Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Аналитик данных

Аналитик данных

Институт развития профессиональных компетенций и квалификаций

Профессиональная переподготовка
Формат
Очно-заочная (дистанционная)
Кол-во часов
256 ак. ч.
Стоимость
124000 ₽
Старт программы
27.02.2026
Онлайн
Да

42

часа лекций

86

часов практических занятий

4

модуля обучения

Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных» в Финансовом университете рассчитана на 256 часов и предназначена для лиц с высшим или средним профессиональным образованием. Она разработана с учетом профессиональных стандартов «Бизнес-аналитик» и «Специалист по большим данным». Целью курса является подготовка специалистов, способных создавать и применять технологии больших данных для повышения эффективности бизнеса. 

Учебный план рассчитан на 10 недель и включает четыре ключевых модуля: сбор данных (SQL, ETL), обработка (Python, R, Big Data), интерпретация (статистика и машинное обучение) и построение отчетов (BI-инструменты и визуализация). Обучение проходит в очном или очно-заочном формате с применением дистанционных технологий. Программа сочетает лекции и интенсивную практическую работу, на которую отведено 86 часов.

 В результате обучения слушатели научатся очищать данные, проверять гипотезы и строить прогнозные модели с использованием Python, R и Spark. Выпускники овладеют навыками создания интерактивных дашбордов и эффективной презентации аналитических выводов. Завершается курс защитой итогового практического задания, после чего выдается соответствующий документ о квалификации.

О программе

Комплексный сбор и интеграция данных

Освоение инструментов извлечения данных из различных источников: от работы с реляционными СУБД через SQL-запросы до автоматизированного сбора информации с помощью API и веб-скрапинга

Вы научитесь выстраивать полноценные ETL-процессы, консолидируя разрозненную информацию из разных форматов (CSV, JSON, XML) в единые наборы данных для последующего анализа

Профессиональная обработка на Python и R

Изучение синтаксиса и мощных библиотек (Pandas, NumPy, dplyr, tidyr) для эффективной очистки, трансформации и структурного изменения наборов данных.

Вы сможете автоматизировать подготовку данных, профессионально устраняя аномалии, пропуски и дубликаты, а также проводить первичную разведку данных (EDA) в интерактивной среде Jupyter Notebook.

Работа с технологиями Big Data

Знакомство с концепциями больших данных (4V), экосистемой Hadoop и инструментами Spark (RDD, DataFrame API) для обработки сверхбольших объемов информации

Вы получите навыки работы в распределенных средах, что позволит эффективно анализировать данные там, где стандартные инструменты перестают справляться из-за объема и скорости поступления информации.

Глубокий статистический анализ

Изучение методов описательной статистики, корреляционного анализа и методологии проведения A/B-тестирования для проверки бизнес-гипотез.

Вы научитесь принимать обоснованные решения, рассчитывая уровни значимости и доверительные интервалы, что позволит отличать реальные закономерности от случайных отклонений

Прогнозное моделирование и Machine Learning

Освоение алгоритмов машинного обучения (кластеризация, классификация, деревья решений) и методов прогнозирования временных рядов, таких как ARIMA и ETS

Вы сможете строить модели для предсказания продаж, трафика или поведения потребителей, оценивая точность прогнозов и качество моделей по ключевым метрикам эффективности

Визуализация и бизнес-сторителлинг

Работа с ведущими BI-платформами (Yandex DataLens, Power BI) и библиотеками визуализации (Plotly, ggplot2) для создания интерактивных графиков и дашбордов.

Вы овладеете приемами сторителлинга и визуальной грамотности, превращая сложные технические отчеты в понятные презентации, сфокусированные на бизнес-ценности для руководства

Программа

Дисциплина 1. Сбор данных

  • Изучение роли аналитики в бизнесе и классификации типов данных (структурированные, неструктурированные).
  • Освоение синтаксиса SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY) и принципов оптимизации запросов к реляционным СУБД.
  • Изучение этапов ETL-процессов и методов извлечения данных через API и Web-scraping.
  • Практика: сбор и консолидация данных из разнородных источников (CSV, JSON, XML) в единый набор для анализа.

Дисциплина 2. Обработка данных

  • Освоение библиотек Python (Pandas, NumPy) и пакетов языка R (dplyr, tidyr) для манипуляций с данными.
  • Изучение методов очистки данных: обработка пропусков, устранение дубликатов и поиск аномалий.
  • Применение техник нормализации, стандартизации и трансформации признаков.
  • Практический семинар: работа в распределенных средах с использованием инструментов Big Data (Hadoop, Spark).

Дисциплина 3. Интерпретация

  • Проведение статистического анализа: расчет описательных показателей и выявление корреляционных связей.
  • Освоение методологии тестирования гипотез и проведения A/B-тестов (p-value, доверительные интервалы).
  • Изучение методов машинного обучения: кластеризация (k-means), классификация (деревья решений) и анализ временных рядов.
  • Практика: оценка качества построенных моделей с использованием метрик (Accuracy, Precision, Recall) и интерпретация бизнес-результатов.

Дисциплина 4. Построение отчетов

  • Изучение основ визуальной грамотности и выбор подходящих типов диаграмм под аналитические задачи.
  • Создание интерактивных графиков средствами Python (Matplotlib, Plotly) и графической системы R (ggplot2).
  • Освоение BI-инструментов (Yandex DataLens, Power BI) для разработки многопользовательских дашбордов.
  • Практика: презентация результатов анализа с применением методов сторителлинга и фокусом на бизнес-ценности для руководства.

Преподаватели и эксперты программы

Миронов Владимир Олегович

Миронов Владимир Олегович

старший преподаватель кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных, к.т.н., Финуниверситет

Андриянов Никита Андреевич

Андриянов Никита Андреевич

доцент кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных, к.т.н., Финуниверситет

Лытнева Ирина Ивановна

Лытнева Ирина Ивановна

преподаватель Института прикладной автоматизации и программирования

Коноплев Сергей Георгиевич

Коноплев Сергей Георгиевич

старший преподаватель кафедры «Учет и информационные технологии в бизнесе» Липецкого филиала Финуниверситет

Кузьмин Максим Вячеславович

Кузьмин Максим Вячеславович

старший преподаватель кафедры «Учет и информационные технологии в бизнесе» Липецкого филиала Финуниверситета

Галиева Гульназ Физратовна

Галиева Гульназ Физратовна

д-р экон. наук, доцент, профессор кафедры "Математика и информатика" Финуниверситета в г. Уфа

Документ, который Вы получите

Отзывы

Друзин Станислав Олегович

Друзин Станислав Олегович

Я прошел курс "Аналитик данных" и остался доволен. Программа хорошо структурирована, сочетая теорию и практику. Мы изучали статистику, машинное...

Алексеева Анастасия Валерьевна

Алексеева Анастасия Валерьевна

Все отлично и подробно объясняют, здорово, что есть записи с вебинаров для тех кто не может подключаться онлайн

Рябчикова Юлия Олеговна

Рябчикова Юлия Олеговна

Все понравилось. Программа обучения построена качественно и логично.

Дмитрий Александрович Трошин

Дмитрий Александрович Трошин

Спасибо за полученные знания, которые я готов применить на практике. Изученные аналитические инструменты позволили мне более предметно изучить...

Бычик Марина Александровна

Бычик Марина Александровна

Спасибо, очень полезный курс. Павел Анатольевич - замечательный преподаватель, ответственный и доброжелательный, всё объясняет доступно. Курс...

Елена Александровна Дувакина

Елена Александровна Дувакина

Очень понравилось: теория доступна, практики много, реальные задачи для решения. Ожидание/реальность не совпали. Реальность оказалась намного круче.

Ольховой Сергей Анатольевич

Ольховой Сергей Анатольевич

Прекрасный курс! Желаю дальнейшего развития онлайн платформы и вовлечение все большего количества студентов для повышения квалификации. Возможно...

Анонимно

Анонимно

Курс для тех, кто с компьютером на Ты. Все-таки материал очень сложный, находясь в декрете без помощи няни и родных крайне сложно учиться, хотелось...

Аникина Екатерина Александровна

Аникина Екатерина Александровна

Программа курса Аналитик данных составлена обширно, объём информации большой, обновленный, соответствует современным тенденциям, распределена по...

Алексей Андреевич Авилов

Алексей Андреевич Авилов

Курсом доволен и благодарен преподавателям за их труд. Хотелось бы чтобы больше было лекций и курс длился месяцев 6, растянуть его.

Тарасенко Анна Олеговна

Тарасенко Анна Олеговна

Здравствуйте! Не часто пишу отзывы, но может кому-то это будет важно. В целом мне очень понравилась программа, местами было сложно ( но сложности со...

Анонимно

Анонимно

Программа сильная и актуальна, Павел прекрасно читал лекции. 

Кириленко Павел Максимович

Кириленко Павел Максимович

В самом начале пути, честно говоря, я был не уверен в том, что смогу все это осилить. Особенно после того, как устроился на работу 5/2 с 9 до...

Анонимно

Анонимно

Курс Аналитик данных очень понравился. Темп очень большой, да и объём информации не маленький, поэтому нужно много времени уделять учёбе для тех кто...

Анонимно

Анонимно

Увлекательная программа. Все лекция ждала с нетерпением. Узнала много нового. Выполнение заданий в большей степени идёт по записям лекций, хотелось...

Доржиева Надежда Болотовна

Доржиева Надежда Болотовна

Программа очень насыщенная и сложная. Темп работы очень высокий, без базового знания Python и математики достаточно сложно. 

Ульянкина Александра Сергеевна

Ульянкина Александра Сергеевна

Курс отлично составлен, материал доносится понятно.

Демидов Виталий Николаевич

Демидов Виталий Николаевич

Всем доволен, спасибо за курс!

Анонимно

Анонимно

Программа насыщенная и непростая, но весь материал дается в лекциях на вебинаре, потому получается сдавать нелегкие зачеты и тесты.

Василий П.

Василий П.

Отличная подача материала. Хорошо объясняют и отвечают на дополнительные вопросы.

Хабаров Сергей Валерьевич

Хабаров Сергей Валерьевич

Великолепный курс. Я думаю, что надо больше давать домашних заданий, хотя это , конечно, увеличит нагрузку на преподавателей, но улучшит качество...

Крикунов Г.В.

Крикунов Г.В.

Благодарю за насыщенную объёмную программу, по которой сложно, но интересно обучаться

Бельский Владимир Ростиславович

Бельский Владимир Ростиславович

Очень полезный и содержательный курс! 

Людмила Прокина

Людмила Прокина

Дает хорошую базу для перехода на новую специальность - материал раскрыт достаточно подробно. Много самостоятельной работы, практических заданий.

Шухова Надежда Николаевна

Шухова Надежда Николаевна

Очень понравился курс. Очень много информации. Было много практики, тестов, лекций, доп. материалов. Конечно, это не "волшебная таблетка", курс...

Вантеева Ирина Владимировна

Вантеева Ирина Владимировна

Вообще сам курс очень интересный, но для понятия с нуля тяжеловат. Хорошо что есть материал для практических работ. Практические работы, теорию...

Савченко Ольга Борисовна

Савченко Ольга Борисовна

Программа полезная, интересная, дает азы, которые дальше нужно развивать. Материала много и он потом остается в доступе.

Кец Ирина Сергеевна

Кец Ирина Сергеевна

программа нацелена дать базовые знания в профессии. После обучения понятно стоит ли углубляться или нет. Очень много знаний, нужно время чтобы все...

Ченцов Даниил Алексеевич

Ченцов Даниил Алексеевич

Очень интересная программа, рекомендую!

Зубова Евгения Николаевна

Зубова Евгения Николаевна

Большой объем информации, в принципе благодарна, что именно так построено обучение, понятно, что изучать в дальнейшем, куда можно двигаться. 

Рожков Игорь Павлович

Рожков Игорь Павлович

В целом вся программа собрана из самых интересных тем и материалов, но очень короткий срок обучения.

Семенова Анастасия Ростиславовна

Семенова Анастасия Ростиславовна

Очень содержательный курс. В курсе собраны все основные инструменты и теоретический материал для подготовки студентов по профессии "Аналитик данных"

Сухих Екатерина

Сухих Екатерина

Содержательный курс, доступная форма обучения. Чтобы вникнуть и изучить материал новичку необходимо 6-8 часов ежедневно, это по моим ощущениям.

Дашевская Ольга Евгеньевна

Дашевская Ольга Евгеньевна

Благодаря нацпроекту "Демография" я заинтересовалась обучением, которое позволит сменить профессию и самое главное мое требование - обучение в...

Назарова Оксана Кабировна

Назарова Оксана Кабировна

Программа очень насыщенная и актуальная. Особая благодарность Павлу Анатольевичу за обновление содержания курса (очень заметно по просмотру вебинаров...

Анонимно

Анонимно

Очень благодарна за полученное мной по программе обучение, оно бесценно. Не только те, кто имеют способности и пойдут дальше в профессии, найдут для...

Как приступить к обучению

Шаг 1

Выбрать программу и оставить заявку

Шаг 2

Собрать документы и пройти оформление в личном кабинете anketa.fa.ru

Шаг 3

Получить договор и документы для оплаты

Шаг 4

Внести оплату и начать обучение

Вас могут заинтересовать

Контакты менеджера (куратора) программы

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год