Компания: OTUS (Отус)
Актуальная программа курса (33 модулей, по данным школы)
- Модуль 1. Введение в Python — В этом модуле мы познакомимся с инструментами, которые будут использоваться в курсе, а также с возможностями языка Python.
- • Jupyter, синтаксис python, базовые типы данных, простейшие операции с числами // ДЗ
- • Итерируемые типы данных. Методы работы со списками, кортежами, словарями, множествами
- • Условные операторы: if, elif, else, однострочные. Обработка исключений. Циклы: while, for. Comprehensions // ДЗ
- • Функции, области видимости, глобальные и локальные переменные, лямбда функции // ДЗ
- • Работа со строковыми данными. Регулярные выражения // ДЗ
- • Работа с файловой системой и модули // ДЗ
- Модуль 2. Библиотеки по работе с данными и визуализациями — В этом модуле мы рассмотрим популярные библиотеки для математических вычислений: Numpy — для математических вычислений, Pandas — для работы с табличными данными, а также Matplotlib, Seaborn и Plotly — для создания визуализаций. Затем вы примените полученные знания для проведения EDA на тестовом датасете.
- • Библиотека Numpy, вектора и матрицы
- • Библиотека Pandas, Series и Dataframe, методы для работы с ними. Продвинутый Pandas
- • Визуализация в Matplotlib, Seaborn, Plotly // ДЗ
- • Практика работы с данными с использованием Pandas и библиотек визуализации
- Модуль 3. Основы статистики — В этом модуле вы познакомитесь с основными понятиями статистики, точечными и интервальными оценками, поймете особенности обработки категориальных, порядковых и количественные величины, и освоите методику проведения A/B-тестов.
- • Основы статистики. ЦПТ
- • Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины
- • А/В-тестирование
- • А/В-тестирование. Практика
- Модуль 4. Работа с базами данных, парсинг данных с сайтов, взаимодействие с API — В этом модуле вы научитесь: читать данные из реляционных баз данных при помощи SQL; делать выборки, сперва простые, а затем посложнее; обращаться по сети к разным открытым API и считывать оттуда данные.
- • Обзор баз данных. Основы SQL
- • Объединение таблиц и вложенные запросы // ДЗ
- • Оконные функции // ДЗ
- • Парсинг данных из HTML-страниц
- • Получение данных через REST API // ДЗ
- Модуль 5. Практики. Продуктовая и маркетинговая аналитика — В этом модуле мы разберем техники продуктовой и маркетинговой аналитики для сегментации покупателей и товара при помощи Python. Обсудим, что такое A/B-тестирование, и как его проводить.
- • Введение в продуктовую аналитику на Python. Метрики и методы
Кем вы сможете работать
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 141 вакансиям)
Окупаемость: стоимость курса ≈ 1 мес зарплаты junior-специалиста.
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Python для аналитики (этот) | OTUS (Отус) | — | 4 дня | — | — | — |
| Аналитик данных с нуля | Skillbox (Скиллбокс) | 126 936 ₽ | 4 месяца | 5.0 | Сертификат | Перейти |
| Инструменты для анализа данных: SQL, Python, Power BI, DataLens | Netology (Нетология) | беспл. | 2 месяца | 5.0 | — | Перейти |
| Python для анализа данных | Skillfactory (Скиллфактори) | 24 900 ₽ | 2 месяца | 3.9 | Сертификат | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Стек под реальные задачи аналитика: A/B-тесты, когортный и RFM-анализ, ABC-XYZ — это не учебные упражнения, а методы, которые реально запрашивают работодатели.
- Парсинг HTML и работа с REST API в программе — редкость для аналитических курсов; большинство ограничиваются готовыми датасетами.
- Проектная работа в финале плюс помощь с резюме, портфолио и сопроводительным письмом — есть на что опереться при выходе на рынок.
- Программа охватывает и продуктовую, и маркетинговую аналитику отдельными блоками — полезно тем, кто ещё не определился с нишей.
Минусы и кому не стоит
- Четыре дня — это интенсив, а не полноценный курс. За такой срок можно познакомиться с инструментами, но не отработать их до уверенного применения на реальных задачах.
- Уровень заявлен как средний: без уверенного владения основами Python материал будет идти туго — курс не рассчитан на тех, кто начинает с нуля.
- Цена не публикуется — нельзя заранее оценить соотношение стоимости и объёма. Это неудобно при сравнении с альтернативами.
Когда этот курс вам не нужен
Курс не нужен, если вы уже уверенно работаете с pandas, строите дашборды и знаете, что такое когортный анализ на практике — программа будет повторением пройденного. Также не подойдёт тем, кто ищет глубокое погружение: четыре дня — это обзор, а не прокачка. Если цель — сменить профессию и выйти на рынок аналитиком, смотрите на курсы с большим объёмом практики и более длительным сопровождением.
Как выбрать курс по этому направлению
Выбирая курс по Python для аналитики, смотрите на то, есть ли в программе реальные инструменты работы: Jupyter Notebook, SQL, API, парсинг — или только теория про типы данных. Хороший курс даёт не «основы анализа», а конкретный стек, с которым берут на работу. Второй вопрос — практика: есть ли проектная работа с реальными данными, или всё заканчивается на учебных датасетах. Третье — карьерная поддержка: помощь с резюме и портфолио после обучения стоит дороже красивого сертификата. Цену уточняйте напрямую у школы — OTUS её не публикует открыто, и это отдельный повод задать вопрос до записи.
Частые вопросы
Подойдёт ли курс, если я только начинаю изучать Python?
Нет. Уровень курса — средний, программа стартует с библиотек для работы с данными, не с синтаксиса языка. Если Python пока на уровне «слышал», сначала разберитесь с основами — иначе с первых занятий выбьетесь из темпа.
Сколько длится обучение?
Четыре дня — это интенсивный формат: плотная программа, шесть блоков от статистики до проектной работы. Подходит, если нужно быстро освежить или структурировать знания, а не осваивать тему с нуля.
Какой документ выдают по окончании?
В открытом описании курса эти данные не указаны. Спросите у школы до регистрации: какой документ выдают за четырёхдневный интенсив и котируется ли он у конкретных работодателей.
Есть ли поддержка с трудоустройством?
Да: OTUS помогает оформить резюме, портфолио и сопроводительное письмо — и в период обучения, и в течение полугода карьерной поддержки после его завершения.
Сколько стоит курс?
Цена на сайте не указана. Для четырёхдневного интенсива стоимость нередко зависит от даты старта и формата оплаты — узнайте актуальную цифру у школы напрямую перед тем, как сравнивать с альтернативами.
Чему конкретно научусь на выходе?
Программа даёт работу с базами данных, парсинг сайтов, получение данных через API, визуализацию и базовое машинное обучение — всё в связке с Jupyter Notebook. На выходе — понимание полного цикла от получения данных до оформления отчёта.
Поделиться
Преподаватели курса
Отзывов об этом курсе пока нет
Ниже — отзывы о школе OTUS (Отус): они помогут составить впечатление, но в рейтинге курса не учитываются. Проходили этот курс? Поделитесь — это поможет другим студентам.
Подборки лучших курсов по теме
По темам этого курса на MOOC есть рейтинги лучших программ — сравнение цен, длительности и отзывов в одном месте.