Hard Аналитика данных | karpov.courses
2026-02-20 16:53 Diff

Продвинутая программа для аналитиков, которые хотят повысить грейд. За 6 месяцев вы освоите работу с BI-системами, DWH, экспериментами и машинным обучением, решая задачи на реальных данных

уровень сложности
JUNIOR+ / middle

формат обучения
видеолекции и задания

курс от экспертов индустрии

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

кому подойдёт курс //

На курсе «Hard Аналитика данных» вы освоите навыки, необходимые аналитику уровня middle, а после курса сможете претендовать на повышение грейда как внутри компании, так и при поиске работы.

Аналитик данных уровня junior

Аналитик данных уровня middle

Продуктовый аналитик

BI-аналитик

Кто такой middle аналитик данных >>

При составлении программы мы опирались на опыт практиков индустрии и нанимающих лидов, а также проанализировали карты компетенций крупных российских tech-компаний.

Для middle аналитиков важны не только hard, но и soft skills — именно поэтому в обучении мы уделяем особое внимание общению с заказчиками и объясняем, как преодолеть сложности кросс-командной коммуникации.

Специалист растет, когда успешно справляется с новыми для себя задачами или решает проблемы шире своей зоны ответственности. Это возможно только тогда, когда багаж знаний включает не только основы работы с данными, но и темы из смежных областей, — поэтому в программе курса вы найдете 4 модуля из разных сфер Data Science.

мы сделали 2 важных вывода:

почему курс актуален //

Программа курса «Hard Аналитика данных» поможет в решении проблем, с которыми нередко сталкиваются аналитики крупных компаний — даже если вы лично пока с ними еще не сталкивались.

Аналитикам часто приходится создавать дашборды. Но если они формируются без понимания задач бизнеса, то только отнимают время у команды.

Создание ненужных отчетностей

Чтобы успешно работать в связке с узкими специалистами, нужно разбираться в области. Еще лучше — уметь самостоятельно писать пайплайны обработки данных, если у компании нет команды DWH.

Неэффективная коммуникация с командой DWH

В процессе обучения вы разберетесь в типах хранилищ данных и способах взаимодействия с ними, а также освоите Spark, S3, Clickhouse как самые популярные и оптимальные инструменты обработки больших данных.

Стандартные A/B-тесты работают не всегда, а ошибка в расчетах может обернуться большими расходами. Аналитик данных уровня middle должен знать, как выйти за пределы применения стандартных тестов и ответить на сложные вопросы заказчика.

Задачи, которые нельзя решить стандартными методами

На курсе вы узнаете, как выстроить культуру экспериментов в компании, изучите продвинутые методы экспериментов и узнаете что делать в случаях, если провести стандартный A/B-тест невозможно.

Аналитики данных регулярно взаимодействуют с командой инженеров машинного обучения, поэтому полезно знать основы и уметь решать базовые задачи самостоятельно. Еще лучше, если аналитик умеет сам строить модели — это дает преимущество на рынке труда.

Незнание методов машинного обучения

В процессе обучения вы разберетесь, как создавать и обучать модели, а затем оценивать и интерпретировать результаты для бизнеса.

На курсе вы освоите продуктовый подход, узнаете, какие существуют альтернативы дашбордам, и научитесь выбирать оптимальный вариант отчетности для решения поставленной задачи. Ваши дашборды будут отражать максимум информации и четко отвечать на запросы бизнеса.

Аналитикам часто приходится создавать дашборды. Но если они формируются без понимания задач бизнеса, то только отнимают время у команды.

  1. Создание ненужных отчетностей

Чтобы успешно работать в связке с узкими специалистами, нужно разбираться в области. Еще лучше — уметь самостоятельно писать пайплайны обработки данных, если у компании нет команды DWH.

2. Неэффективная коммуникация с командой DWH

В процессе обучения вы разберетесь в типах хранилищ данных и способах взаимодействия с ними, а также освоите Spark, S3, Clickhouse как самые популярные и оптимальные инструменты обработки больших данных.

Стандартные A/B-тесты работают не всегда, а ошибка в расчетах может обернуться большими расходами. Аналитик данных уровня middle должен знать, как выйти за пределы применения стандартных тестов и ответить на сложные вопросы заказчика.

3. задачи, которые нельзя решить стандартными методами

На курсе вы узнаете, как выстроить культуру экспериментов в компании, изучите продвинутые методы экспериментов и узнаете что делать в случаях, если провести стандартный A/B-тест невозможно.

Аналитики данных регулярно взаимодействуют с командой инженеров машинного обучения, поэтому полезно знать основы и уметь решать базовые задачи самостоятельно. Еще лучше, если аналитик умеет сам строить модели — это дает преимущество на рынке труда.

4. Незнание методов машинного обучения

В процессе обучения вы разберетесь, как создавать и обучать модели, а затем оценивать и интерпретировать результаты для бизнеса.

На курсе вы освоите продуктовый подход, узнаете, какие существуют альтернативы дашбордам, и научитесь выбирать оптимальный вариант отчетности для решения поставленной задачи. Ваши дашборды будут отражать максимум информации и четко отвечать на запросы бизнеса.

что нужно для начала /?/

Знаете базовый синтаксис, умеете работать с библиотеками на уровне экспорта/импорта данных, владеете навыком построения базовых визуализаций

Владеете навыком проверки гипотез, знакомы со статистическими критериями и p-value

Уже работали с Tableau, Power BI, Superset или похожими инструментами

Умеете писать запросы с JOIN, WHERE, GROUP BY и агрегационными функциями

Дашборды и визуализация данных

Статистика и теория вероятностей

Оставьте заявку, мы свяжемся с вами и поможем подобрать курс, который будет полностью соответствовать вашему уровню и целям.

НЕ УВЕРЕНЫ, ЧТО КУРС ВАМ ПОДХОДИТ?

программа курса >>

Продуктовый подход к созданию отчетности

Работа с командой DWH и обработка больших данных

Евгений Ермаков, Александр Волынский

Продвинутые эксперименты

Машинное обучение для решения задач аналитики

авторы курса //

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

  • руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB
  • хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer
  • специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных
  • студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

Chief Analytics Officer in Kolesa Group

  • Отвечает за развитие команд продуктовой аналитики, экспериментов, DWH, UX-research и Data Science.
  • Работает над построением data-driven, experiment-driven культуры и discovery процессов в продуктовой аналитике.
  • Работал в команде построения BI одного из крупнейших банков Казахстана Kazkom.

Chief Analytics Officer in Kolesa Group

Head of Data, Nebius Group, BI-evangelist Yandex DataLens

  • BI-евангелист Яндекс Облако, в прошлом три года руководил группой развития BI Yandex Go

Head of Data, Nebius Group, BI-evangelist Yandex DataLens

Руководитель платформы данных toloka.ai

  • Более 10 лет опыта работы с данными.
  • Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси.
  • Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
  • Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.

Руководитель платформы данных toloka.ai

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

  • Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
  • Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

  • руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB
  • хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer
  • специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных
  • студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

Chief Analytics Officer in Kolesa Group

  • Отвечает за развитие команд продуктовой аналитики, экспериментов, DWH, UX-research и Data Science.
  • Работает над построением data-driven, experiment-driven культуры и discovery процессов в продуктовой аналитике.
  • Работал в команде построения BI одного из крупнейших банков Казахстана Kazkom.

Chief Analytics Officer in Kolesa Group

BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go

BI-евангелист Яндекс Облако, в прошлом три года руководил группой развития BI Yandex Go

Head of Data, Nebius Group, BI-evangelist Yandex DataLens

Руководитель платформы данных toloka.ai

  • Более 10 лет опыта работы с данными.
  • Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси.
  • Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
  • Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.

Руководитель платформы данных toloka.ai

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

  • Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
  • Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.

как будете учиться /?/

как будете учиться

  • Уроки открываются 1−2 раза в неделю в зависимости от сложности темы
  • Все лекции доступны в записи и разбиты на компактные видео по 15−40 минут
  • На обучение понадобится в среднем от 8 до 16 часов в неделю
  • Сдавать домашние задания можно в течение двух недель

=> Самостоятельно планируйте нагрузку

  • Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним
  • Практикуйтесь на заданиях с кодом
  • Отправляйте решения на ревью и получайте обратную связь
  • Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате
  • Погружайтесь в дополнительные материалы в каждом уроке
  • Выполняйте проекты в каждом модуле
  • Практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса
  • Закрепляйте навыки на задачах и проектах из индустрии
  • Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении

=> Решайте реальные задачи

=> Берите максимум от обучения

кто будет помогать в обучении //

Всегда готовы поддержать, приободрить и помочь в решении организационных вопросов

Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования

Проверяют дашборд, справедливо оценивают проекты и дают развёрнутую обратную связь

Помогают справиться с задачами, делятся опытом и подталкивают к правильному решению

Документы после выпуска //

> Упаковывайте полученный опыт в портфолио

> Получайте сертификаты на русском и английском языках

стоимость обучения >>

hard аналитика данных

> Продуктовый подход к созданию отчетности
> Работа с командой DWH и обработка больших данных
> Машинное обучение для решения задач аналитики

> Продвинутые эксперименты
> Поддержка преподавателей
> Работа на удаленном сервере

при рассрочке на 24 месяца

Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно или в рассрочку

Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:

Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель

Повышайте квалификацию за счёт компании

Можно вернуть до 13% от стоимости обучения

Налоговый вычет

Если за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков

Не подойдёт — вернём оплату

Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 24 месяцев

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

отзывы выпускников //

  • По моему мнению, курс HDA — крутой уникальный продукт на русскоязычном образовательном рынке, который решает самую злободневную задачу: сделать «крутые инструменты» — «бизнесовыми крутыми инструментами». Идея прослеживается во всех модулях курса.

    Читать полностью →

  • Примерно за полгода до поступления на курс задумался, что пора расти в профессии дальше, искал информацию самостоятельно, но не был уверен, что стоит изучать, а на что лучше не тратить время.

    Читать полностью →

FAQ >>

Остались вопросы?

Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.