Data Science: от сырых данных к бизнес-инсайтам
Комплексная программа для специалистов по работе с данными. Охватывает весь пайплайн аналитика: сбор и очистка данных, статистический анализ, машинное обучение, визуализация и представление результатов бизнесу.
Записаться на программуПрограмма обучения
Python для аналитики
NumPy, pandas, работа с датами, строками, категориальными данными. Оптимизация кода для больших датасетов.
Разведочный анализ (EDA)
Исследование распределений, корреляций, выбросов. Matplotlib, seaborn, plotly. Принципы информативной визуализации.
Статистические методы
Описательная статистика, проверка гипотез (t-тест, chi-square, ANOVA), доверительные интервалы, мощность теста.
A/B тестирование
Дизайн эксперимента, расчет размера выборки, сетевые эффекты, последовательное тестирование. Кейсы Booking и Airbnb.
SQL и базы данных
Продвинутый SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов. PostgreSQL, Google BigQuery, работа с терабайтными датасетами.
Feature Engineering
Создание признаков из временных рядов, текста, геоданных. Target Encoding, взаимодействия признаков, отбор фичей.
Дашборды и отчетность
Tableau Public, Google Looker Studio, Jupyter Reports. Сторителлинг с данными для нетехнической аудитории.
ML в аналитике
Прогнозирование оттока клиентов, сегментация аудитории, предиктивная аналитика. Интерпретируемость vs точность.
Карьерные треки
Data Analyst
SQL, Excel, Tableau, Python (pandas). Работа с бизнес-данными, построение отчетов и KPI-дашбордов.
Business Intelligence Engineer
Проектирование хранилищ данных, ETL-пайплайны, dbt, Airflow. Автоматизация аналитической инфраструктуры.
ML Engineer (Data-Focused)
Feature stores, ML-пайплайны, мониторинг дрейфа данных. Мост между Data Science и DevOps.
Research Analyst
Статистическое исследование, работа с первичными данными, публикации и конференции.
Средняя зарплата DS-специалиста в США
$118,000 / год
Источник: Bureau of Labor Statistics, 2024. Данные для позиции Data Scientist уровня Mid-Senior.