ТОП 29 лучших курсов по аналитике на Python
Python — это один из ведущих языков для анализа данных, предлагающий широкий функционал для обработки и визуализации данных. В подборке 29 лучших курсов по аналитике на Python представлены программы, охватывающие ключевые библиотеки, такие как Pandas, NumPy и Matplotlib. Эти курсы помогут вам научиться работать с данными, автоматизировать задачи и создавать наглядные отчёты.

Курсы


- Курс 1 - 24 часа. Excel для анализа данных.
- Курс 2 - 30 часов. Обработка данных с помощью SQL.
- Курс 3 - 30 часов. Python для анализа данных.
- Курс 4. Решение бизнес-кейсов.
- Освоите и сможете применять: обработка данных с помощью sql.
- Научитесь решать задачи по теме: бизнес кейсов.
- Разберётесь в теме: python для анализа данных.
- Разберётесь в теме: excel для анализа данных.


- Начнёте с нуля и последовательно изучите всё, что нужно в профессии. Теория подаётся через практику: читаете урок и сразу применяете знания.
- Бесплатная часть.
- На вебинарах разберёте сложные темы, обсудите спорные кейсы и зададите свои вопросы. С живой обратной связью проще двигаться к цели.
- работодателей поддерживают применение ИИ сотрудниками, а больше половины — обращают внимание на эти навыки при найме.
- Практика: освоите техники работы с ИИ для решения 10+ типовых задач аналитиков данных.
- Оформите свои новые навыки и научитесь выигрышно рассказывать о предыдущем опыте.
- Сможете применять ИИ для создания SQL‑запросов по требованиям бизнеса.
- Научитесь презентовать свой опыт рекрутерам и нанимающим менеджерам.
- Анализирую результаты A/B-тестирования и даю рекомендации бизнесу.
- Побудете в роли аналитика данных и поймёте, подходит ли вам курс.
- Научитесь презентовать свой опыт рекрутерам и нанимающим менеджерам.
- Сможете применять ИИ для создания SQL‑запросов по требованиям бизнеса.
- Начнёте с нуля и последовательно изучите всё, что нужно в профессии. Теория подаётся через практику читаете урок и сразу применяете знания.
- Практика освоите техники работы с ИИ для решения 10+ типовых задач аналитиков данных.
- Оформите свои новые навыки и научитесь выигрышно рассказывать о предыдущем опыте.


- Аналитическое мышление - 61 час. Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Основы визуализации данных - 17 часов. Поймёте, как создавать наглядные визуализации, откуда берутся данные для визуализации и как с ними работать. Узнаете, как создавать истории с помощью данных.
- Метрики, гипотезы, точки роста - 27 часов. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочи…
- SQL и получение данных - 52 часа. Научитесь получать данные из БД через SQL, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. Научитесь загружать данные в базу и самостоятель…
- Аналитика больших данных - 51 час. Разберётесь в методах построения аналитики в компании. Научитесь переходить от мониторинга к прогнозированию, применяя простые скрипты Python и PySpark, чтобы не тратить средства на внедрение сложных промышленных комплексов.…
- Анализ данных на R - 50 часов. Научитесь импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоите базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация). Разберёте этапы анализа данных. Узнаете, какой workflow есть пр…
- Python - 155 часов. Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Научитесь получать и очищать данные, находить связи и проверять гипотезы. Сможете работать с главными аналитическими библиотеками.
- A/B-тестирование - 41 час. Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирования, не прибегая к помощи агентств и сторонних специалистов.
- Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект - 3 часа. Научитесь лучше понимать собеседников, чётко доносить мысли, быть модератором дискуссии и направлять коммуникацию так, чтобы прийти к цели.
- Переговоры - 7 часов. Научитесь грамотно организовывать деловые встречи и эффективно проводить переговоры, добиваясь взаимовыгодных договорённостей.
- Публичные выступления - 3 часа. Получите навыки, которые помогут самостоятельно подготовиться к питчу, написать речь, собрать презентацию и эффектно выступить перед любой аудиторией. Изучите разные подходы к подаче материала и сможете выступать в типовых ситу…
- Английский язык для начинающих аналитиков - 3 часа. Вас ждут восемь видеолекций, которые помогут разобраться в базовом английском для IT-сферы.
- Power BI: анализ и визуализации данных без программирования - 70 часов. Узнаете, как создавать продвинутые визуализации с помощью популярного BI-инструмента — Power BI. Изучите возможности платформы и поймёте, как создавать интерактивные дашборды без программ…
- Карьерное планирование - 16 часов. Научитесь составлять резюме для новой профессии, писать сопроводительные письма и уверенно проходить собеседования.
- Дипломный проект - 40 часов. В итоговом задании на основе предложенного или вашего собственного датасета вы подготовите проект по анализу данных.
- Научитесь получать данные из БД через SQL, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. Научит…
- Научитесь импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоите базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация). Разберёте этапы анали…
- Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в…
- Научитесь лучше понимать собеседников, чётко доносить мысли, быть модератором дискуссии и направлять коммуникацию так, чтобы прийти к цели.
- Освоите и сможете применять: узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на…


- Николай Герасименко Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science».
- Аналитически мыслить Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
- Работать в Git Будете создавать репозитории и отслеживать изменения в коде, подготовитесь к командной работе в проекте.
- Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.
- Карьера разработчика: трудоустройство и развитие.
- После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса примете участие в соревновании на платформе Kaggle.
- Освоить IT-профессию.
- Настраивать инфраструктуру Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов.
- Skillbox — №1 № 1 по качеству организации обучения среди EdTech-компаний в сегменте ДПО. Рейтинг от Smart Ranking.
- Чему вы научитесь.
- Освоите и сможете применять: после прохождения первого уровня подготовите вводный проект. в конце курса примете участие в соревновании на платформе kaggle.
- Освоите и сможете применять: настраивать инфраструктуру познакомитесь с пайплайнами работы модели от сборки данных до мониторинга результатов.
- Аналитически мыслить Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
- Освоить IT профессию.

- Освоите и сможете применять: работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных it компаний. специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
- Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
- Освоите и сможете применять: кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ml классификация, регрессия, кластеризация методами k средних, dbscan и hdbscan, k ближайших соседей.
- Освоите и сможете применять: и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах.
- Научитесь настраивать и организовывать: конспекты по инженерной части разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код.
- Освоите и сможете применять: более 3 лет опыта в ds/ml. участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с nvidia.
- Освоите и сможете применять: лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная департаментом образования и науки города москвы.
- Освоите и сможете применять: специалист по большим данным, «сбер». специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в b2c направлении.
- Освоите и сможете применять: предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
- Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.


- Готовить данные для анализа Будете извлекать данные из различных источников: читать из файлов, баз данных. Научитесь очищать и трансформировать данные, находить аномалии и выбросы.
- Общаться с заказчиком Узнаете, как правильно провести интервью, собрать и задокументировать требования. Научитесь трансформировать бизнес-задачи в исследовательские.
- Будете решать интересные задачи, которые помогут бизнесу сократить расходы, оптимизировать производство, увеличить прибыль или другие полезные метрики.
- С помощью статистики, Excel, Power BI и других инструментов аналитик прогнозирует, как изменятся данные через 5, 10 и 15 лет.
- Skillbox — №1 № 1 по качеству организации обучения среди EdTech-компаний в сегменте ДПО. Рейтинг от Smart Ranking.
- Чему вы научитесь.
- Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ).
- 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели.
- 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox.
- Через 9 месяцев: аналитик данных, или дата-аналитик.
- Освоите и сможете применять: с помощью статистики, excel, power bi и других инструментов аналитик прогнозирует, как изменятся данные через 5, 10 и 15 лет.
- Освоите и сможете применять: будете решать интересные задачи, которые помогут бизнесу сократить расходы, оптимизировать производство, увеличить прибыль или другие полезные метрики.
- Освоите и сможете применять: данные независимого опроса выпускников skillbox, проведённого высшей школой экономики (ниу вшэ).
- Освоите и сможете применять: 93% выпускников отмечают, что skillbox помог достичь поставленной цели.
- Освоите и сможете применять: 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в skillbox.


- Дополнительный модуль.
- Вводный модуль.
- Поймёте, как можно использовать ИИ для оптимизации ключевых этапов аналитического процесса — от подготовки данных до создания отчётов.
- При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.
- Научитесь использовать простые, но эффективные инструменты ИИ для быстрого анализа текстовых данных и получения полезных выводов.
- С карьерным экспертом подготовитесь к собеседованиям, начнёте откликаться на вакансии и разберёте причины отказов.
- Изучите популярные библиотеки NumPy и Pandas, а также современный стек: Polars, PyArrow, GE, Streamlit.
- Научитесь работать с данными на всех этапах: от сбора, очистки, анализа до визуализации.
- Выберете тему, соберёте данные, создадите AI-ассистента, проведёте анализ данных.
- Автоматизировать рутину запросов и набора команд, получать отчёты за минуты.
- Научитесь работать с данными на всех этапах от сбора, очистки, анализа до визуализации.
- Изучите популярные библиотеки NumPy и Pandas, а также современный стек Polars, PyArrow, GE, Streamlit.
- Поймёте, как можно использовать ИИ для оптимизации ключевых этапов аналитического процесса от подготовки данных до создания отчётов.
- Выберете тему, соберёте данные, создадите AI ассистента, проведёте анализ данных.
- Автоматизировать рутину запросов и набора команд, получать отчёты за минуты.


- Часть 1. Введение. Excel, Google-таблицы. Введение - Excel - Google Таблицы.
- Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas. Python - Библиотеки.
- Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI. SQL - Чтение и запись данных - Статистика.
- Проектная работа. Составите модель распространения пандемии.
- Основные курсы. Часть 1. Введение. Excel, «Google Таблицы» - Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas - Основы SQL - BI Analytics.
- Бонусные курсы. Нейросети для рабочих задач - PowerPoint.
- Освоите и сможете применять: python, библиотеки numpy и pandas.
- Освоите основы: основы sql.
- Разберётесь в теме: чтение и запись данных.
- Разберётесь в теме: google таблицы.
- Разберётесь в теме: bi analytics.

- 3 недели Научитесь отслеживать ключевые метрики работы моделей и визуализировать результаты анализа данных. Освойте инструменты мониторинга для оценки эффективности работы моделей.
- Научитесь извлекать, анализировать и очищать данные для получения точной и полезной информации. Освоите проведение A/B-тестов и юнит-тестирований для оценки эффективности и.
- 4 недели Изучите методы обработки естественного языка (NLP). Научитесь анализировать тексты, извлекать из них данные и применять эти знания в бизнес-задачах.
- 8 недель Изучите концепции создания рекомендательных систем. Разработайте собственный проект рекомендательной системы, используя доступные API и библиотеки.
- Исследователь, научный сотрудник Научно-исследовательского института Промышленной Экологии.
- Изучаем требования рынка вакансий и постоянно обновляем программу.
- 18 часов практики Самостоятельно соберите набор данных из открытых источников. Выполните полный цикл предподготовки полученного набора. Темы: на выбор студента.
- 10 часов практики Закрепите навыки работы со специализированными пакетами посредством формирования структурированного набора данных из исходников.
- Тренировка коммуникативности Есть возможность живого общения с преподавателями и студентами. Коммуникация - один из необходимых в работе навыков.
- Темы: определение положительного диагноза по диабету, оценка эффективности преподавателей, классификация пациентов по состоянию после операции.
- Освоите и сможете применять: практики самостоятельно соберите набор данных из открытых источников. выполните полный цикл предподготовки полученного набора. темы на выбор студента.
- Освоите и сможете применять: практики закрепите навыки работы со специализированными пакетами посредством формирования структурированного набора данных из исходников.
- 4 недели Изучите методы обработки естественного языка (NLP). Научитесь анализировать тексты, извлекать из них данные и применять эти знания в бизнес задачах.
- 8 недель Изучите концепции создания рекомендательных систем. Разработайте собственный проект рекомендательной системы, используя доступные API и библиотеки.
- Освоите и сможете применять: один из необходимых в работе навыков.


- Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Проверите статистическую гипотезу, что вы хорошо планируете отпуск. Подготовите отчёт и визуализируете результаты.
- Мы обучаем по государственной лицензии. Вы получите удостоверение о повышении квалификации , которое сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.
- Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
- Мы разработали платформу для смартфонов , чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.
- Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Разберёте вопросы по программе с экспертом курса. Подготовитесь к выполнению итогового задания.
- Оценивать значимость математически и понимать, где действительно есть закономерность.
- Научитесь рассказывать о себе без стресса и правильно реагировать на вопросы.
- Изучите расширенные инструменты работы с google-таблицами.
- Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны.
- Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
- Научитесь рассказывать о себе без стресса и правильно реагировать на вопросы.
- Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны.
- Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Проверите статистическую гипотезу, что вы хорошо планируете отпуск. Подготовите отчёт и визуализируете результаты.


- Бесплатный курс «Учись учиться». Это короткий, интерактивный и супер-полезный курс, в котором вы узнаете, как ставить четкие цели, вырабатывать ту самую мотивацию, а главное — учиться системно. Материалы помогут не только в обучении, но и в работе🤝.
- Введение в Data Analytics. Что такое Data Analytics и зачем это бизнесу Типичные задачи Data Analyst Различия в интерпретации задач Взаимосвязи с Data Science, BI, бизнесом Необходимые навыки и тенденции в сфере Data Практические кейсы и примеры В этом модуле…
- MS Excel как инструмент Data Analyst. Основы Excel для аналитика: ключевые функции и сводные таблицы Power Query и Power Pivot для обработки больших данных Бизнес-кейс: расчет юнит-экономики В этом модуле вы освоите Excel от базовых формул до Power Pivot и на…
- Основы SQL. Введение в базы данных Настройка рабочей среды: взаимодействие с БД Базовые запросы: SELECT, WHERE, LIMIT, AND/OR/NOT, CASE/IN/ANY/BETWEEN Объединение данных: JOINS (LEFT, RIGHT, FULL, SELF), JOIN vs UNION Агрегация и группировка: Aggregate Functi…
- Основы Python. Введение в Python и Jupyter Notebook Основы программирования на Python Простые типы данных Логический тип и условные операторы В этом модуле вы изучите базовые принципы программирования на Python и научитесь решать задачи начального уровня слож…
- Продвинутые типы данных в Python. Списки и методы работы с ними Кортежи, множества и другие типы Словари В этом модуле вы освоите работу с продвинутыми типами данных: списками, кортежами, множествами и словарями. Научитесь выбирать правильный инструмент для к…
- Особенности Python. Компактные конструкции: List / Dict / Set comprehensions, Lambda-функции Эффективная работа с последовательностями и стиль кода (PEP 8) В этом модуле вы узнаете, как использовать lambda-функции, генераторы и включения (comprehensions) для…
- Основы Pandas. Знакомство с Pandas Индексация и первичный анализ Трансформация данных Группировка и агрегация Взаимодействие с внешними источниками: работа с базами данных и API Google таблиц В этом модуле вы научитесь проводить бизнес-исследования на больших…
- Работа с оркестраторами данных Airflow. Понятие Airflow Практический кейс по автоматизации с использованием Airflow В этом модуле вы познакомитесь с Airflow и научитесь автоматизировать регулярные процессы обработки данных, создавая простые DAG-и и запуская и…
- Основы теории вероятностей. Основные понятия. Классическое определение вероятности. Комбинаторика Сложение и умножение вероятностей. Формула Байеса Разбор задач по теории вероятностей с собеседований В этом модуле вы освоите математический аппарат для анализа…
- Случайные величины и их распределения. Определение случайной величины Виды распределений дискретных случайных величин Непрерывные распределения Нормальное распределение Корреляция случайных величин Работа с распределениями в Python В этом модуле вы научитесь…
- Основы статистики. Выборочные оценки параметров Проверка статистических гипотез Оценка любого параметра выборки Практика проверки статистических гипотез в Python. В этом модуле вы научитесь оценивать параметры по выборке и строить доверительные интервалы. Осв…
- A/B - тестирование. Что такое A/B-тестирование Типы метрик в A/B-тесте Дизайн A/B-теста Оценка результатов A/B-теста Презентация результатов A/B-теста В этом модуле вы научитесь проектировать эксперименты, рассчитывать размер выборки, выбирать метрики, анализ…
- Продуктовая аналитика. Аналитический подход к бизнесу Основные метрики продукта, построение воронок и анализ пользовательского пути Когортный анализ Юнит-экономика для разных бизнес-моделей Практические кейсы на исследование бизнес-показателей с применением P…
- Основы работы в Power BI. Power BI Desktop и Power BI Service Подключение к источникам данных (Excel, CSV, БД) Моделирование данных и DAX Визуализация и дашборды Написание запросов на DAX В этом модуле вы освоите подключение к различным источникам, трансформа…
- Научитесь уверенно работать с темой: особенности python. компактные конструкции list / dict / set comprehensions, lambda функции эффективная работа с последовательностями и стиль кода (pep 8) в этом модуле вы узнаете,…
- Научитесь анализировать и применять: продуктовая аналитика. аналитический подход к бизнесу основные метрики продукта, построение воронок и анализ пользовательского пути когортный анализ юнит экономика для разных бизне…
- Научитесь уверенно работать с темой: случайные величины и их распределения. определение случайной величины виды распределений дискретных случайных величин непрерывные распределения нормальное распределение корреляция…
- Освоите и сможете применять: бесплатный курс «учись учиться». это короткий, интерактивный и супер полезный курс, в котором вы узнаете, как ставить четкие цели, вырабатывать ту самую мотивацию, а главное учиться систем…
- Основы Python. Введение в Python и Jupyter Notebook Основы программирования на Python Простые типы данных Логический тип и условные операторы В этом модуле вы изучите базовые принципы программирования на Python и науч…


- Первый уровень: базовая подготовка. Введение в Data Science - Основы статистики и теории вероятностей - Основы математики для Data Science.
- Второй уровень: погружение в Machine Learning. Machine Learning. Junior.
- Итоговые проекты. После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса примете участие в соревновании на платформе Kaggle.
- Бонусный курс. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие.
- Освоите и сможете применять: итоговые проекты. после прохождения первого уровня подготовите вводный проект. в конце курса примете участие в соревновании на платформе kaggle.
- Освоите и сможете применять: второй уровень погружение в machine learning. machine learning. junior.
- Освоите основы: основы статистики и теории вероятностей.
- Освоите основы: основы математики для data science.


- Бесплатный курс «Учись учиться». Это короткий, интерактивный и супер-полезный курс, в котором вы узнаете, как ставить четкие цели, вырабатывать ту самую мотивацию, а главное — учиться системно. Материалы помогут не только в обучении, но и в работе🤝.
- Введение в Data Analytics. Что такое Data Analytics и зачем это бизнесу Типичные задачи Data Analyst Различия в интерпретации задач Взаимосвязи с Data Science, BI, бизнесом Необходимые навыки и тенденции в сфере Data Практические кейсы и примеры В этом модуле…
- MS Excel как инструмент Data Analyst. Основы Excel для аналитика: ключевые функции и сводные таблицы Power Query и Power Pivot для обработки больших данных Бизнес-кейс: расчет юнит-экономики В этом модуле вы освоите Excel от базовых формул до Power Pivot и на…
- Основы SQL. Введение в базы данных Настройка рабочей среды: взаимодействие с БД Базовые запросы: SELECT, WHERE, LIMIT, AND/OR/NOT, CASE/IN/ANY/BETWEEN Объединение данных: JOINS (LEFT, RIGHT, FULL, SELF), JOIN vs UNION Агрегация и группировка: Aggregate Functi…
- Основы Python. Введение в Python и Jupyter Notebook Основы программирования на Python Простые типы данных Логический тип и условные операторы В этом модуле вы изучите базовые принципы программирования на Python и научитесь решать задачи начального уровня слож…
- Продвинутые типы данных в Python. Списки и методы работы с ними Кортежи, множества и другие типы Словари В этом модуле вы освоите работу с продвинутыми типами данных: списками, кортежами, множествами и словарями. Научитесь выбирать правильный инструмент для к…
- Особенности Python. Компактные конструкции: List / Dict / Set comprehensions, Lambda-функции Эффективная работа с последовательностями и стиль кода (PEP 8) В этом модуле вы узнаете, как использовать lambda-функции, генераторы и включения (comprehensions) для…
- Основы Pandas. Знакомство с Pandas Индексация и первичный анализ Трансформация данных Группировка и агрегация Взаимодействие с внешними источниками: работа с базами данных и API Google таблиц В этом модуле вы научитесь проводить бизнес-исследования на больших…
- Работа с оркестраторами данных Airflow. Понятие Airflow Практический кейс по автоматизации с использованием Airflow В этом модуле вы познакомитесь с Airflow и научитесь автоматизировать регулярные процессы обработки данных, создавая простые DAG-и и запуская и…
- Основы теории вероятностей. Основные понятия. Классическое определение вероятности. Комбинаторика Сложение и умножение вероятностей. Формула Байеса Разбор задач по теории вероятностей с собеседований В этом модуле вы освоите математический аппарат для анализа…
- Случайные величины и их распределения. Определение случайной величины Виды распределений дискретных случайных величин Непрерывные распределения Нормальное распределение Корреляция случайных величин Работа с распределениями в Python В этом модуле вы научитесь…
- Основы статистики. Выборочные оценки параметров Проверка статистических гипотез Оценка любого параметра выборки Практика проверки статистических гипотез в Python. В этом модуле вы научитесь оценивать параметры по выборке и строить доверительные интервалы. Осв…
- A/B - тестирование. Что такое A/B-тестирование Типы метрик в A/B-тесте Дизайн A/B-теста Оценка результатов A/B-теста Презентация результатов A/B-теста В этом модуле вы научитесь проектировать эксперименты, рассчитывать размер выборки, выбирать метрики, анализ…
- Продуктовая аналитика. Аналитический подход к бизнесу Основные метрики продукта, построение воронок и анализ пользовательского пути Когортный анализ Юнит-экономика для разных бизнес-моделей Практические кейсы на исследование бизнес-показателей с применением P…
- Основы работы в Power BI. Power BI Desktop и Power BI Service Подключение к источникам данных (Excel, CSV, БД) Моделирование данных и DAX Визуализация и дашборды Написание запросов на DAX В этом модуле вы освоите подключение к различным источникам, трансформа…
- Научитесь уверенно работать с темой: особенности python. компактные конструкции list / dict / set comprehensions, lambda функции эффективная работа с последовательностями и стиль кода (pep 8) в этом модуле вы узнаете,…
- Научитесь анализировать и применять: продуктовая аналитика. аналитический подход к бизнесу основные метрики продукта, построение воронок и анализ пользовательского пути когортный анализ юнит экономика для разных бизне…
- Научитесь уверенно работать с темой: случайные величины и их распределения. определение случайной величины виды распределений дискретных случайных величин непрерывные распределения нормальное распределение корреляция…
- Освоите и сможете применять: бесплатный курс «учись учиться». это короткий, интерактивный и супер полезный курс, в котором вы узнаете, как ставить четкие цели, вырабатывать ту самую мотивацию, а главное учиться систем…
- Основы Python. Введение в Python и Jupyter Notebook Основы программирования на Python Простые типы данных Логический тип и условные операторы В этом модуле вы изучите базовые принципы программирования на Python и науч…

- Попробуйте первый урок бесплатно! За 90 минут ребенок сделает свою первую настоящую программу, мини-сайт или чат-бота и пройдет профориентацию.
- Мы делаем запись каждого занятия, чтобы вы могли пересмотреть урок для разбора сложной темы. Доступ к записям курса есть в личном кабинете.
- Запишитесь на пробный урок бесплатно.
- Научится создавать программы с использованием функций и модулей.
- Изучит основу работы с типами данных и операторами.
- Освоит синтаксис и структуру программ на Python.
- Есть 2 формата занятий: индивидуальное обучение и групповые занятия. При выборе второго формата мы занимаемся с группой 1 раз в неделю.
- Код выводит 3 вараинта логотипа Easycode. Получает данные из переменных, а далее при помощи функций переводит текст в иной формат.
- Чему научится ваш ребенок?
- Лабиринт на Pygame, где персонажу нужно уничтожать противников и искать выход.
- Освоите и сможете применять: есть 2 формата занятий индивидуальное обучение и групповые занятия. при выборе второго формата мы занимаемся с группой 1 раз в неделю.
- Освоите и сможете применять: код выводит 3 вараинта логотипа easycode. получает данные из переменных, а далее при помощи функций переводит текст в иной формат.
- Освоите и сможете применять: лабиринт на pygame, где персонажу нужно уничтожать противников и искать выход.
- Освоит синтаксис и структуру программ на Python.
- Научится создавать программы с использованием функций и модулей.

- Освоите и сможете применять: работает в сфере рекомендательных систем, разрабатывал алгоритмы для крупных it компаний. специализируется на связях между математикой, статистикой и программированием.
- Карьерный тренажёр проведёт вас по ключевым этапам поиска работы. Вы научитесь уверенно презентовать свои навыки и получите необходимые знания для успешного трудоустройства.
- Освоите и сможете применять: кейсы и конспекты по ключевым алгоритмам ml классификация, регрессия, кластеризация методами k средних, dbscan и hdbscan, k ближайших соседей.
- Освоите и сможете применять: и другие полезные материалы, включая разбор матриц, теории вероятностей и подборку кейсов по работе с нейросетями в повседневных задачах.
- Научитесь настраивать и организовывать: конспекты по инженерной части разворачивание приложений через виртуализацию, настройка цепочки процессов, организованный код.
- Освоите и сможете применять: более 3 лет опыта в ds/ml. участвовал в международных соревнованиях по компьютерному зрению, сотрудничает с nvidia.
- Освоите и сможете применять: лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная департаментом образования и науки города москвы.
- Освоите и сможете применять: специалист по большим данным, «сбер». специалист по аналитике данных и оптимизации процессов в b2c направлении.
- Освоите и сможете применять: предсказывает кредитоспособность клиентов, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление рисками.
- Прогнозирует спрос, управляет ассортиментом, анализирует покупательские привычки и помогает персонализировать клиентские предложения.


- Обсудите ваши пожелания с карьерным консультантом. Наш карьерный эксперт бесплатно поможет вам подобрать обучение, которое соответствует вашим целям.
- Искусство промптинга для разработки.
- Адрес обучения не выбран 3-й Павловский переулок, д. 14 (м. Тульская) ул. Новая Басманная, д. 23А, строение 3 (м. Комсомольская).
- Выбрать учебный центр 3-й Павловский переулок, д. 14 (м. Тульская) ул. Новая Басманная, д. 23А, строение 3 (м. Комсомольская).
- Проверка сертификата Каждый сертификат защищён голографической наклейкой и имеет уникальный номер. Вы можете.
- Мы внимательно прислушиваемся к мнению наших учеников и работаем над собой, чтобы стать ещё лучше!
- По итогам обучения на курсе вы получаете электронный персональный сертификат.
- Получите доступ к закрытой библиотеке в области диджитал и творчества.
- Средний заработок специалиста в сфере программирования и аналитики.
- Если вы оставили заявку в рабочее время, то наш менеджер свяжется.
- Освоите и сможете применять: выбрать учебный центр 3 й павловский переулок, д. 14 (м. тульская) ул. новая басманная, д. 23а, строение 3 (м. комсомольская).
- Освоите и сможете применять: проверка сертификата каждый сертификат защищён голографической наклейкой и имеет уникальный номер. вы можете.
- Освоите и сможете применять: мы внимательно прислушиваемся к мнению наших учеников и работаем над собой, чтобы стать ещё лучше!
- Освоите и сможете применять: по итогам обучения на курсе вы получаете электронный персональный сертификат.
- Освоите и сможете применять: получите доступ к закрытой библиотеке в области диджитал и творчества.


- Блок 1. Блок 1. Введение в анализ данных.
- Блок 2. Блок 2. Основы работы с данными.
- Блок 3. Блок 3. Продвинутый анализ данных.
- Блок 4. Блок 4. Машинное обучение.
- Блок 5. Блок 5. Финальный проект.
- Блок 6. Финальный тест.
- Блок 7. Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями.
- Блок 8. Основы ООП, работа с классами и исключениями.
- Блок 9. Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git.
- Блок 10. Знакомство с реляционными базами данных.
- Блок 11. Автотесты на Python, фабрики.
- Блок 12. Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД.
- Блок 13. Веб-фреймворк Flask.
- Блок 14. Веб-фреймворк Django.
- Блок 15. Проектная работа.
- Научитесь уверенно работать с темой: асинхронная работа в python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с api и бд.
- Научитесь уверенно работать с темой: базовые типы и структуры данных, переменные. условные операторы, работа с функциями.
- Научитесь анализировать и применять: продвинутый анализ данных.
- Познакомитесь с web разработкой, http, rest api, протокол wsgi, работа с датаклассами, первое веб приложение. знакомство с git.
- Освоите основы: основы ооп, работа с классами и исключениями.




- Блок 1. Блок 1. Введение в анализ данных.
- Блок 2. Блок 2. Основы работы с данными.
- Блок 3. Блок 3. Продвинутый анализ данных.
- Блок 4. Блок 4. Машинное обучение.
- Блок 5. Блок 5. Финальный проект.
- Блок 6. Финальный тест.
- Блок 7. Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями.
- Блок 8. Основы ООП, работа с классами и исключениями.
- Блок 9. Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git.
- Блок 10. Знакомство с реляционными базами данных.
- Блок 11. Автотесты на Python, фабрики.
- Блок 12. Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД.
- Блок 13. Веб-фреймворк Flask.
- Блок 14. Веб-фреймворк Django.
- Блок 15. Проектная работа.
- Научитесь уверенно работать с темой: асинхронная работа в python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с api и бд.
- Научитесь уверенно работать с темой: базовые типы и структуры данных, переменные. условные операторы, работа с функциями.
- Научитесь анализировать и применять: продвинутый анализ данных.
- Познакомитесь с web разработкой, http, rest api, протокол wsgi, работа с датаклассами, первое веб приложение. знакомство с git.
- Освоите основы: основы ооп, работа с классами и исключениями.


- Уже в процессе ты разработаешь реальный проект — твой первый проект в профессиональном портфолио.
- Применение методов сравнения и анализа метрик в практических заданиях.
- Взаимодействие с командами разработки и маркетинга.
- «Я всегда интересовалась дизайном, история зарождалась постепенно, шаг за шагом…» — Евгении Геворкян, выпускница TMS, о том, как твое призвание находит тебя, где бы ты ни был.
- “Ожидания полностью подтвердились: как я представляла, так и выглядит работа проектного менеджера.” - история успеха Елизаветы Данько, выпускницы TeachMeSkills.
- Применение сегментации в продуктовой аналитике.
- Примеры применения ML в продуктовой аналитике.
- Применение unit-экономики в анализе продукта.
- Управляющие конструкции: условия, циклы.
- Планирование и структурирование проекта.
- Освоите и сможете применять: «я всегда интересовалась дизайном, история зарождалась постепенно, шаг за шагом…» евгении геворкян, выпускница tms, о том, как твое призвание находит тебя, где бы ты ни был.
- Научитесь применять методов сравнения и анализа метрик в практических заданиях.
- Освоите и сможете применять: история успеха елизаветы данько, выпускницы teachmeskills.
- Научитесь применять сегментации в продуктовой аналитике.
- Научитесь применять unit экономики в анализе продукта.


- Обсудите ваши пожелания с карьерным консультантом. Наш карьерный эксперт бесплатно поможет вам подобрать обучение, которое соответствует вашим целям.
- Искусство промптинга для разработки.
- Адрес обучения не выбран 3-й Павловский переулок, д. 14 (м. Тульская) ул. Новая Басманная, д. 23А, строение 3 (м. Комсомольская).
- Выбрать учебный центр 3-й Павловский переулок, д. 14 (м. Тульская) ул. Новая Басманная, д. 23А, строение 3 (м. Комсомольская).
- Проверка сертификата Каждый сертификат защищён голографической наклейкой и имеет уникальный номер. Вы можете.
- Мы внимательно прислушиваемся к мнению наших учеников и работаем над собой, чтобы стать ещё лучше!
- По итогам обучения на курсе вы получаете электронный персональный сертификат.
- Получите доступ к закрытой библиотеке в области диджитал и творчества.
- Средний заработок специалиста в сфере программирования и аналитики.
- Если вы оставили заявку в рабочее время, то наш менеджер свяжется.
- Освоите и сможете применять: выбрать учебный центр 3 й павловский переулок, д. 14 (м. тульская) ул. новая басманная, д. 23а, строение 3 (м. комсомольская).
- Освоите и сможете применять: проверка сертификата каждый сертификат защищён голографической наклейкой и имеет уникальный номер. вы можете.
- Освоите и сможете применять: мы внимательно прислушиваемся к мнению наших учеников и работаем над собой, чтобы стать ещё лучше!
- Освоите и сможете применять: по итогам обучения на курсе вы получаете электронный персональный сертификат.
- Освоите и сможете применять: получите доступ к закрытой библиотеке в области диджитал и творчества.




- Блок 1. Углубленная работа с декораторами.
- Блок 2. Сложные простые типы.
- Блок 3. Функциональное программирование в Python и его минусы.
- Блок 4. Генераторы и итераторы.
- Блок 5. Знакомство с асинхронной работой (asyncio).
- Блок 6. Классы изнутри.
- Блок 7. Работа с ссылками, внимание к памяти.
- Блок 8. Аннотации типов. Системы контроля зависимостей. Интроспекция.
- Блок 9. Тестирование.
- Блок 10. Очереди задач.
- Блок 11. Профилирование.
- Блок 12. Ускорение обработки задач.
- Блок 13. Низкий уровень.
- Блок 14. Работа с базой данных через SQLAlchemy.
- Блок 15. Веб-разработка на FastAPI.
- Освоите и сможете применять: функциональное программирование в python и его минусы.
- Освоите и сможете применять: аннотации типов. системы контроля зависимостей. интроспекция.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с базой данных через sqlalchemy.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с ссылками, внимание к памяти.
- Научитесь уверенно работать с темой: углубленная работа с декораторами.


- Блок 1. Основы нейронных сетей.
- Блок 2. Работа с библиотекой Keras.
- Блок 3. Распознавание изображений.
- Блок 4. Работа с локальными моделями.
- Блок 5. Практическое применение.
- Блок 6. Финальный проект.
- Блок 7. Завершающий этап.
- Блок 8. Базовые типы и структуры данных, переменные. Условные операторы, работа с функциями.
- Блок 9. Основы ООП, работа с классами и исключениями.
- Блок 10. Знакомство с Web разработкой, HTTP, Rest API, протокол WSGI, работа с датаклассами, первое веб-приложение. Знакомство с git.
- Блок 11. Знакомство с реляционными базами данных.
- Блок 12. Автотесты на Python, фабрики.
- Блок 13. Асинхронная работа в Python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с API и БД.
- Блок 14. Веб-фреймворк Flask.
- Блок 15. Веб-фреймворк Django.
- Научитесь уверенно работать с темой: асинхронная работа в python, асинхронные запросы в сеть, асинхронная работа с api и бд.
- Научитесь уверенно работать с темой: базовые типы и структуры данных, переменные. условные операторы, работа с функциями.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с локальными моделями.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с библиотекой keras.
- Познакомитесь с web разработкой, http, rest api, протокол wsgi, работа с датаклассами, первое веб приложение. знакомство с git.


- Курс 1 - 24 часа. Excel для анализа данных.
- Курс 2 - 30 часов. Обработка данных с помощью SQL.
- Курс 3 - 30 часов. Python для анализа данных.
- Курс 4. Решение бизнес-кейсов.
- Освоите и сможете применять: обработка данных с помощью sql.
- Научитесь решать задачи по теме: бизнес кейсов.
- Разберётесь в теме: python для анализа данных.
- Разберётесь в теме: excel для анализа данных.


- Начало обучения - 24 часа. Получаем базовые знания по программе курса.
- Обучение по программе - 24 часа. Углубленное изучение программы курса.
- Завершение обучения - 24 часа. Практические работы по программе курса.
- Освоите и сможете применять: получаем базовые знания по программе курса.
- Освоите и сможете применять: практические работы по программе курса.
- Углубленное изучение программы курса.


- Окружение для разработки. Настраиваем всё, что нужно для работы: VS Code, Python, uv, Docker, git, линтеры и проверку типов. К следующему шагу приходим с готовым окружением.
- Backend-проект на Litestar и PostgreSQL. Поднимаем приложение с правильной архитектурой и базой в Docker, ставим и настраиваем Alembic — систему миграций, которая держит схему БД под контролем. Забираешь готовый шаблон под масштабирование.
- Безопасность разработки. Хранение API-ключей, защита от утечек в git, проверка зависимостей на уязвимости и контроль безопасных паттернов в коде, который пишет агент.
- OpenRouter: один ключ — десятки моделей. Подключаем AI-агента в VS Code к OpenRouter и получаем доступ ко всем топовым моделям — GPT, Claude, DeepSeek, Qwen и другим — через один ключ.
- Сравнение моделей на реальной задаче. Прогоняем одну задачу через разные модели и анализируем: какая аккуратнее пишет код, какая лучше в тестах, у какой лучшее соотношение цена/качество.
- Что происходит без правил. На одной модели показываем, как работает агент без правил: он тянется к фреймворкам и паттернам, на которых больше всего обучен, — а это почти никогда не совпадает со стандартами твоей команды.
- Правила и навыки: агент как инженер команды. Собираем правила проекта, регламенты по коду и архитектуре, набор навыков под типовые задачи — и агент начинает работать по стандартам команды, а не по собственным догадкам.
- Автоматические проверки качества. Настраиваем линтеры и форматирование так, чтобы они срабатывали на каждом коммите агента: грязный код физически не проходит в репозиторий.
- Тесты и покрытие кода. Учим агента писать unit- и integration-тесты по алгоритму и измеряем покрытие — это страховка от того, что завтра агент сломает работающий код.
- Типовые задачи руками агента. На живом проекте проходим полный цикл: новая фича, исправление бага, срочный хотфикс, оформление merge request.
- Code Review силами агента. Запускаем отдельного агента на проверку кода по чеклисту архитектуры, типизации и читаемости — получаем отчёт с конкретными замечаниями.
- Измерение вклада агента в работу. Запускаем скрипт, который по истории коммитов показывает цифрой, какая часть кода написана агентом, а какая — разработчиком.
- Освоите и сможете применять: backend проект на litestar и postgresql. поднимаем приложение с правильной архитектурой и базой в docker, ставим и настраиваем alembic систему миграций, которая держит схему бд под контрол…
- Освоите и сможете применять: что происходит без правил. на одной модели показываем, как работает агент без правил он тянется к фреймворкам и паттернам, на которых больше всего обучен, а это почти никогда не совпадает…
- Освоите и сможете применять: правила и навыки агент как инженер команды. собираем правила проекта, регламенты по коду и архитектуре, набор навыков под типовые задачи и агент начинает работать по стандартам команды, а…
- Освоите и сможете применять: openrouter один ключ десятки моделей. подключаем ai агента в vs code к openrouter и получаем доступ ко всем топовым моделям gpt, claude, deepseek, qwen и другим через один ключ.
- Освоите и сможете применять: автоматические проверки качества. настраиваем линтеры и форматирование так, чтобы они срабатывали на каждом коммите агента грязный код физически не проходит в репозиторий.


- Автоматизация рутины в таблицах и коде Применение ИИ для работы в Google Sheets и Excel, генерация и отладка SQL запросов, а также написание кода на языке Python для обработки данных, даже если вы не умеете программир…
- Научитесь уверенно работать с темой: бизнес аналитика и управление продуктом использование ии для быстрой генерации гипотез, поиска инсайтов, приоритизации задач и автоматического создания отчетов и презентаций (включ…
- Научитесь анализировать и применять: расскажем, как с помощью искусственного интеллекта формулировать запросы на анализ, находить закономерности в данных, писать sql и python код без необходимости быть программистом.
- Освоите и сможете применять: узнаете, как искусственный интеллект уже помогает участникам курса поделитесь находками, полезными советами и ситуациями, где он реально сэкономил время или помог избежать ошибки.
- Научитесь настраивать и организовывать: визуализация и интерпретация обучение «переводу» сложных графиков на человеческий язык, поиск скрытых аномалий в данных и подготовка выводов для руководства.
- Этот курс идеально подойдет тем, кто не имеет опыта в программировании и SQL, мы покажем, как ИИ поможет вам быстро и эффективно освоить эти навыки для эффективной работы с данными.
- Освоите и сможете применять: вы не останетесь один на один с курсом преподаватели и команда поддержки ответят на вопросы, пояснят задания и помогут разобраться в сложной теме.
- Освоите и сможете применять: объясним, как превращать данные и выводы в визуальные слайды, текстовые резюме и отчеты, которые можно сразу отправить команде или руководству.
- Освоите и сможете применять: искусственный интеллект для бизнеса активно используется в медицине, финансовой сфере, ритейле, телекоммуникациях и многих других отраслях.
- Освоите и сможете применять: подготовьтесь к тому, чтобы выделять 4−6 часов в неделю. это оптимальный график, чтобы уверенно осваивать новые навыки и не перегружаться.


- SQL и получение данных - 52 часа. Научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. Научитесь загружать данные в базу и самостоя…
- SQL PRO - 22 часа. Научитесь поднимать, настраивать кластеры, масштабировать данные, писать хранимые процедуры и триггеры, понимать структуры данных, как они нормализуются и денормализуются. Погрузитесь в специфику проектирования баз данных и интеграцию с дру…
- Data Warehouse - 62 часа. Научим работать с классическим хранилищем данных.
- Business Intelligence решения и многомерная модель данных - 24 часа. Научитесь определять потребности и требования бизнес-пользователей. Сможете выбирать решение, архитектуру под него и стратегию масштабирования для роста бизнеса. Подключитесь к хранилищу дан…
- Python - 95 часов. Ознакомитесь с основами Python.
- Data Lake & Hadoop - 29 часов. Познакомим с основным инструментом обработки больших данных.
- Продвинутые методы работы с данными - 22 часа. Продвинутые методы работы с данными.
- Работа с потоковыми данными - 21 час. Научим работать с потоковыми данными.
- Работа с данными в облаке - 34 часа. Работа с данными в облаке.
- Введение в DS & ML - 73 часа. Введение в DS.
- MLOps - 33 часа. Основы MLOps.
- Английский язык для начинающих инженеров - 3 часа. Вас ждут восемь видеолекций, которые помогут разобраться в базовом английском для IT-сферы.
- Карьерное планирование. Научитесь составлять резюме для новой профессии, писать сопроводительные письма и уверенно проходить собеседования.
- Дипломный проект - 40 часов. Разработка и документирование ETL-процессов заливки данных в хранилище.
- Научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. На…
- Научитесь определять потребности и требования бизнес пользователей. Сможете выбирать решение, архитектуру под него и стратегию масштабирования для р…
- Освоите и сможете применять: вас ждут восемь видеолекций, которые помогут разобраться в базовом английском для it сферы.
- Освоите и сможете применять: познакомим с основным инструментом обработки больших данных.
- Научитесь уверенно работать с темой: работа с данными в облаке.

















