Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-20

1 <p>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</p>

2 <p>уровень сложностиJUNIOR+ / middle</p>

3 <p>формат обучениявидеолекции и задания</p>

4 <p>курс от экспертов индустрии</p>

5 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

6 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

7 <h2>кому подойдёт курс //</h2>

8 <p>На курсе<strong>"Hard Аналитика данных"</strong>вы освоите навыки, необходимые аналитику уровня middle, а после курса сможете претендовать на повышение грейда как внутри компании, так и при поиске работы.</p>

9 <h3>Аналитик данных уровня junior</h3>

10 <h3>Аналитик данных уровня middle</h3>

11 <h3>Продуктовый аналитик</h3>

12 <h3>BI-аналитик</h3>

13 <h2>Кто такой middle аналитик данных >></h2>

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

15 <p>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.</p>

16 <p>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.</p>

17 <p>мы сделали 2 важных вывода:</p>

18 <h2>почему курс актуален //</h2>

19 <p>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.</p>

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

21 <p>Создание ненужных отчетностей</p>

22 <p>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.</p>

23 <p>Неэффективная коммуникация с командой DWH</p>

24 <p>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.</p>

25 <p>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.</p>

26 <p>Задачи, которые нельзя решить стандартными методами</p>

27 <p>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.</p>

28 <p>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.</p>

29 <p>Незнание методов машинного обучения</p>

30 <p>В процессе обучения вы разберетесь, как создавать и обучать модели, а затем оценивать и интерпретировать результаты для бизнеса.</p>

31 <p>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.</p>

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

33 <ol><li>Создание ненужных отчетностей</li>

34 </ol><p>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.</p>

35 <p>2. Неэффективная коммуникация с командой DWH</p>

36 <p>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.</p>

37 <p>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.</p>

38 <p>3. задачи, которые нельзя решить стандартными методами</p>

39 <p>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.</p>

40 <p>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.</p>

41 <p>4. Незнание методов машинного обучения</p>

42 <p>В процессе обучения вы разберетесь, как создавать и обучать модели, а затем оценивать и интерпретировать результаты для бизнеса.</p>

43 <p>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.</p>

44 <h2>что нужно для начала /?/</h2>

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

46 <p>Владеете навыком проверки гипотез, знакомы со статистическими критериями и p-value</p>

47 <p>Уже работали с Tableau, Power BI, Superset или похожими инструментами</p>

48 <p>Умеете писать запросы с JOIN, WHERE, GROUP BY и агрегационными функциями</p>

49 <p>Дашборды и визуализация данных</p>

50 <p>Статистика и теория вероятностей</p>

51 <p>Оставьте заявку, мы свяжемся с вами и поможем подобрать курс, который будет полностью соответствовать вашему уровню и целям.</p>

52 <h2>НЕ УВЕРЕНЫ, ЧТО КУРС ВАМ ПОДХОДИТ?</h2>

53 <h2>программа курса >></h2>

54 <h3>Продуктовый подход к созданию отчетности</h3>

55 <h3>Работа с командой DWH и обработка больших данных</h3>

56 <p>Евгений Ермаков, Александр Волынский</p>

57 <h3>Продвинутые эксперименты</h3>

58 <h3>Машинное обучение для решения задач аналитики</h3>

59 <h2>авторы курса //</h2>

60 <p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>

61 <ul><li>руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB</li>

62 <li>хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer</li>

63 <li>специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных</li>

64 <li>студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ</li>

65 </ul><p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>

66 <p>Chief Analytics Officer in Kolesa Group</p>

67 <ul><li>Отвечает за развитие команд продуктовой аналитики, экспериментов, DWH, UX-research и Data Science.</li>

68 <li>Работает над построением data-driven, experiment-driven культуры и discovery процессов в продуктовой аналитике.</li>

69 <li>Работал в команде построения BI одного из крупнейших банков Казахстана Kazkom.</li>

70 </ul><p>Chief Analytics Officer in Kolesa Group</p>

71 <p>Head of Data, Nebius Group, BI-evangelist Yandex DataLens</p>

72 <ul><li>BI-евангелист Яндекс Облако, в прошлом три года руководил группой развития BI Yandex Go</li>

73 </ul><p>Head of Data, Nebius Group, BI-evangelist Yandex DataLens</p>

74 <p>Руководитель платформы данных toloka.ai</p>

75 <ul><li>Более 10 лет опыта работы с данными.</li>

76 <li>Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси.</li>

77 <li>Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.</li>

78 <li>Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.</li>

79 </ul><p>Руководитель платформы данных toloka.ai</p>

80 <p>Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud</p>

81 <ul><li>Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.</li>

82 <li>Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.</li>

83 </ul><p>Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud</p>

84 <p>Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</p>

85 <p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>

86 <ul><li>руководит data-трансформацией в Райффайзен CIB</li>

87 <li>хедлайнер курсов StartML, Hard аналитика и Deep Learning Engineer</li>

88 <li>специализируется на машинном обучении и продвинутой аналитике данных</li>

89 <li>студент аспирантской школы по экономике НИУ ВШЭ</li>

90 </ul><p>Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса</p>

91 <p>Chief Analytics Officer in Kolesa Group</p>

92 <ul><li>Отвечает за развитие команд продуктовой аналитики, экспериментов, DWH, UX-research и Data Science.</li>

93 <li>Работает над построением data-driven, experiment-driven культуры и discovery процессов в продуктовой аналитике.</li>

94 <li>Работал в команде построения BI одного из крупнейших банков Казахстана Kazkom.</li>

95 </ul><p>Chief Analytics Officer in Kolesa Group</p>

96 <p>BI-evangelist Yandex DataLens, ex-Head of BI Yandex Go</p>

97 <p>BI-евангелист Яндекс Облако, в прошлом три года руководил группой развития BI Yandex Go</p>

98 <p>Head of Data, Nebius Group, BI-evangelist Yandex DataLens</p>

99 <p>Руководитель платформы данных toloka.ai</p>

100 <ul><li>Более 10 лет опыта работы с данными.</li>

101 <li>Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси.</li>

102 <li>Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.</li>

103 <li>Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.</li>

104 </ul><p>Руководитель платформы данных toloka.ai</p>

105 <p>Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud</p>

106 <ul><li>Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.</li>

107 <li>Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.</li>

108 </ul><p>Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud</p>

109 <p>Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.</p>

110 <h2>как будете учиться /?/</h2>

111 <h2>как будете учиться</h2>

112 <ul><li>Уроки открываются 1-2 раза в неделю в зависимости от сложности темы</li>

113 <li>Все лекции доступны в записи и разбиты на компактные видео по 15-40 минут</li>

114 <li>На обучение понадобится в среднем от 8 до 16 часов в неделю</li>

115 <li>Сдавать домашние задания можно в течение двух недель</li>

116 </ul><p>=> Самостоятельно планируйте нагрузку</p>

117 <ul><li>Смотрите видеолекции и читайте конспекты к ним</li>

118 <li>Практикуйтесь на заданиях с кодом</li>

119 <li>Отправляйте решения на ревью и получайте обратную связь</li>

120 <li>Изучайте разборы идеальных решений в видео и текстовом формате</li>

121 <li>Погружайтесь в дополнительные материалы в каждом уроке</li>

122 <li>Выполняйте проекты в каждом модуле</li>

123 </ul><ul><li>Практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса</li>

124 <li>Закрепляйте навыки на задачах и проектах из индустрии</li>

125 <li>Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении</li>

126 </ul><p>=> Решайте реальные задачи</p>

127 <p>=> Берите максимум от обучения</p>

128 <h2>кто будет помогать в обучении //</h2>

129 <p>Всегда готовы поддержать, приободрить и помочь в решении организационных вопросов</p>

130 <p>Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования</p>

131 <p>Проверяют дашборд, справедливо оценивают проекты и дают развёрнутую обратную связь</p>

132 <p>Помогают справиться с задачами, делятся опытом и подталкивают к правильному решению</p>

133 <h2><strong>Документы после выпуска</strong>//</h2>

134 <p>> Упаковывайте полученный опыт в портфолио</p>

135 <p>> Получайте сертификаты на русском и английском языках</p>

136 <h2>стоимость обучения >></h2>

137 <h2>hard аналитика данных</h2>

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

139 <p>> Продвинутые эксперименты> Поддержка преподавателей> Работа на удаленном сервере</p>

140 <p>при рассрочке на 24 месяца</p>

141 <h2>Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно или в рассрочку</h2>

142 <h2>Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:</h2>

143 <p>Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить ваш работодатель</p>

144 <h2>Повышайте квалификацию за счёт компании</h2>

145 <p>Можно вернуть до 13% от стоимости обучения</p>

146 <h2>Налоговый вычет</h2>

147 <p>Если за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков</p>

148 <h2>Не подойдёт - вернём оплату</h2>

149 <p>Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев</p>

150 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

151 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

152 <h2>отзывы выпускников //</h2>

153 <ul><li><p>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.</p>

154 <p><a>Читать полностью →</a></p>

155 </li>

156 <li><p>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.</p>

157 <p><a>Читать полностью →</a></p>

158 </li>

159 </ul><h2>FAQ >></h2>

160 <h2>Остались вопросы?</h2>

161 <p>Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.</p>

162