Дата Аналитика
Курс «Анализ данных» предназначен для учащихся без технических знаний и в практическом формате обучает полному рабочему процессу анализа данных — сбору, очистке, анализу и визуализации данных, а также представлению результатов — в рамках пяти модулей: Статистика, Excel, SQL, Power BI и Python. Каждый новый модуль активно закрепляет знания, полученные в предыдущих модулях, при этом теоретическая часть сведена к минимуму, а практическая работа занимает основную часть обучения.
Üstünlüklərimiz
Профессиональные наставники
Поддержка и руководство от опытных специалистов
Практическое обучение
Не только теория — обучение на реальных проектах
Современные технологии
Python, искусственный интеллект, веб-разработка и другие актуальные направления
Карьерная поддержка
Подготовка резюме, имитация собеседований и доступ к вакансиям
Учебный план
Статистика
- 1.Что такое данные? Типы данных Сбор данных: разработка опроса, генеральная совокупность и выборка Показатели центральной тенденции: среднее значение, медиана, мода Минимум, максимум, диапазон и выбросы; выбор подходящей метрики Графики: столбчатая диаграмма, круговая диаграмма, линейный график, гистограмма; основы теории вероятностей Корреляция и причинно-следственная связь, вводящие в заблуждение графики Мини-проект: проведение и анализ реального опроса в классе Пробный экзамен
Excel
- 1.Интерфейс Excel, правила ввода данных Формулы и статистические функции (SUM, AVERAGE, MEDIAN, MODE, MIN/MAX, COUNT) Относительные и абсолютные ссылки на ячейки Очистка данных: дубликаты, TRIM, пустые ячейки, Text to Columns Сортировка, фильтрация, форматирование в виде таблицы Условное форматирование Логические функции: IF, COUNTIF, SUMIF, AVERAGEIF Функции поиска: VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX+MATCH (объединение таблиц) Quiz 1 Сводная таблица (Pivot Table): создание, вычисления, группировка, Pivot Chart What-If Analysis: Goal Seek, Data Table, Scenario Manager Графики: столбчатый, линейный, круговой, гистограмма, scatter; правила форматирования Quiz 2 + практическое занятие по мини-проекту Презентации мини-проектов + пробный экзамен
SQL
- 1.Основы баз данных + SELECT, FROM, DISTINCT, LIMIT Условие WHERE: сравнения, AND/OR/NOT, IN, BETWEEN, LIKE ORDER BY + понятие NULL + AS (алиас) Quiz 1 Агрегатные функции: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX GROUP BY HAVING + CASE WHEN INNER JOIN — объединение двух таблиц LEFT JOIN + RIGHT JOIN + FULL JOIN Quiz 2 Подзапросы (Subqueries) Строковые функции + функции даты + COALESCE UNION + CTE Оконные функции: ROW_NUMBER, RANK, LAG Реальный Case Study + практическое занятие по мини-проекту Презентации мини-проектов + пробный экзамен
Модуль 4 — Машинное и глубокое обучение на Python
- 1.Основы машинного обучения Регрессии, деревья решений, ансамбли KNN, SVM, Random Forest, KMeans Основы Deep Learning TensorFlow CNN, RNN Практические проекты
Python для анализа данных
- 1.Введение в Python: переменные, типы данных, print/input, основные операции Условные конструкции (if), циклы (for) и списки Повторение 1 + Quiz 1 Очистка данных с помощью Pandas: пропущенные значения, дубликаты, преобразование типов Основы NumPy + Pandas: DataFrame, чтение файлов CSV/Excel Groupby и агрегации (связь Pivot/GROUP BY); объединение DataFrame (merge = JOIN) Повторение 2 + Quiz 2 Визуализация данных с помощью Matplotlib: столбчатая диаграмма, линейный график, scatter, гистограмма; форматирование Сквозной анализ данных: импорт → очистка → анализ → визуализация (полный рабочий процесс) Повторение 3 + практическое занятие по мини-проекту Презентации мини-проектов + пробный экзамен
ИИ для анализа данных
- 1.Искусственный интеллект в анализе данных: возможности и ограничения; введение в Claude; основы prompt-инжиниринга Анализ данных с помощью Claude: генерация кода SQL/DAX/Python, проверка результатов Работа с Claude Code: установка, основные команды, контекст проекта, выполнение скриптов и автоматизация Практическое занятие: решение заданий предыдущих модулей с использованием ИИ и без него, сравнение результатов; пробный экзамен
Портфолио и итоговый проект
- 1.Брифинг по проекту: выбор реального датасета, определение бизнес-вопросов Рабочие сессии: применение всего набора инструментов (Excel + SQL + Power BI + Python + AI); документирование проекта на GitHub и создание портфолио Защита и презентация итогового проекта
Наши лучшие выпускники
Bu kurs üçün hələ məzun məlumatı əlavə olunmayıb.
Наши преподаватели
Часто задаваемые вопросы
idtech — это современная образовательная экосистема, обучающая технологиям, программированию и цифровым навыкам.
Вы можете зарегистрироваться, заполнив форму в разделе «Подать заявку» на нашем сайте.
Наши курсы подходят как для новичков, так и для тех, кто хочет углубить свои знания.
Да, занятия проходят как онлайн, так и в учебных классах.