Пройдите полный цикл выстраивания аналитических процессов в компании под руководством ведущих аналитиков
старт потока
17 февраля
17 февраля
Два тарифа
С карьерной помощью и без
С карьерной помощью и без
9+ заданий для портфолио
с индивидуальным фидбеком
с индивидуальным фидбеком
сложность
От Junior
От Junior
2 месяца
онлайн-обучения
онлайн-обучения
Рабочая инфраструктура
с актуальными инструментами
с актуальными инструментами
Симулятор аналитика
==|
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
> Вы погрузитесь в полноценный рабочий процесс
> Узнаете, с какими задачами ежедневно сталкиваются аналитики
> Получите прикладной опыт выстраивания полного цикла аналитических процессов
Симулятор аналитика — это 2 месяца практики на реальных задачах с полным стеком технологий для анализа данных и настоящей инфраструктурой.
Подробнее смотрите в видео
Последние обновления
- Добавили два новых урока: «Прогнозирование метрик» и «Sample Size MDE»
- Разработали инструкцию по Git для тех, кто еще не знаком с инструментом
- Оптимизировали график выхода уроков и дедлайнов
Кстати, все обновления доступны предыдущим потокам!
для кого эта программа >>
Освоили базу, хотите получить опыт работы над реальными бизнес-задачами и начать карьеру.
Начинающие аналитики
Уже работаете аналитиком и хотите узнать, как senior специалисты подходят к решению задач.
Аналитики с опытом работы
что нужно знать //
Понимаете базовые структуры данных и владеете библиотеками Pandas, Matplotlib, Statsmodels, желательно — NumPy, SciPy, Seaborn
Знаете основы математической статистики (доверительные интервалы, t-тест, непараметрические методы)
Умеете работать с репозиторием и использовать команды pull, add, commit, push
Знаете операторы SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOIN и умеете составлять базовые запросы
PYTHON
SQL
Git
СТАТИСТИКА
Доступно в тарифе «Получить практику и помощь в карьере”
будет плюсом
Этот курс кажется вам сложным?
Оставьте заявку, мы свяжется с вами и поможем подобрать курс, который будет полностью соответствовать вашим целям
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
чему вы научитесь >>
BI-аналитика
— Работать с репозиторием через GitLab
— Работать с ClickHouse через Redash
— Подключаться к базам данных через Jupyter Notebook
— Создавать продуктовые дашборды в Superset
— Рассчитывать Retention для различных когорт, и использовать эту метрику для проверки продуктовых гипотез
Автоматизация процессов
— Организовывать ETL-процессы при помощи Airflow
— Создавать телеграм-бота и настраивать автоматическую отправку аналитической сводки в телеграм
— Писать систему алертов для приложения для отслеживания резких изменений в продуктовых метриках
Статистика и А/B-тесты
— Оценивать корректность работы системы сплитования при помощи симуляции А/Атестов
— Анализировать A/B-тесты с помощью классических и специализированных статистических методов
— Исследовать данные и распределения, чтобы верно выбирать стат. критерий
— Оценивать размер выборки методом Монте-Карло
— Пользуясь библиотекой Orbit, обучать, валидировать и сравнивать прогнозные модели
— Анализировать неэкспериментальные данные с помощью метода CausalImpact
BI-аналитика
— Работать с репозиторием через GitLab
— Работать с ClickHouse через Redash
— Подключаться к базам данных через Jupyter Notebook
— Создавать продуктовые дашборды в Superset
— Рассчитывать Retention для различных когорт, и использовать эту метрику для проверки продуктовых гипотез
Статистика и А/B-тесты
— Оценивать корректность работы системы сплитования при помощи симуляции А/Атестов
1/3
— Анализировать A/B-тесты с помощью классических и специализированных статистических методов
— Исследовать данные и распределения, чтобы верно выбирать стат. критерий
Автоматизация процессов
— Оценивать размер выборки методом Монте-Карло
— Организовывать ETL-процессы при помощи Airflow
— Пользуясь библиотекой Orbit, обучать, валидировать и сравнивать прогнозные модели
— Создавать телеграм-бота и настраивать автоматическую отправку аналитической сводки в телеграм
— Писать систему алертов для приложения для отслеживания резких изменений в продуктовых метриках
— Анализировать неэкспериментальные данные с помощью метода CausalImpact
2/3
3/3
какие задачи вы будете решать //
Представьте, что вы устроились аналитиком в молодой стартап, объединивший мессенджер и ленту новостей.
Ваша задача — с нуля выстроить аналитические процессы под руководством ведущего аналитика.
ЗАПУСК A/B-ТЕСТА
Мы продумали дизайн эксперимента, и теперь нужно проверить корректность работы системы сплитования. Выбери подходящий статистический метод и проанализируй полученные результаты.
ETL-ПАЙПЛАЙН
У нас есть много разных источников данных, которые используются для расчёта ключевых метрик. Давай построим ETL-пайплайн на Airflow, чтобы все источники обрабатывались автоматически без нашего активного участия.
BI-ДАШБОРД
Менеджеры просят обеспечить их отчётностью. Помоги нам построить realtime дашборд с продуктовыми метриками поверх таблиц в Clickhouse.
ПОИСК АНОМАЛИЙ
Вчера в данных было замечено аномальное падение просмотров, и мы его пропустили. Помоги нам разработать систему, которая сможет автоматически детектировать такие аномалии.
Запуск A/B-теста
Мы продумали дизайн эксперимента, и теперь нужно проверить корректность работы системы сплитования. Выбери подходящий статистический метод и проанализируй полученные результаты.
ПОИСК АНОМАЛИЙ
Вчера в данных было замечено аномальное падение просмотров, и мы его пропустили. Помоги нам разработать систему, которая сможет автоматически детектировать такие аномалии.
BI-ДАШБОРД
Менеджеры просят обеспечить их отчётностью. Помоги нам построить realtime дашборд с продуктовыми метриками поверх таблиц в Clickhouse.
ETL-ПАЙПЛАЙН
У нас есть много разных источников данных, которые используются для расчёта ключевых метрик. Давай построим ETL-пайплайн на Airflow, чтобы все источники обрабатывались автоматически без нашего активного участия.
полная программа >>
Оставьте заявку, и мы отправим вам подробное описание уроков Симулятора Аналитика
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ //
— Представьте, что вы устроились на стажировку в компанию
— Выполняйте задания на реальных данных и сдавайте на проверку
— Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время
— Получайте индивидуальную обратную связь на ваше решение от опытных аналитиков
— Изучайте эталонные решения от авторов и перенимайте подход у senior-специалистов
— Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками
— Получайте сертификаты на русском и английском языках
— Упаковывайте полученный опыт в портфолио
— Представьте, что вы устроились на стажировку в компанию
— Выполняйте задания на реальных данных и сдавайте на проверку
— Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время
— Изучайте эталонные решения от авторов и перенимайте подход у senior-специалистов
— Обсуждайте задачи с экспертами и другими участниками
— Получайте индивидуальную обратную связь на ваше решение от опытных аналитиков
— Получайте сертификаты на русском и английском языках
— Упаковывайте полученный опыт в портфолио
karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы
Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.
3 месяца
средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов
80 % студентов
нашли работу благодаря карьерному сопровождению
На карьерном курсе расскажем все о поиске работы.
➝
Дадим индивидуальные подробные рекомендации для улучшения резюме, сопроводительного письма, портфолио на GitHub и видео-визитки — опытом поделятся действующие HR-специалисты IT-компаний.
➝
Проведём индивидуальную карьерную консультацию.
➝
Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров.
➝
Пригласим на все мероприятия и разборы резюме в Карьерном чате.
➝
Доступ к Карьерному чату и Карьерному курсу остается у вас навсегда — вы в любой момент сможете обратиться за поддержкой.
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram.
➝
Доступно в тарифе «Получить практику и помощь в карьере»
учитесь у лучших //
Анатолий Карпов
Основатель школы karpov.courses
Мария корнева
Руководитель группы продуктовой аналитики VK
Ян Пиле
Руководитель группы аналитики Wildberries
Алексей Баталов
Аналитик команды аналитических продуктов Яндекса
Александр Манаенков
Эксперт трека по аналитике данных в karpov.courses
Анатолий Карпов
Основатель школы Karpov.courses
- Pаботал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK
- Руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK
- Специализируется на статистике, A/B-тестировании, машинном обучении и построении аналитических хранилищ данных
- Автор онлайн-курсов по анализу данных на платформе Stepik, на которых обучаются более 200 тысяч студентов
МАРИЯ КОРНЕВА
Senior аналитик в VK
Разрабатывала модели машинного обучения для предсказания оттока пользователей в Рокетбанке. В VK в команде Анатолия Карпова внедрила систему алертов для поиска аномалий в продуктовых метриках. Отвечала за продуктовую аналитику в стартапе Sumsub. Сейчас является руководителем группы продуктовой аналитики VK.
Ян Пиле
Руководитель группы аналитики Wildberries
Преподаватель Python и прикладной статистики на программах профессиональной переподготовки Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Алексей Баталов
Аналитик команды аналитических продуктов Яндекса
Занимался продуктовой аналитикой в⦁таких сервисах, как Яндекс. Метрика, Яндекс. Радар, AppMetrica, Яндекс ОФД. За⦁время работы в⦁компании настроил обработку потоков больших данных и⦁развил инфраструктуру для⦁автоматизации отчётности и⦁рутинных задач.
Александр Манаенков
Эксперт трека по аналитике данных в karpov.courses
Помимо работы в karpov.courses работаем младшим научным сотрудником в ИВНД РАН, где занимается анализом физиологических временных рядов в контексте стресса и цикла сна/бодрствования
налоговый вычет
Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения.
гарантия возврата
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернём деньги.
Перерыв
Если столкнетесь со сложностями в процессе обучения, мы поможем решить ваш вопрос в индивидуальном порядке.
стоимость симулятора аналитика >>
Беспроцентная рассрочка от наших партнёров
44 000 ₽ *
ПОЛНАЯ ОПЛАТА или в рассрочку на 6 месяцев:
4 253 ₽ / мес. *
РАССРОЧКА ОТ ПАРТНёРА:
* При рассрочке на 12 месяцев
> 3 модуля: BI-аналитика, Статистика и A/B-тесты, Автоматизация
> 9 заданий с индивидуальным фидбеком
> Доступ к работе на удалённом сервере и поддержке на время обучения
получить практику
> Материалы навсегда
Скидка 7 040 ₽ при полной оплате или в рассрочку без переплат от Т-Банк
52 000 ₽ *
ПОЛНАЯ ОПЛАТА или в рассрочку на 6 месяцев:
5 027 ₽ / мес. *
РАССРОЧКА ОТ ПАРТНёРА:
* При рассрочке на 12 месяцев
> Все, что в первом тарифе
Получить практику и помощь в карьере
Скидка 8 320 ₽ при полной оплате или в рассрочку без переплат от Т-Банк
+ Карьерный курс навсегда
+ Карьерный чат навсегда
+ 1 час индивидуальной консультации
с HR-специалистом
с HR-специалистом
тариф 1
тариф 2
УДОБНЫЙ ЕЖЕМЕСЯЧНЫЙ ПЛАТЕЖ С БЕСПРОЦЕНТНОЙ РАССРОЧКОЙ ИЛИ ОПЛАТА ЧАСТЯМИ ОТ НАШИХ ПАРТНЁРОВ
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
за счёт компании
Этот курс может оплатить ваш работодатель. Оставьте заявку, и мы поможем оформить сделку.
Международная оплата
Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.
ещё варианты оплаты:
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ //
- Много практики и развернутая обратная связь от преподавателей
Давно хотела попасть на обучение именно в karpov.courses. Узнала о школе после прохождения курсов Анатолия Карпова на Степике.
Читать полностью →Светлана - Классный преподавательский состав и команда поддержки
Спасибо за курс! Обучение было очень насыщенным, хорошо структурированным, я многому научилась. Как будто действительно месяц поработала аналитиком :)
Читать полностью →Лиза - «Тариф с карьерной помощью»
Под конец прохождения симулятора решил воспользоваться консультацией HR-специалиста. За один созвон мы переработали моё резюме так, что конверсия в приглашение на собеседование увеличилась в 2,5 раза. В итоге ещё до окончания курса где-то за 10 дней мне удалось найти новую работу с повышением оклада примерно на 60%, и всё это благодаря полученным знаниям на симуляторе!
Читать полностью →Андрей
Светлана
«Много практики и развернутая обратная связь от преподавателей.
Давно хотела попасть на обучение именно в karpov.courses. Узнала о школе после прохождения курсов Анатолия Карпова на Степике.
В курсе много практики и для работы предоставлены все инструменты. Мне понравилось, что преподаватели сами отвечали на большинство вопросов, это очень ценно. Понравилось наблюдать за работой профессионалов в разборе заданий. Марии отдельное спасибо, всё четко и понятно. Буду стремиться писать такой же красивый, понятный и компактный код. Развернутая обратная связь по заданиям помогает ясно понять свои ошибки и сделать выводы.»
Давно хотела попасть на обучение именно в karpov.courses. Узнала о школе после прохождения курсов Анатолия Карпова на Степике.
В курсе много практики и для работы предоставлены все инструменты. Мне понравилось, что преподаватели сами отвечали на большинство вопросов, это очень ценно. Понравилось наблюдать за работой профессионалов в разборе заданий. Марии отдельное спасибо, всё четко и понятно. Буду стремиться писать такой же красивый, понятный и компактный код. Развернутая обратная связь по заданиям помогает ясно понять свои ошибки и сделать выводы.»
Лиза
«Классный преподавательский состав и команда поддержки.
Спасибо за курс! Обучение было очень насыщенным, хорошо структурированным, я многому научилась. Как будто действительно месяц поработала аналитиком :)
После курсов планировала устроиться на работу аналитиком данных.
Пока что я только начала проходить собеседования, но уже сейчас на них я чувствую себя гораздо увереннее и лучше понимаю, каких вопросов ждать. Благодаря курсу всегда могу рассказать о выполненных задачах как об опыте, сильно приближенном к реальному.»
Спасибо за курс! Обучение было очень насыщенным, хорошо структурированным, я многому научилась. Как будто действительно месяц поработала аналитиком :)
После курсов планировала устроиться на работу аналитиком данных.
Пока что я только начала проходить собеседования, но уже сейчас на них я чувствую себя гораздо увереннее и лучше понимаю, каких вопросов ждать. Благодаря курсу всегда могу рассказать о выполненных задачах как об опыте, сильно приближенном к реальному.»
Андрей
Тариф с карьерной помощью.
«Летом 2023 года решил пройти симулятор аналитика, потому что хотел «пощупать» такие вещи как Airflow, Superset и АВ-тесты максимально приближенные к реальности. Также понимал, что на текущей работе мне не хватает некоторых навыков связанных с автоматизацией. Не долго раздумывая, записался на ближайший поток симулятора аналитика и уже со второго урока понял, что всё не зря. Успешно применил полученные знания по визуализации на тот момент текущем месте работы.
Обучение было достаточно интенсивным, но вполне спокойно совмещал работу с учёбой. В это же время я решил узнать «чего стою на рынке», и как-то не получил особо большого количества откликов. Под конец прохождения симулятора решил воспользоваться консультацией HR-специалиста. За один созвон мы переработали моё резюме так, что конверсия в приглашение на собеседование увеличилась в 2,5 раза. В итоге ещё до окончания курса где-то за 10 дней мне удалось найти новую работу с повышением оклада примерно на 60%, и всё это благодаря полученным знаниям на симуляторе!»
«Летом 2023 года решил пройти симулятор аналитика, потому что хотел «пощупать» такие вещи как Airflow, Superset и АВ-тесты максимально приближенные к реальности. Также понимал, что на текущей работе мне не хватает некоторых навыков связанных с автоматизацией. Не долго раздумывая, записался на ближайший поток симулятора аналитика и уже со второго урока понял, что всё не зря. Успешно применил полученные знания по визуализации на тот момент текущем месте работы.
Обучение было достаточно интенсивным, но вполне спокойно совмещал работу с учёбой. В это же время я решил узнать «чего стою на рынке», и как-то не получил особо большого количества откликов. Под конец прохождения симулятора решил воспользоваться консультацией HR-специалиста. За один созвон мы переработали моё резюме так, что конверсия в приглашение на собеседование увеличилась в 2,5 раза. В итоге ещё до окончания курса где-то за 10 дней мне удалось найти новую работу с повышением оклада примерно на 60%, и всё это благодаря полученным знаниям на симуляторе!»
FAQ >>
Для комфортного обучения на курсе необходимо уметь работать с Python и SQL, знать основы математической статистики. Минимальный опыт работы с Git будет плюсом.
На курсе вы будете работать с ClickHouse. ClickHouse — это колоночная база данных, разработанная для решения аналитических задач. Она широко применяется в ведущих российских компаниях — Яндексе, VK и многих других.
Ваша главная задача находится на стыке продуктовой аналитики, BI и программирования. Под руководством опытных аналитиков вам предстоит разработать систему для детектирования аномалий в данных. Конечно, существуют уже готовые решения, но хороший аналитик должен понимать, как они устроены «под капотом». Этот проект даст возможность поработать с реальными данными и поможет понять продуктовые метрики и природу их вариативности.
В среднем наши студенты занимаются по 10−15 часов в неделю. Этого времени достаточно, чтобы успевать смотреть лекции и вовремя выполнять домашние задания.
Мы организовали обучение таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учёбой и личной жизнью. Заниматься вы сможете в любое время и в удобном для вас темпе — все лекции записаны заранее и разбиты на отдельные видео по 15−30 минут, а на выполнение каждого домашнего задания у вас будет около 10 дней.
Обучение длится 8 недель. Доступ к урокам будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий, на выполнение которых отводится от 1 до 1,5 недель в зависимости от сложности. На каждое задание вы будете получать индивидуальный фидбек от менторов. Кроме того, по истечении дедлайна вы сможете посмотреть разбор задания от авторов
Во время обучения вполне нормально «застрять» на каком-то задании. На этот случай у нас работает команда поддержки, которая поможет разобраться со сложной задачей.
Если вдруг что-то пойдёт не по плану и вы почувствуете, что отстаёте от программы, сообщите об этом кураторам курса. Вместе мы придумаем, как сделать ваше обучение более удобным.
Конечно, сможете. Всё общение с преподавателями и однокурсниками будет проходить в Discord. В чате можно будет задать любые вопросы по обучению.
Да, мы выдаём именной сертификат с подписями преподавателей курса. Чтобы его получить, необходимо набрать суммарно не менее 70% баллов за домашние задания.
Да, останется. Лекции, конспекты и домашние задания будут доступны вам всегда, даже после окончания обучения. Кроме того, вы продолжите получать доступ к обновлениям курса, например, новым лекциям. Удалённым сервером можно будет пользоваться ещё 2 месяца, по их истечении доступ к нему будет закрыт. Но не волнуйтесь — мы заранее вас предупредим и дадим возможность сохранить все необходимые файлы.
Уверены, что поможет. После обучения на курсе вы получите весомое преимущество — опыт работы над реальным проектом с полным стеком технологий для анализа данных. Свою работу вы сможете представить в качестве кода на GitHub. Это станет отличным дополнением к вашему резюме.
Вы можете оплатить обучение банковской картой. Можно сразу оплатить всю сумму, а можно воспользоваться рассрочкой от наших партнеров. Если вы проживаете не в РФ, вы можете оплатить обучение через PayPal — оставьте заявку, мы свяжемся с вами и расскажем, как это сделать.
Да. Если вы оплатили обучение на курсе после 23 мая 2022 года, являетесь налоговым резидентом России и уплачиваете подоходный налог, вы можете оформить вычет. Однако подать документы можно только в году, следующем за годом оплаты обучения. Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.
Да, сможете. В течение первых двух недель можно вернуть оплату за весь курс. Если проучитесь дольше, то сможете вернуть оплату за вычетом стоимости уже открытых уроков.
Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.
Остались вопросы?
Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
