Курс Data Analytics с нуля: Python и SQL

Профессия · Data Analytics

Data Analytics с нуля: практический курс по Python и SQL

Пошаговый курс для тех, кто хочет войти в аналитику данных с нуля. Освоите SQL и Python на практике, научитесь работать с реальными датасетами, строить отчёты для бизнеса и соберёте первый проект в портфолио на уровень Junior Data Analyst.

Для кого этот курс

• Новички, которые хотят зайти в Data Analytics / Product Analytics без опыта в программировании.
• Маркетологи, финансисты, специалисты по продажам, которым нужна сильная аналитическая база.
• Руководители и предприниматели, которым важно понимать цифры и принимать решения на данных.
• Студенты и начинающие специалисты, собирающие портфолио для позиций Junior Data Analyst.

Старт с нуля Переход в аналитику Карьерный апгрейд

Что вы будете уметь после курса

• Понимать, как устроена работа аналитика: задачи, метрики, типичные отчёты.
• Писать рабочие SQL-запросы: фильтрация, группировки, агрегаты, JOIN, базовые оконные функции.
• Анализировать данные в Python (pandas): загружать, объединять, очищать и визуализировать датасеты.
• Вычищать данные: бороться с пропусками, дубликатами и выбросами.
• Строить понятные бизнесу отчёты и дашборды, делать выводы и рекомендации «на человеческом языке».
• Собрать итоговый проект — полноценный кейс для портфолио Junior Data Analyst.

Программа курса

• Модуль 1 — Python basics: синтаксис, типы данных, управляющие конструкции, функции, работа с файлами.
• Модуль 2 — Работа с данными в Python: pandas, NumPy, очистка, преобразование, объединение наборов, работа с датами.
• Модуль 3 — Визуализация данных: matplotlib, seaborn, plotly, лучшие практики, интерактивные дашборды.
• Модуль 4 — SQL basics: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCT, агрегаты, JOIN‑ы.
• Модуль 5 — SQL aggregation и JOINs: GROUP BY, HAVING, подзапросы, CTE, оконные функции, типы соединений.
• Модуль 6 — Продвинутый SQL: окна, рекурсия, транзакции, индексы, анализ плана выполнения.
• Модуль 7 — Статистический анализ: описательная статистика, проверка гипотез, корреляция, регрессия, доверительные интервалы.
• Модуль 8 — Машинное обучение для аналитиков: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, ансамблевые методы, оценка моделей, подбор гиперпараметров.
• Модуль 9 — Энд‑ту‑энд проект: полный цикл от формулировки вопроса до дашборда, работа с реальными наборами данных.
• Модуль 10 — Итоговый тест и рекомендации по дальнейшему развитию: проверка знаний, план обучения, портфолио.

Формат обучения

• Формат: онлайн-курс с упором на практику.
• Материалы: конспекты, примеры кода, датасеты.
• Доступ: все материалы остаются у вас, можно возвращаться и повторять.
• Практика: задания после модулей, мини-проекты и итоговый кейс.

Достаточно базового владения компьютером и готовности регулярно практиковаться.

Вопросы по курсу

+ Нужен ли опыт в программировании?

Нет, курс рассчитан на обучение с нуля. Мы разбираем только те элементы Python и SQL, которые реально нужны аналитику для работы с данными.

+ Можно ли совмещать с работой или учёбой?

Да, все материалы доступны в записи. Вы проходите уроки и выполняете задания в своём темпе, главное — выделять время на регулярную практику.

+ Что я смогу показать работодателю после курса?

У вас будет итоговый проект c анализом реального датасета (SQL + Python) и оформленными выводами. Это уже «живой» кейс для резюме и собеседований на позиции уровня Junior.