Павлов Денис Андреевич
10 лет в аналитике данных — от аналитика до руководителя отдела. Работал в ритейле, финтехе и IT-компаниях. Готовит аналитиков данных и бизнес-аналитиков.
Подробнее
Аналитик данных — специалист по сбору, обработке, анализу и визуализации данных для принятия бизнес-решений. В обязанности входит работа с базами данных, написание SQL-запросов, обработка данных на Python, построение отчётов и дашбордов в BI-системах, проведение A/B-тестов, выявление закономерностей, прогнозирование и подготовка рекомендаций для бизнеса. Обучение предназначено для лиц, желающих получить профессию с нуля или систематизировать имеющиеся навыки. Программа сочетает теоретическую подготовку с интенсивной практикой на реальных датасетах и учебных кейсах.
Программа профессионального обучения рассчитана на 150 академических часов (2 недели). К обучению допускаются лица не моложе 18 лет. После итоговой аттестации выдаётся свидетельство о профессии рабочего (должности служащего) «Аналитик данных» с внесением в ФРДО и удостоверение установленного образца.
150 акад. чтрудоёмкость программы профессионального обучения
2 неделипродолжительность очного обучения с практикой
от 5000 ₽стоимость обучения по программе профессиональной подготовки
Свидетельство + удостоверениео профессии рабочего (служащего) с внесением в ФРДО
Программа рассчитана на разные категории слушателей: от новичков, которые хотят освоить востребованную ИТ-профессию, до специалистов смежных направлений, желающих расширить компетенции. Обучение помогает систематизировать знания по работе с данными, SQL, Python, BI-системами, статистике, A/B-тестам и построению отчётности, а также подготовиться к самостоятельной работе.
Новичкам без опыта. Вы получите базовые знания и навыки работы с SQL, Python, BI-системами, анализа данных, построения отчётов и дашбордов. После обучения сможете претендовать на должность аналитика данных начального уровня (Junior Data Analyst).
Специалистам смежных направлений. Маркетологам, менеджерам, финансистам, продуктам — программа поможет перейти в аналитику, освоить инструменты, методологию и подходы к работе с данными.
Начинающим аналитикам. Вы углубите знания по статистике, A/B-тестам, работе с большими данными, научитесь строить прогнозы и визуализировать результаты.
Специалистам после перерыва в работе. Курс позволяет актуализировать знания по современным инструментам, методологиям и требованиям рынка, подготовиться к возвращению в профессию.
Требования к слушателям. Возраст от 18 лет. Наличие среднего профессионального или высшего образования приветствуется, но не обязательно. Базовое понимание математики и уверенный пользователь ПК будут преимуществом.
Программа формирует практические навыки и теоретические знания, необходимые для работы аналитиком данных. Выпускник уверенно работает с базами данных, пишет SQL-запросы, обрабатывает данные на Python, строит отчёты и дашборды, проводит A/B-тесты, выявляет закономерности и готовит рекомендации для бизнеса. Полученные документы подтверждают квалификацию и дают право на выполнение соответствующих работ.
Работать с SQL и базами данных. Написание запросов, JOIN, агрегация, подзапросы, оконные функции, работа с PostgreSQL, MySQL, ClickHouse.
Обрабатывать данные на Python. Библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, очистка, трансформация, визуализация данных.
Строить отчёты и дашборды в BI-системах. Tableau, Power BI, Yandex DataLens, Google Looker Studio, создание визуализаций, метрик, интерактивных дашбордов.
Проводить A/B-тесты. Постановка гипотез, расчёт выборки, статистическая значимость, интерпретация результатов, оценка эффекта.
Применять статистику и аналитику. Описательная статистика, корреляция, регрессия, прогнозирование, сегментация, когортный анализ.
Готовить рекомендации для бизнеса. Интерпретация данных, формулирование выводов, презентация результатов, взаимодействие с заказчиком.
Соблюдать этические и правовые нормы. Работа с персональными данными, информационная безопасность, охрана труда при работе с ПК.
Учебный план включает теоретические дисциплины и большой объём практических занятий на реальных датасетах и учебных кейсах. Все модули ориентированы на формирование профессиональных компетенций, необходимых для выполнения работ.
Модуль 1. Основы аналитики данныхРоль аналитика, виды аналитики, жизненный цикл данных, метрики, KPI, постановка задач, работа с заказчиком.
Модуль 2. SQL и базы данныхОсновы SQL, SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы, оконные функции, работа с PostgreSQL, MySQL, ClickHouse.
Модуль 3. Python для анализа данныхPandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, очистка и трансформация данных, визуализация, работа с API.
Модуль 4. BI-системы и визуализацияTableau, Power BI, Yandex DataLens, Google Looker Studio, построение дашбордов, метрики, интерактивная визуализация.
Модуль 5. Статистика и A/B-тестыОписательная статистика, корреляция, регрессия, проверка гипотез, расчёт выборки, A/B-тесты, интерпретация результатов.
Модуль 6. Правовые и этические аспектыРабота с персональными данными, информационная безопасность, авторские права, охрана труда при работе с ПК.
Модуль 7. Итоговая аттестацияТеоретический экзамен и практическая квалификационная работа. После успешной сдачи выдаются свидетельство о профессии рабочего (служащего) и удостоверение.
Обучение проводится очно в учебных классах, оснащённых компьютерами, программным обеспечением и доступом к необходимым сервисам. Теоретические занятия чередуются с практической отработкой навыков под руководством мастера производственного обучения.
Теоретическая подготовка. Изучение основ аналитики, SQL, Python, BI-систем, статистики, A/B-тестов, правовых норм.
Практические занятия. Отработка написания SQL-запросов, обработки данных на Python, построения дашбордов, проведения A/B-тестов на учебных проектах. Индивидуальное рабочее место.
Работа с мастером. Мастер показывает приёмы, контролирует выполнение упражнений, исправляет ошибки, даёт рекомендации по инструментам и методологии.
Самостоятельная работа. Закрепление навыков на дополнительных заданиях: анализ конкретного датасета, построение отчёта, проведение теста, подготовка рекомендаций.
Итоговая аттестация. Проверка теоретических знаний и выполнение практического задания. По результатам присваивается квалификация «Аналитик данных», выдаются документы установленного образца.
Уровень специалиста определяется опытом, сложностью проектов и занимаемой должностью. Указанные зарплаты являются ориентировочными и зависят от региона, формата работы (компания, аутсорс, фриланс), опыта и условий труда.
| Уровень / специализация | Зарплата (средняя по РФ) | Типовые обязанности |
|---|---|---|
| Junior Data Analyst (начальный уровень) | 60–90 тыс. ₽ | Написание SQL-запросов, подготовка отчётов, базовая аналитика, работа под руководством |
| Middle Data Analyst | 90–160 тыс. ₽ | Самостоятельный анализ данных, построение дашбордов, A/B-тесты, работа с Python, рекомендации для бизнеса |
| Senior Data Analyst / Lead | 160–280 тыс. ₽ и выше | Управление командой, стратегия, сложные модели, прогнозирование, работа с ключевыми проектами, обучение персонала |
Диапазоны приведены по данным порталов hh.ru, avito.ru и могут отличаться в зависимости от региона и специфики предприятия.
Павлов Денис Андреевич — преподаватель аналитики данных и бизнес-аналитики со стажем 10 лет. Сертифицированный Data Analyst Associate, член Российского союза аналитиков. Готовит аналитиков к работе с SQL, Python, BI-системами, A/B-тестами и построению отчётности.
Денис Андреевич строит обучение от простого к сложному: сначала базовые приёмы работы с данными и SQL, затем Python, BI-системы и A/B-тесты. Он требует от слушателей внимательности и аналитического мышления, что критически важно для аналитика данных.
«Пришла без опыта, за две недели научилась писать SQL-запросы, работать с Python, строить дашборды в DataLens. Преподаватель Денис Андреевич очень понятно объясняет, делится практическими приёмами. Сдала экзамен и получила свидетельство, устроилась Junior Data Analyst в IT-компанию».
— Анна В., г. Москва
«Работал маркетологом, решил освоить аналитику. Практики было много, каждый день работали с реальными датасетами. После обучения получил удостоверение, теперь провожу A/B-тесты и строю отчёты, доход вырос».
— Дмитрий К., г. Санкт-Петербург
«Понравилось, что программа включает и SQL, и Python, и BI, и статистику. Оборудование современное, доступ к сервисам дают. Преподаватель строгий, но справедливый. Рекомендую».
— Сергей Н., г. Екатеринбург
В учебном центре «ДПО ПРОФ» можно пройти программу профессионального обучения по профессии «Аналитик данных» объёмом 150 академических часов. Стоимость — от 5000 рублей. Обучение проводится очно в группах до 10 человек, что обеспечивает индивидуальный подход к каждому слушателю. После итоговой аттестации выдаются свидетельство о профессии рабочего (служащего) с внесением в ФРДО и удостоверение установленного образца.
За время обучения вы освоите SQL, Python, BI-системы, статистику, A/B-тесты и построение отчётности. Полученные документы подтверждают квалификацию и дают право на выполнение соответствующих работ.
Что вы получаете на руки:
Свидетельство о профессии рабочего. Документ установленного образца с присвоением квалификации «Аналитик данных», сведения передаются в ФРДО.
Удостоверение. Подтверждает присвоение квалификации и допуск к выполнению работ.
Договор об оказании образовательных услуг. Закрепляет условия, сроки и стоимость обучения.
Платёжные документы. Подтверждают оплату обучения и могут использоваться для отчётности.
10 лет в аналитике данных — от аналитика до руководителя отдела. Работал в ритейле, финтехе и IT-компаниях. Готовит аналитиков данных и бизнес-аналитиков.
ПодробнееОтвечаем на самые популярные вопросы о курсе
Аналитик данных — это специалист, который собирает, обрабатывает и интерпретирует данные, чтобы помочь бизнесу принимать обоснованные решения. Он работает на стыке статистики, программирования и знания предметной области. В его задачи входит поиск закономерностей, построение прогнозов, оценка эффективности рекламы, анализ поведения пользователей, выявление узких мест в процессах и подготовка отчётов для руководства. Аналитик данных не просто считает цифры, а переводит их на язык бизнеса: объясняет, что означают полученные результаты и какие действия стоит предпринять. Он может работать в IT-компаниях, банках, ритейле, маркетинге, здравоохранении и других сферах, где есть данные и потребность в решениях на их основе.
В обязанности аналитика данных входит сбор и очистка данных из разных источников: баз данных, CRM-систем, логов, внешних API. Он проверяет качество данных, устраняет пропуски и ошибки, приводит информацию к единому формату. Затем он проводит исследовательский анализ, строит гипотезы, применяет статистические методы и визуализирует результаты с помощью графиков и дашбордов. Аналитик разрабатывает метрики и KPI, отслеживает их динамику, готовит регулярную и ad-hoc отчётность. Он также участвует в A/B-тестах, оценивает их статистическую значимость и формулирует выводы. Помимо этого, он взаимодействует с продуктовыми командами, маркетологами и менеджерами, помогая им интерпретировать данные и принимать решения. В некоторых компаниях аналитик занимается построением прогнозных моделей и внедрением результатов в бизнес-процессы.
Аналитик данных должен уверенно владеть языками программирования для анализа данных, чаще всего Python или R, а также языком запросов SQL для работы с базами данных. Важно понимать статистику и теорию вероятностей: знать, что такое среднее, медиана, дисперсия, корреляция, регрессия, проверка гипотез. Нужны навыки визуализации данных: умение строить понятные графики и дашборды в инструментах вроде Tableau, Power BI или Google Data Studio. Аналитик должен уметь работать с большими объёмами информации, использовать библиотеки для обработки данных и автоматизировать рутинные задачи. Также ценятся знания в области машинного обучения, хотя бы на базовом уровне, и понимание бизнес-процессов в конкретной отрасли. Личные качества: аналитический склад ума, внимательность, любознательность, умение задавать правильные вопросы, способность объяснять сложное простым языком и работать в команде.
Внутри профессии выделяются несколько специализаций. Продуктовый аналитик изучает поведение пользователей в цифровом продукте, оценивает метрики вовлечённости, удержания и конверсии. Бизнес-аналитик фокусируется на процессах компании, требованиях и эффективности операций. Маркетинговый аналитик анализирует рекламные кампании, каналы привлечения, ROI и атрибуцию. Финансовый аналитик работает с финансовой отчётностью, бюджетами и прогнозами. Есть также специалисты по данным (Data Scientist), которые строят сложные модели машинного обучения, и инженеры данных (Data Engineer), которые отвечают за инфраструктуру и потоки данных. Аналитик может развиваться в сторону углубления в статистику и ML, либо в сторону управления и стратегии. Выбор зависит от интересов: кому-то ближе продукт, кому-то — финансы или маркетинг.
Преподаватели ведут занятия очно — вы отрабатываете навыки на реальном оборудовании и с живыми коллегами. Подходит, если нужна глубокая практика или сложно учиться самостоятельно.
Задавайте вопросы и получайте разборы ошибок в режиме реального времени — не через чат-поддержку
Навыки отрабатываются на реальных задачах и установках — не в симуляторе и не на бумаге
Разбираете кейсы с коллегами по специальности — полезный нетворкинг и чужой опыт в подарок
Преподаватель корректирует темп под группу — пробелы в знаниях закрываются сразу, а не после экзамена
Документ фиксирует практическую подготовку — это весомее для работодателя, чем только теория
Фиксированные даты занятий помогают дойти до конца — для тех, кто знает, что дистант у них «зависает»
Ближайший поток:
Учитесь в своём ритме — без отрыва от работы, из любого города. Весь материал доступен в личном кабинете 24/7, куратор на связи. Подходит, если важна гибкость обучения.
Занятия доступны с компьютера, планшета или телефона — без привязки к городу или офису
Выбирайте удобное время для занятий — утром, вечером или в выходные. Без жёстких дедлайнов
Курс спроектирован для работающих специалистов — занятия не мешают основному рабочему графику
Личный куратор отвечает на вопросы и помогает разобраться в сложных темах в течение рабочего дня
После прохождения теста получаете удостоверение гособразца — скан в день аттестации, оригинал курьером
Учебные материалы остаются в личном кабинете бессрочно — можно вернуться и освежить знания в любой момент
Ближайший старт —
Пять шагов от заявки до удостоверения у вас на руках. Никаких очных занятий и командировок — всё онлайн, по собственному графику.
Оставляете заявку на сайте или звоните по телефону. Уточняем профессию, направление и сроки обучения.
Подбираем подходящую программу, согласуем стоимость и сроки. Заключаем договор — для физлиц или организаций.
Доступ к материалам в личном кабинете 24/7. Видеолекции, конспекты, практика, консультации с преподавателем.
Сдаёте итоговый тест онлайн в удобное время. При необходимости — пересдача без дополнительной платы.
Скан удостоверения — на email в день аттестации. Оригинал — Почтой России в любой регион. Запись в ФИС ФРДО.
Для зачисления достаточно иметь среднее профессиональное или высшее образование
Доступ к лекциям, видеоурокам и тестированию открыт в режиме 24/7 с любого устройства.
Скан-копии документов сразу после сдачи теста. Оригиналы - почтой в течение 24 часов
Бесплатная доставка документов курьером по всей России
Предоставляем бессрочный доступ к учебным материалам и обновлениям курса обучения
Оплата обучения после получения доступа к личному кабинету и материалам
Каждый документ об образовании регистрируется в системе ФИС ФРДО
Содействие в трудоустройстве и подтверждении квалификации