Разобрать вопрос
Сначала уточните, какое решение предстоит принять, какие показатели важны и что будет достаточным основанием.
Образовательная программа
Данные в действии: Python, аналитика и ИИ для рабочих задач
Данные для рабочего решения. За 3 месяца вы пройдёте весь аналитический цикл: приведёте в порядок сырую выгрузку, исследуете её в Python и SQL, соберёте панель в DataLens и защитите вывод с допущениями и рекомендацией.
- Срок
- 3 месяца
- Нагрузка
- 6-8 часов в неделю
- Стоимость
- от 42 000 ₽
Данные помогают принять решение, когда вывод можно проследить до источника.
Добраться до ответа
Проверите качество выгрузки, подготовите данные в Python и составите SQL-запросы, которые показывают цифру и возможные причины.
Защитить рекомендацию
Соберёте логику анализа в DataLens, честно обозначите допущения и предложите следующий шаг, который следует из данных.
Полный аналитический разбор: данные, запросы, панель и рекомендация.
Аналитическое решение
Сырая выгрузка, подготовка в Python, SQL-проверка гипотезы, панель DataLens и рекомендация, которую можно защитить.
Паспорт и подготовка данных
Источники, проверки качества, очистка и объединение собраны в воспроизводимый процесс.
SQL-исследование рабочего вопроса
Цепочка запросов показывает итоговый показатель, его состав и возможные причины изменения.
Панель DataLens с логикой чтения
Показатели и графики собраны так, чтобы человек видел сигнал, контекст и границы интерпретации.
Рекомендация для решения
Вывод, допущения, ограничения, предлагаемый шаг и следующий способ проверить гипотезу.
Семь модулей вокруг одного аналитического вопроса.
Вы проверите исходную выгрузку, подготовите данные в Python, исследуете гипотезу в SQL, соберёте понятную панель и защитите рекомендацию вместе с ограничениями.
01Что именно нужно решитьСоберёте план анализа, в котором каждый расчёт связан с решением.
Рабочий контекст, метрики, гипотезы и критерии достаточного ответа.
02Что можно спросить у данныхПодготовите паспорт данных и отметите ограничения исходной выгрузки.
Источники, качество, типы, пропуски и воспроизводимая загрузка.
03Подготовка в PythonПолучите аналитический датасет, который можно собрать повторно и проверить.
Pandas, NumPy, очистка, объединение и исследование данных.
04Исследование в SQLПостроите запросы от общего показателя к деталям и возможным причинам.
Фильтрация, группировки, соединения и оконные функции.
05Панель, которая объясняетСоберёте связанную панель с понятным порядком чтения и переходом от общего показателя к причине.
Графики, ошибки восприятия и сборка панели в DataLens.
06ИИ под контролем аналитикаОформите ИИ-сценарий, где видно, что сделала модель и что проверил человек.
Ускорение кода, помощь в интерпретации и обязательная проверка каждого существенного вывода.
07Вывод, за который можно отвечатьЗащитите аналитическое решение и обоснуете предлагаемый следующий шаг.
Выводы, ограничения, рекомендация и её защита перед аудиторией.
На платформе видно, что делать дальше.
Материал, ваша работа и разбор наставника собраны в одном месте.
Сегодня
В календаре видны ближайшее занятие, открытый материал и срок задания.
Пройдено
Материалы, задания и внутренние тесты идут в порядке прохождения.
На доработку
Комментарий наставника остаётся рядом с отправленной работой.
Три месяца для полного аналитического цикла.
Заложите 6-8 часов в неделю на занятия и собственный анализ. Очный и заочный формат сохраняют одинаковые программу, практику и требования к итоговой работе.
3 месяца, 6-8 часов в неделю
очно или заочно с практикой и обратной связью
- Базовая работа с таблицами
- Компьютер и стабильный интернет
- 6-8 часов в неделю
Как устроено обучение
- Практика строится вокруг аналитических задач из текущей профессии
- Для работы с корпоративными источниками данных может потребоваться отдельный доступ
- Ни один вывод не принимается без проверки качества исходных данных
Какие навыки нужны и что останется после защиты.
Что останется у меня кроме панели?
Полный разбор задачи: паспорт и подготовка данных, SQL-исследование, панель DataLens и записка с выводом, ограничениями и рекомендацией.
Нужен ли опыт Python или SQL?
Нет. Достаточно уверенно работать с таблицами и выделять 6-8 часов в неделю на практику. Python и SQL разбираются внутри программы.
Можно ли оплатить обучение от компании?
Да. Оплата работодателем предусмотрена. Если учится группа, можно запросить корпоративный формат с общей задачей команды.
Возьмите вопрос, на который таблицы пока не дают ясного ответа.
Выберите формат и оставьте заявку. Мы сверим расписание и ответим на вопросы о старте.