Чему вы научитесь
- Превращать размытый запрос продакта в проверяемую задачу
- Писать SQL под задачу, когда никто не назвал нужную конструкцию
- Находить дубли, поздние события, ботов и ошибки часовых поясов
- Переносить расчёт из SQL в pandas, когда это упрощает решение
- Разбирать метрику, её шум и неопределённость
- Проверять A/B-сплит и принимать решение по эксперименту
- Писать короткий ответ с выводом, оговорками и следующим шагом
О курсе
Симулятор аналитика данных: 74 задачи на SQL, Python и pandas, продуктовые метрики, качество данных и A/B-тесты. Практика от запроса продакта до расчёта и ответа заказчику, с автопроверкой в браузере.
Для кого этот курс
Курс для тех, кто уже умеет писать SQL и читать код на Python, но на реальной задаче теряется: непонятно, с чего начать и что отвечать заказчику.
- джуниор-аналитик, который прошёл курсы и хочет практики на задачах без готовых шагов;
- аналитик из смежной роли — маркетолог, продакт, финансист, — которому считать метрики приходится самому;
- тот, кто готовится к собеседованию: здесь спрашивают ровно так, как спрашивают на секции с данными.
Не подойдёт тем, кто ищет первое знакомство с SQL. Начните с бесплатных частей «Практический SQL», а сюда возвращайтесь после.
Начальные требования
Что нужно уметь до старта:
- SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN — на уровне «пишу сам, без подсказки»;
- Python на уровне циклов и функций, базовый pandas: DataFrame, groupby, merge;
- школьная математика. Статистику разбираем с нуля там, где она нужна.
Устанавливать ничего не нужно: SQL и Python выполняются прямо в браузере. Для блоков про dbt, Airflow и Superset установка тоже не требуется — разбираем на задачах и разборах.
Преподаватели курса
3 495
Как проходит обучение
Приходит запрос от продакта — без названия темы и без разбивки на шаги. Дальше вы сами: понять, что спрашивают, достать данные, посчитать. Проверка отвечает за секунды. Потом вопрос «что вы говорите заказчику» — и разбор с эталонным решением и списком «если не сделать — что получится»
Формат курса
17 разделов · 74 связки «запрос → задача → решение → разбор» · 383 шага · 234 задачи с автопроверкой, из них 45 на SQL и 20 на Python · у каждой SQL-задачи три набора данных с разными ответами · 319 баллов, сертификат от 191
Нагрузка
22–28 часов, в своём темпе