+7 495 150 96 00
Статистический анализ данных
Курс для тех, кто хочет уверенно применять статистику в бизнесе. Разберём проверку гипотез, регрессии, ANOVA, кластеризацию и прогнозирование рядов. Научимся работать с данными компаний, делать понятные руководству отчёты и принимать решения на основе фактов.
- 72 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
- 4 дня / 32 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
Кому подойдет курс
- Аналитикам и маркетологам — чтобы проверять гипотезы, считать эффект акций и сегментировать клиентов
- Финансистам и менеджерам — для прогноза показателей, анализа факторов и подготовки отчётов
- HR-специалистам — для опросов, сравнения групп, анализа связей в командах
- Excel-пользователям, переходящим на Python/R — чтобы закрыть пробел и уверенно применять статистику в задачах
Что будет на курсе
Почему наш курс
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь
в трудоустройствеРазместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Половина курса — живые вебинары с преподавателем
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь в трудоустройстве
Разместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Половина курса — живые вебинары с преподавателем
Программа курса
- Роль данных в управленческих решениях: KPI, ROI, OKR
- Основные понятия теории вероятностей и выборочного наблюдения
- Статистические гипотезы, уровни значимости, мощность теста
- Статистические критерии в практических A/B-экспериментах
- Корпоративные источники данных: CRM, ERP, веб-аналитика, BI-системы
- Создание и управление наборами данных (R tidyverse, Python Pandas)
- Импорт из Excel, SQL, API; краткий обзор JSON, SAS, SPSS-файлов
- Быстрый EDA и визуализация (ggplot2, Matplotlib/Seaborn)
- Чистка и трансформация бизнес-данных для дальнейшего анализа
- Ввод и редактирование данных, Syntax-скрипты
- Агрегация и реструктурирование таблиц, описательная статистика
- Таблицы сопряжённости и критерий независимости χ²
- Корреляция (Пирсон, Спирмен, Кендалл) и зависимость метрик
- Сравнение двух и более средних: t-критерий, ANOVA, непараметрические аналоги
- Power-analysis и бутстрэп-подход для малого объёма данных
- Бизнес-кейс: оценка эффекта акции лояльности через A/B-тест
- Общая линейная модель, одно- и многофакторный ANOVA
- Учет ковариат; повторные измерения в маркетинговых панелях
- Пост-hoc-тесты (Tukey, Bonferroni) и непараметрические альтернативы
- Многомерный дисперсионный анализ для HR-опросов удовлетворённости
- Простая и множественная линейная регрессия, диагностика (VIF, остатки, гетероскедастичность)
- Логистическая регрессия для бинарных KPI (отток / покупка)
- Регуляризация (Ridge, Lasso) и пошаговый отбор признаков
- Метрики качества (R², AIC/BIC, ROC-AUC)
- Бизнес-кейс: прогноз среднего чека и вероятности конверсии
- Корреляционная матрица и извлечение факторов, критерии Кайзера
- Вращение (varimax/oblimin), интерпретация факторов в маркетинге
- Кластеризация (иерархическая, k-means) и профилирование сегментов
- Дискриминантный анализ для проверки корректности сегментации
- ARMA/ARIMA, сезонная декомпозиция, экспоненциальное сглаживание
- Построение прогнозов продаж/спроса, оценка точности (MAE, MAPE)
- Краткий обзор Prophet и Auto-ARIMA для «быстрых» бизнес-задач
- Графики трендов и сезонности для отчётов руководству
- Свойства связей: гомофилия, транзитивность, взаимность
- networkx (Python) и igraph (R) для моделирования и визуализации графов
- Метрики centrality и community detection
- Кейс: поиск ключевых инфлюенсеров в клиентской базе или внутрикорпоративной сети
Вам будут помогать
Эксперты-практики
Опытные специалисты помогают с задачами и отвечают в течение 15 минут. Они сами прошли наши курсы и понимают все сложности новичков.
Опытные преподаватели
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.
Спреведливые ревьюверы
Оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь.
Внимательные кураторы
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.
Закрытое сообщество
Совместный чат, где можно задать любые вопросы из области анализа данных и программирования.
После курса вы сможете
- Проводить разведочный анализ, визуализировать выводы и готовить отчёты для руководства
- Формулировать и проверять гипотезы, считать мощность тестов, интерпретировать результаты
- Строить линейные и логистические регрессии, оценивать качество моделей
- Проводить ANOVA, факторный и кластерный анализ для сегментаций
- Прогнозировать временные ряды (продажи, спрос, нагрузку)
- Анализировать социальные графы и выявлять ключевые узлы взаимодействий
Стоимость обучения
Курс "Статистический анализ данных"
Базовый тариф
72 000₽
- 72 академических часа
- реальные бизнес-кейсы на практике
- поддержка куратора и преподавателя
- общий чат с экспертами в области
- домашние задания и практикумы
Оплачивайте курс так, как удобно
- Беспроцентная рассрочка или оплата частямиВыберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев.
- Единовременно со скидкой 13%Оформите налоговый вычет и верните до 13% от стоимости обучения.
- Не подойдет - вернем оплатуЕсли за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков.
Повышайте квалификацию за счет компании! Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить вам ваш работодатель
Оставьте заявку
[В ближайшее время с Вами свяжется менеджер]
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ЭКОСИСТЕМА
НАПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЯ
СЕРВИСЫ
Через обучение - к успеху! Знания работают на вас