Аналитик данных с нуля до первых проектов
Освойте фундамент профессии: работу с таблицами, SQL, Python и продуктовые метрики - на реальных задачах из рекламы, маркетплейсов и продуктовой аналитики.
От первого отчёта в Google Sheets до когортного анализа и RFM-сегментации: каждый модуль заканчивается проектной работой, которая идёт в портфолио.
Формат курса
От нуля - без страха. Начинаем с таблиц и постепенно доходим до SQL, Python и метрик
Практика на реальных данных. Реклама, маркетплейс, фильмы - датасеты, приближённые к рабочим
Портфолио на выходе. Проектная работа в каждом модуле - будет что показать на собеседовании
// главная мысль курса
Аналитик - это не человек, который «умеет Excel». Это специалист, который превращает сырые данные в решения: достаёт их SQL-запросом, обрабатывает в Python и объясняет бизнесу, что делать дальше. Этот курс выстраивает весь путь по шагам.
Курс для тех, кто начинает путь в аналитике
Новичкам в аналитике
Вы хотите войти в профессию, но не знаете, с чего начать. Курс ведёт с нуля: от таблиц и формул до SQL, Python и продуктовых метрик.
Специалистам смежных профессий
Маркетологи, менеджеры, экономисты - вы уже работаете с цифрами, но хотите делать это системно и инструментами аналитика.
Тем, кто хочет расти в текущей роли
Навыки SQL и Python + понимание метрик помогают принимать решения на данных и усиливают почти любую позицию.
4 модуля: от первых таблиц до продуктовой аналитики
Курс не требует опыта в аналитике. Начинаем с основ профессии и работы в Google Sheets, затем SQL - главный язык аналитика, потом Python и pandas, и в финале - бизнес-метрики и продуктовая аналитика: retention, LTV, когорты и RFM.
1
Введение в аналитику
9 уроков + проектная работа · для полных новичков
›
Кто такой аналитик и какие роли есть в профессии, какие навыки нужны - и первые рабочие инструменты: Excel и Google Sheets, формулы, графики и полноценный отчёт.
Кто такой аналитик
Типы аналитики
Роли в аналитике
Навыки аналитика
Excel и Google Sheets
Функции в Google Sheets
Графики в Google Sheets
Отчет в Google Sheets
Проектная работа
2
SQL
14 уроков + проектная работа · от SELECT до оконных функций
›
Главный язык аналитика: устройство баз данных, SELECT и фильтрация, агрегации и группировки, все виды JOIN, подзапросы и CTE, CASE WHEN, оконные функции и работа с датами.
Введение в базы данных и SQL
Установка DBeaver
SELECT и FROM
COUNT, DISTINCT и отладка SQL
Фильтрация данных
Агрегации и арифметика
Сортировка и группировка
INNER JOIN
LEFT, RIGHT, FULL, CROSS и SELF JOIN
Операции множеств
Подзапросы и CTE
CASE WHEN
Оконные функции
Работа с датой и временем
Проектная работа
3
Python для анализа данных
12 уроков + проектная работа · Colab, NumPy, pandas
›
Python с нуля до уверенной работы с данными: синтаксис и структуры данных, условия и циклы, файлы и форматы, NumPy и pandas - DataFrame, фильтрация, агрегации и объединение таблиц.
Зачем Python аналитику
Среда: Colab и аналоги
Синтаксис: переменные и типы
Строки и работа с текстом
Структуры данных: list/tuple/dict/set
Условия: if/else
Циклы и базовые функции
Файлы и форматы данных
NumPy: массивы и статистика
pandas: DataFrame
pandas: фильтр/сорт/агрегация
pandas: merge/concat
Проектная работа
4
Бизнес-метрики и продуктовая аналитика
ядро курса
12 уроков + мини-проект · метрики, когорты, RFM
›
Как бизнес измеряет себя: типы метрик, retention и churn, ARPU и LTV, CAC и ROI, когортный анализ, поведенческая сегментация и RFM - всё, что спрашивают на собеседованиях продуктовых аналитиков.
Что такое метрики
Метрики - инструмент мышления
Типы метрик
Метрики роста и активности
Retention и Churn
ARPU, ARPPU и выручка
LTV - Lifetime Value
CAC и ROI
Когортный анализ
Retention и LTV
Поведенческая сегментация
RFM-анализ
Мини-проект
Хотите полную программу с описанием каждого урока и стоимостью?
Получить программу и ценуПо итогам курса
Уверенная работа с таблицами: формулы, сводные, графики и отчёты в Google Sheets
SQL на уровне рабочих задач: JOIN, подзапросы, CTE, оконные функции
Python и pandas для обработки данных: загрузка, чистка, агрегации, объединение таблиц
Понимание продуктовых метрик: retention, ARPU, LTV, CAC, ROI - и умение их считать
Навык когортного анализа и RFM-сегментации на реальных данных
Четыре проектные работы в портфолио - по одной на каждый модуль
Чего этот курс не обещает
- это не курс про machine learning - мы строим фундамент аналитика: SQL, Python, метрики; ML - следующий шаг после него
- это не обещание трудоустройства - курс даёт навыки и портфолио, но собеседования вы проходите сами
- это не волшебная таблетка - чтобы навык закрепился, нужно делать проектные работы, а не только смотреть уроки
Инструменты аналитика меняются медленнее, чем кажется: SQL и pandas - стандарт индустрии уже много лет, эти навыки не устареют.
Алексей Воронко
Lead Data Analyst
Более 8 лет в аналитике данных: VK, Яндекс, 2ГИС. Более 4 лет преподаёт аналитику и помогает специалистам применять новые инструменты в реальной работе - в этом курсе ведёт студентов от первых таблиц до продуктовой аналитики.
Частые вопросы
Нужен ли опыт в аналитике или программировании?
Нет. Курс начинается с основ профессии и таблиц, SQL и Python даются с нуля с постепенным усложнением.
Сколько времени займёт курс?
4 модуля, 50+ уроков и 4 проектные работы. В комфортном темпе - 3-4 месяца по несколько часов в неделю. Формат онлайн, проходить можно в своём темпе.
Какие инструменты используются?
Google Sheets, DBeaver для SQL, Google Colab для Python (ничего не нужно ставить на компьютер, кроме DBeaver), pandas и NumPy.
Будет ли поддержка?
Да, у курса есть наставник и чат студентов - вопросы по урокам и проектным работам не остаются без ответа.
Что будет в портфолио после курса?
Проектная работа в каждом модуле: отчёт в Google Sheets, SQL-исследование, анализ данных в pandas и мини-проект по продуктовым метрикам.
Сколько стоит и когда старт?
Стоимость и даты ближайшего потока уточняйте у куратора. Оставьте заявку - куратор пришлёт актуальные цифры в течение рабочего дня, без обязательств с вашей стороны.
Аналитик данных
Оставьте контакт - куратор пришлёт полную программу, стоимость и даты ближайшего потока. Это просто вопрос, ни к чему не обязывает.
✓ Ответ куратора в течение рабочего дня
✓ Без спама и автообзвонов
✓ Достаточно имени и одного контакта