Курс на Stepik
Обложка курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.» на Stepik
Бесплатно

Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи. 4.850

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс «Готовая профессия Data-аналитик» включает в себя все ключевые модули, необходимые для старта и профессионального роста в аналитике данных: Введение в профессию Data-аналитика Основные инструменты и навыки: Excel, SQL, Python, Power BI, Tableau Типы данных и их структуры, работа с форматами CSV, JSON, Excel, Parquet Методы сбора, хранения и очистки данных и многое другое...

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Учеников на курсе 296
Сертификаты, выданные на курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Отзывов получено 20
Рейтинг курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Рейтинг курса 4.850
Уроки в курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Количество уроков 69
Тесты в курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Количество квизов 391
Время прохождения курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Время прохождения курса
Обновления курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Обновления курса
Дата публикации курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.» 16 разделов Уроки в курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.» 69 уроков Тесты в курсе «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.» 391 тест Время прохождения курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.» 3 ч. Последнее обновление курса «Готовая профессия Data-аналитик Анализ данных с нуля до профи.» обн. 7 февраля 2026

Введение в профессию Data-аналитика

4 урока
1. Урок 1: Кто такой Data-аналитик и чем он занимается
2. Урок 2: Основные инструменты и навыки Data-аналитика
3. Урок 3: Области применения анализа данных
4. Урок 4: Установка рабочего окружения для аналитики

Основы работы с данными

4 урока
1. Урок 5: Типы данных и их структура
2. Урок 6: Сбор и хранение данных: источники и форматы
3. Урок 7: Чистка и подготовка данных для анализа
4. Урок 8: Основы работы с Excel и Google Sheets

Визуализация данных

4 урока
1. Урок 9: Принципы построения графиков и диаграмм
2. Урок 10: Работа с Power BI: создание интерактивных дашбордов
3. Урок 11: Введение в Tableau: базовые функции и настройки
4. Урок 12: Практика создания визуализаций для отчетов

Математика и статистика для анализа данных

4 урока
1. Урок 13: Основы статистики: среднее, медиана, мода
2. Урок 14: Регрессионный анализ и корреляция
3. Урок 15: Проверка гипотез и p-value
4. Урок 16: Основы теории вероятностей для анализа данных

Программирование для Data-анализа: Python

4 урока
1. Урок 17: Основы Python: синтаксис и библиотеки
2. Урок 18: Работа с библиотеками NumPy и Pandas
3. Урок 19: Обработка и трансформация данных
4. Урок 20: Автоматизация аналитических задач с Python

Примеры и кейсы

4 урока
1. Урок 21: Анализ продаж на основе реальных данных
2. Урок 22: Построение отчетов для управления бизнесом
3. Урок 23: Примеры маркетинговой аналитики
4. Урок 24: Ошибки и лучшие практики в анализе данных

Практическое применение знаний

4 урока
1. Урок 25: Практическое применение знаний Часть 1
2. Урок 26: Практическое применение знаний Часть 2
3. Урок 27: Практическое применение знаний Часть 3
4. Урок 28: Практическое применение знаний Часть 4

SQL для анализа данных

4 урока
1. Урок 29: Основы SQL: создание и управление базами данных
2. Урок 30: Запросы к базам данных: SELECT, JOIN, GROUP BY
3. Урок 31: Подзапросы, функции и оптимизация запросов
4. Урок 32: Практика написания SQL-запросов

Анализ данных с использованием R

4 урока
1. Урок 33: Основы R: структура языка и библиотеки
2. Урок 34: Обработка и визуализация данных в R
3. Урок 35: Статистический анализ с использованием R
4. Урок 36: Построение моделей в R

Машинное обучение для Data-анализа

4 урока
1. Урок 37: Введение в машинное обучение
2. Урок 38: Основные алгоритмы кластеризации и классификации
3. Урок 39: Регрессионный анализ для прогнозирования
4. Урок 40: Построение моделей и оценка их качества

Проект: анализ данных для бизнеса

4 урока
1. Урок 41: Формирование задачи для проекта
2. Урок 42: Сбор и обработка данных для проекта
3. Урок 43: Анализ данных и визуализация результатов
4. Урок 44: Подготовка отчета для бизнес-презентации

Инструменты автоматизации и работы с большими данными

4 урока
1. Урок 45: Основы работы с Google BigQuery
2. Урок 46: Введение в Apache Spark для обработки больших данных
3. Урок 47: Автоматизация отчетности с помощью Python
4. Урок 48: Работа с API для получения данных

Этика и правовые аспекты анализа данных

4 урока
1. Урок 49 Работа с персональными данными: законодательство и принц
2. Урок 50: Этика в аналитике: как работать с данными ответственно
3. Урок 51: Аудит данных: проверка качества и корректности
4. Урок 52: Примеры нарушений и их последствия

Итоговый проект

3 урока
1. Урок 53: Постановка задачи для итогового проекта
2. Урок 54: Реализация анализа данных на практике
3. Урок 55: Визуализация результатов и их интерпретация

Карьера в Data-аналитике

4 урока
1. Урок 56: Составление резюме и портфолио аналитика
2. Урок 57: Подготовка к собеседованиям: технические и бизнес-кейсы
3. Урок 58 Сертификации и дополнительные навыки для карьерного рост
4. Урок 59: Как строить карьеру и развиваться в Data-аналитике

Практическое применение знаний

10 уроков
1. Урок 60: Практическое применение знаний Часть 1
2. Урок 61: Практическое применение знаний Часть 2
3. Урок 62: Практическое применение знаний Часть 3
4. Урок 63: Практическое применение знаний Часть 4
5. Урок 64: Практическое применение знаний Часть 5
6. Урок 65: Практическое применение знаний Часть 6
7. Урок 66: Практическое применение знаний Часть 7
8. Урок 67: Практическое применение знаний Часть 8
9. Урок 68: Практическое применение знаний Часть 9
10. Урок 69: Практическое применение знаний Часть 10