logo

AY Digital Academy

New

Дата аналитика с нуля: практический курс для начинающих

500 000 ₸
Подать заявку
Выделено 5 Квот

Курс даст прочную базу по работе с данными и аналитике для реального бизнеса. Вы научитесь использовать SQL, Power BI и Python для извлечения, обработки и визуализации данных. Программа построена по принципу «от простого к сложному»: от фильтрации таблиц до предиктивной аналитики. Каждый блок сопровождается практикой и мини-проектами. Особый акцент на кейсах из логистики, образования и телеком-сектора. Подойдёт тем, кто хочет сменить профессию или систематизировать цифровые навыки. Итог — портфолио аналитика и уверенность в данных.

Особые условия

Гарантийный взнос на 50,000 тг, возвращается при завершении обучения на 85% и завершения финального проекта.

Детали курса

Уровень

Для начинающих

Формат обучения

Онлайн

Старт

Сентябрь

Вступительные экзамены

Нет

Длительность, в неделях

30

Длительность в академических часах

180

Язык обучения

Русский

Дни проведений занятий

Вторник, четверг, суббота

Методика обучения

Теория и практика 50/50

Квалификация

Junior Data Analyst

Формат проведения занятий

Уроки в онлайн-режиме 2 раза в неделю по 1,5 часа по Google Meet, office hours по субботам 1,5 часа

Навыки


По завершении курса участники смогут: 1. Программировать на Python и SQL — уверенно использовать как базовые конструкции, так и продвинутые техники обоих языков для обработки данных, автоматизации задач и взаимодействия с базами данных. 2. Работать со структурами данных и запросами — эффективно применять списки, словари, множества в Python, выполнять сложные выборки, агрегации и объединения таблиц в SQL для получения аналитически значимых результатов. 3. Проектировать и оптимизировать базы данных — создавать таблицы и связи, внедрять индексы, анализировать планы выполнения запросов и повышать производительность работы с данными. 4. Анализировать и визуализировать данные — использовать Python-библиотеки (Matplotlib, Seaborn, Plotly, GeoPandas) и Power BI для построения интерактивных графиков и дашбордов, применяя визуальный анализ к реальным кейсам из бизнеса, образования и логистики. 5. Разрабатывать базовые модели машинного и глубокого обучения — применять Scikit-learn, TensorFlow и Keras для построения и оценки моделей классификации и регрессии в аналитических проектах. 6. Интегрировать Python, SQL и Power BI — строить комплексные аналитические решения с объединением языков программирования, запросов к БД и визуализации данных в рамках проектной деятельности. 7. Развить профессиональные навыки аналитика — сформировать ИТ-компетенции, включая работу в команде, создание технической документации, презентацию проектов, участие в мок-интервью и уверенную коммуникацию в профессиональной среде.

Частые вопросы

Похожие курсы

Другие курсы от AY Digital Academy