения
Сложные условия фильтрации
Фильтрация данных по диапазону
Поиск строк по значениям из набора
Сортировка данных
Ограничение выборки
Distinct
Агрегатные функции
group by (Группировка при выборке)
group by having (Группировка с условием)
Введение
Язык SQL
Агрегация с помощью оператора COUNT
Агрегация с помощью операторов SUM, MAX, AVG
Фильтрация данных
Группировка результатов
Сортировка результатов
Объединение нескольких таблиц
Объединение обработкой пропусков
Риски и опасности NULL
Введение
Концепция витрины
Как устроены графики
Агрегация для визуализации
Агрегация для столбчатой диаграммы
Агрегация для Сandlestick-диаграмм
Агрегация для Pie Chart
Агрегация для Scatter Chart
Агрегация для Funnel Analysis
Таблица как визуализация
Введение
Таблицы
SQL операция CROSS JOIN
SQL операция INNER JOIN
Aliases
SQL операция INNER JOIN WHERE
SQL операция INNER JOIN GROUP BY
Соединение трёх таблиц
SQL операция LEFT JOIN
LEFT JOIN вместе со значением NULL
Подзапросы
Соединения или подзапросы
SQL операция WITH
Базовый SQL
JOIN — объединение таблиц
Подзапрос
Объединение подзапросов
Конструкция WITH
Условная агрегация. CASE
Работа со строками. LIKE, REGEXP
Введение
UNION
INTERSECT
EXCEPT
Урок про множества
Введение
ROW_NUMBER
PREV_VALUE
MIN и MAX
SUM, COUNT, AVG
FIRST_VALUE и LAST_VALUE
NTILE
Агрегация с помощью SUM и COUNT
Введение
Подключение к данным
Линейный график
Столбчатые диаграммы
Воронкообразные диаграммы
Круговая диаграмма
Интерактивные фильтры
Drilldown к детальным данным
Публикация и объединение отчетов
Графики geomap и scatter
Calculated fields
Бленды, фильтры
Проанализируете базу данных торговой площадки. Визуализируете полученные данные в Looker Studio и составите итоговую презентацию с результами
Вебинары
Визуализация данных в Tableau
Продажи
Проект
Модуль 2. Аналитика данных для реальных задач
Курсы
Узнаете, с какими задачами предстоит столкнуться в финансовой, продуктовой, маркетинговой и веб-аналитике. Узнаете такие метрики, как CTR, DAU/WAU/MAU, Visits, UV, NRR, ARR, cost-per-mile, научитесь их настраивать и считать. Научитесь строго обосновывать решения, принимаемые на основе данных. Сможете проводить сквозную аналитику и помогать выстраивать стратегию маркетинга и отдела продаж
Введение
Начало карьеры в IT
Резюме
Эффективное сопроводительное письмо
Поиск работы в IT
Подготовка к интервью
Борьба со стрессом
Интервью
Работа с отказами
Вхождение в рабочий процесс
Развитие soft skills
Нетворкинг
Профиль LinkedIn как инструмент поиска работы
Введение
Классификация направлений в аналитике
Инструменты маркетинговой аналитики
Маркетинговая аналитика — базовые понятия
Маркетинговая аналитика — добавим деньги
Продуктовая аналитика — начало
Продуктовая аналитика — когортный анализ
Продуктовая аналитика — leading and lagging indicators
Продуктовая аналитика — продуктовые гипотезы, концепции A/B тестов
Финансовая аналитика — а теперь давайте попробуем заработать
Финансовая аналитика — юнит экономика
Управленческая финансовая аналитика — аллокация расходов и доходов, P&L
Сравнение двух дизайнов интерфейса — постановка задачи
АА тест
Сравнение двух дизайнов интерфейса — А/B тест
Стат значимость — оценка p-value
Оценка размера эксперимента — сколько ждем?
Ошибки А/В теста — ошибка подглядывания
Объяснение концепции и постановка задач
Сопоставление данных из разных систем
Оцениваем эффективность рекламы
Расходы на рекламу
Реальные данные визитов
Сценарии атрибуции
Каналы привлечения
Проект
Сквозная аналитика
Модуль 3. Python для анализа данных
Курсы
Познакомитесь с языком программирования Python, который экономит уйму времени аналитикам. Узнаете, как прочитать огромный объём данных, написав всего одну строчку кода, или одновременно работать с несколькими базами данных, которые хранятся в разных форматах. Научитесь подключаться к базам данных и обновлять их автоматически
Введение
Hello, World!
Инструкции
Арифметические операции
Ошибки оформления — синтаксис и линтер
Строки
Переменные
Выражения в определениях
Именование
Интерполяция
Извлечение символов из строки
Срезы строк
Типы данных
Неизменяемость и примитивные типы
Сигнатура функции
Вызов функции — выражение
Детерминированность
Стандартная библиотека
Свойства и методы
Цепочка методов
Определение функций
Возврат значений
Параметры функций
Необязательные параметры функций
Именованные аргументы
Аннотации типов
Окружение
Логика
Логические операторы
Результат логических операций
Условные конструкции
Оператор match
Цикл while
Агрегация данных
Обход строк
Условия внутри тела цикла
Цикл for
Отладка
Модули
Модули поглубже
Пакеты
Модуль random
Кортежи
История развития языка Python
Введение
Что же такое список
Создание списков и добавление элементов
Ссылки
Ссылки и именяемость
Модификация списков поэлементно
Срезы
Цикл for
Итераторы
Введение
Установка Python
Работа с REPL
Подробнее о Python
Пакеты и индексы
Модули distutils, Setuptools, pip
Инструмент pip и альтернативные источники пакетов
Виртуальные окружения
Скрипты
Запускаем модули и пакеты
Доступный инструментарий для работы с Python-проектами
Начало работы с Poetry
Poetry и управление зависимостями
Poetry и скрипты
Сборка дистрибутива пакета с помощью Poetry
Линтинг
Заключение
Введение
Рабочий процесс
Интеграции с GitHub
Рабочая директория
Анализ сделанных изменений
Анализ истории изменений
Отмена изменений в рабочей директории
Отмена коммитов
Изменение последнего коммита
Индекс
Перемещение по истории
Понимание в Git
Игнорирование файлов
Stash
Открытые проекты
Самостоятельная работа
Дополнительные материалы
Введение
Операционные системы
Командная строка
Навигация
Интерфейс командной строки
Файловая структура
Чтение файлов
Grep
Редактирование файлов
Потоки
Пайплайн
Манипулирование файловой структурой
Переменные окружения
История
Пользователи и группы
Sudo
Права доступа
Пакетный менеджер
Выполнение программ
Введение
Синтаксис
Изменение данных в словаре
Инициализация новых значений и defaultdicts
Множества
Изменение множеств
Операции над множествами
Методы объектов множеств
Хеш-таблицы
Заключение
Введение
Многомерные массивы в Numpy
Индексы, срезы и итеративный подход
Переформатирование, изменение формы
Переформатирование и слияние
Фильтрация значений и вырезание
Быстрые поэлементные операции
Уход от циклов и векторизованные вычисления
Применение математических и статистических функций
Заключение
Введение
Использование Pandas для работы с табличными данными
Чтение и запись табличных данных в файловую систему
Работа с индексами
Фильтрация значений и подготовка данных для анализа
Применение функций к столбцам и строкам таблицы
Визуализация данных
Сводные таблицы
Изменение формы и объединение таблиц
Работа с Excel-файлами в Pandas
Заключение
Введение
Создание базовых графиков и интерактивного дашборда
Работа с Matplotlib
Стандартная история с линейными графиками и барплотами
Статистические штуки, гистограммы, функции плотности и ящики с усами
Упрощение работы с Seaborn
Интерактивные графики с Plotly
Созадние Dashboard с Dash и Plotly
Введение
Язык программирования Python
Установка Anaconda
Обзор доступных сред разработки
Пример решения аналитической задачи средствами Jupyter Notebook
Виртуальные окружения и установка пакетов: Anaconda Navigator
Виртуальные окружения и установка пакетов: Conda
Введение
Установка
Код, формулы и два понятных графика
Ячейки кода
Ячейки markdown
Магические команды
Отчеты с визуализацией результатов
Приемы работы с высоконагруженными операциями в Jupyter Notebook
Вебинары
Введение в нейронные сети Предварительная аналитика датасета House Prices: исследуем параметры домов Лайвкодинг: пишем нейронную сеть для предсказания стоимости домов Лайвкодинг: подбираем гиперпараметры нейронной сети
Очень много практики
Упражнения и домашние задания от наставника
Подкрепляйте изученную теорию примерами из реальной практики
Проекты для портфолио
Решайте типичные для аналитика задачи из разных сфер бизнеса и добавляйте их в своё портфолио
Тестовые с собеседований
Тренируйтесь в решении тестовых задач, которые дают аналитикам данных на собеседованиях
Вернем деньги в течение первых двух недель, если передумаете учиться
А как насчет трудоустройства?
Уже во время обучения вы вступите в программу «Карьерный трек», чтобы найти свою первую работу в IT
На сервисе Хекслет-резюме вы можете разместить свое первое резюме, а специалисты HR и более опытные разработчики дадут свои рекомендации по улучшению его содержания и структуры
Охватывает все темы по трудоустройству. От первых шагов — составления резюме и рабочих профилей, до психологических аспектов собеседования и адаптации на рабочем месте
Программа вебинаров, разработанная IT-рекрутерами
Персональный карьерный консультант
Который заинтересован, чтобы вы нашли первую работу в IT.Он поможет проанализировать вакансии, составить сопроводительное письмо, порекомендует вас в партнерские компании, предложит стажировки
Работа с резюме
В нашей базе есть тестовые задания от компаний-партнеров Хекслета. Вы поработаете с типовыми задачами аналитиков. Это придаст уверенности и поможет пройти собеседование
Тестовые задания с собеседований
Здесь работают наши выпускники
Наставники — практикующие аналитики
С нуля выстроил процессы A/B тестирования коммуникаций в Ozon Fintech
Максим Федотов
Вугар Дамиров
5 лет в аналитике данных, FinTech и IT-консалтинге
Руководит экспертизой по анализу данных в крупном банке
Занимается процессами карьерного развития аналитиков данных
Выступил с докладом про сквозную аналитику и анализ кликстрима в НИУ ВШЭ
Работал аналитиком в банке «ФК Открытие» и в Ozon Retail
С нуля построил аналитическое хранилище данных
Обучаем программированию новичков и практикующих разработчиков
Даём релевантные рынку навыки
Специализируемся на программировании, не распыляемся на курсы по другим направлениям
Авторы и наставники курсов — профессиональные разработчики
Способствуем формированию инженерного мышления
Организуем стажировки, помогаем найти работу
где собеседуют наших выпускников
30+ компаний-партнеров
Обучаем разработчиков
с 2012 года
студентов учатся на сайте ежемесячно
17 000
Хекслет — образовательная платформа
Присоединяйтесь к обучению и станьте аналитиком данных
Вернем деньги в течение первых двух недель, если передумаете учиться
Вопросы и ответы
Многие наши студенты так и делают: учатся и работают одновременно. Мы рекомендуем уделять учебе 15-20 часов в неделю. Тогда получится закончить обучение в срок.
Конечно, это приблизительная оценка. Если у студента уже есть знания, получится справляться с задачами быстрее, а у новичков может уходить больше времени.
Если вам нужно передохнуть или жизненные обстоятельства складываются так, что учиться не получается, вы можете взять академический отпуск. Просто предупредите об этом вашего куратора.
Общая продолжительность отпуска — 1 месяц. Распределяйте это время, как вам удобно: берите целиком или разбивайте по неделям. Ваше обучение на Хекслете просто увеличится на количество пропущенных дней. Доплачивать за них вам не придется.
Дождаться звонка от специалиста по обучению. Мы позвоним в этот же день или на следующий, если заявка придет вечером. Не волнуйтесь, мы не будем навязывать обучение. Да и заявка не обязывает вас к покупке. Для нас это возможность уточнить ваши намерения, помочь с выбором, ответить на вопросы. Случается, что после такой беседы люди понимают — обучение им не нужно. Любое решение будет правильным, если оно взвешенное и осознанное.
Наставники — специалисты, которые добились успехов в профессии, а теперь делятся знаниями и опытом со студентами Хекслета. Кандидаты проходят строгий отбор — наставником становится лишь каждый десятый из откликнувшихся на вакансию, поэтому случайных людей у нас нет.
Наставник отвечает на вопросы по курсам и проектам и в целом по выбранной профессии, а если возникнут трудности, поможет с ними разобраться.
Студенты общаются с наставником в закрытом чате, а также на регулярных групповых созвонах, вебинарах и сессиях лайв-кодинга.
Мы подсчитали, 74% ребят, которые приходят в Хекслет, чтобы сменить профессию и трудоустроиться, достигают своей цели. 65% получают оффер на первых пяти собеседованиях. 27% трудоустраиваются без поиска работы, работодатели находят их сами.
Да, мы не можем гарантировать трудоустройства. Не всё зависит от нас. Но выпускники, которые проходят всю программу, выполняют проекты, участвуют в Open Source, имеют все шансы найти работу. И мы им в этом помогаем.
В Хекслете есть программа «Карьерный трек». Она бесплатна и доступна всем студентам. В рамках нее мы учим, как правильно откликаться на вакансии, составлять резюме и писать сопроводительные письма. Даем рекомендации от школы в партнерские компании и готовим к собеседованиям.
Да, мы гарантируем возврат всей суммы в течение 14 дней с начала обучения. Кроме того, вы можете вернуть деньги за оставшуюся часть программы на любом этапе обучения. И для этого не нужно ничего объяснять.
Не переживайте, мы не отчислим вас из Хекслета. Вы всегда можете доучиться. Каждый последующий месяц будет оплачиваться отдельно, за вами сохранится доступ к платформе и помощь наставника. Как правило, ребятам хватает 1-2 месяцев, чтобы «закрыть хвосты».