Мария Шарапова
Прошла программу профессиональной переподготовки — всё доступно объяснено, материал понятный. Особое спасибо куратору Анастасии: всегда на связи, любой вопрос решается оперативно. Рекомендую!
Профессиональная переподготовка Аналитик данных
Освойте профессию аналитика данных с нуля. Диплом о профессиональной переподготовке, присвоение квалификации «Аналитик данных»
504 ак.ч.
Дистанционно с ДОТ
Удостоверение о ПК
ФИС ФРДО
Выберите расчасовку:
Ближайшая группа:
19 октября 2026 года
- Запись в ФИС ФРДО — общероссийский реестр Рособрнадзора
- Без отрыва от работы — учитесь в удобное время
- Поддержка менеджера на всём курсе
- Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
О программе
Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных» рассчитана на тех, кто получает профессию с нуля. Слушатели последовательно осваивают информационные технологии, основы программирования (Python и SQL), архитектуру баз данных, математическую статистику и теорию вероятностей. Дальше идёт практический блок: сбор и интеграция данных из разнородных источников, очистка и предобработка массивов, построение прогнозных моделей (регрессия, классификация, кластеризация), методы машинного обучения и оценка качества моделей, визуализация результатов и работа с распределёнными системами. По завершении курса выдаётся диплом установленного образца с присвоением квалификации «Аналитик данных», который позволяет официально работать аналитиком в коммерческих компаниях, финансовых организациях и госсекторе.
Почему стоит пройти
Аналитика данных — одна из самых востребованных ИТ-специализаций в России. Программа решает проблему системного входа в профессию: 504 академических часа позволяют без второго высшего получить полноценную квалификацию для работы с данными. Особое внимание уделяется практическим инструментам — Python, SQL, библиотекам pandas/scikit-learn, BI-системам, — а также методологии Agile/Scrum для управления аналитическими проектами. Диплом установленного образца официально подтверждает квалификацию и даёт право занимать должности аналитика данных, бизнес-аналитика, специалиста по работе с большими данными. Обучение полностью дистанционное, без отрыва от работы.
Кому подойдёт курс
Тем, кто меняет профессию: офис-менеджерам, маркетологам, экономистам
Войти в ИТ-сферу через аналитику данных, получить диплом установленного образца и стабильную востребованную профессию с понятным карьерным треком.
Финансистам, маркетологам, продакт-менеджерам — для расширения компетенций
Получить полноценную квалификацию аналитика данных, освоить Python, SQL и ML-методы для работы с большими массивами информации.
Выпускникам непрофильных вузов и колледжей
Войти в ИТ-профессию с нуля. Достаточно базового среднего профессионального или высшего образования любого профиля.
Дипломированным специалистам с непрофильным образованием, желающим сменить сферу
Пройти 504 ак.ч. переподготовки и получить право работать аналитиком данных в коммерческих и государственных организациях.
Тем, кто уже работает аналитиком данных и хочет только обновить знания
Программа ПП — это получение новой профессии с нуля и присвоение квалификации «Аналитик данных». Если у вас уже есть базовая ИТ-квалификация и опыт — оптимальнее пройти курс повышения квалификации для актуализации знаний без повторного изучения базы.
Перейти к курсу ПК «Аналитик данных» (72 ак.ч.) →Что вы освоите
01
Научитесь применять Python и SQL для решения задач сбора, обработки и анализа данных в коммерческих информационных системах.
02
Освоите архитектуру реляционных и NoSQL баз данных, принципы проектирования запросов и индексов для эффективной работы с массивами.
03
Будете уметь проектировать и реализовывать конвейеры обработки данных (data pipelines) для автоматизации первичной обработки информации.
04
Сможете самостоятельно строить прогнозные модели: регрессию, классификацию, кластеризацию с использованием библиотек scikit-learn и pandas.
05
Разберётесь в методах оценки качества моделей: кросс-валидация, метрики точности, полноты, F-меры, ROC-AUC.
06
Овладеете инструментами визуализации данных (Matplotlib, Plotly, BI-системы) и принципами построения интерактивных дашбордов.
07
Научитесь применять статистические методы (проверка гипотез, корреляционный и регрессионный анализ) при работе с большими массивами.
08
Сможете управлять аналитическими проектами по методологиям Agile и Scrum: формирование требований, оценка трудоёмкости, контроль качества.
Что вы получите по окончании
Удостоверение о повышении квалификации
ЗАПИСЬ В РЕЕСТРЕ ФИС ФРДОУстановленного образца. Выдаётся ММЦ ППиПК на основании лицензии № 039707 Департамента образования города Москвы.
Присваиваемая квалификация:
Аналитик данных
Информационные технологии
- Запись в ФИС ФРДО — общероссийский реестр Рособрнадзора
- Действует бессрочно по 273-ФЗ
- Принимается работодателями
- Бесплатная отправка по РФ
Программа курса
- Информационные технологии в современной экономике: тренды, направления, роль аналитики данных в бизнесе и государственном управлении.
- Профессия аналитика данных: трудовые функции, требования профессионального стандарта «Специалист по большим данным» (Приказ Минтруда России от 06.07.2020 № 404н).
- Жизненный цикл данных: сбор, хранение, обработка, анализ, визуализация, утилизация; роли участников аналитического процесса.
- Архитектура информационных систем: серверы, клиенты, сетевое взаимодействие; место аналитика в ИТ-команде.
- Этика работы с данными: конфиденциальность, защита персональных данных, требования 152-ФЗ и GDPR.
- Обзор инструментов аналитика данных: Python, R, SQL, Excel, BI-системы (Power BI, Tableau, Yandex DataLens); экосистема Big Data (Hadoop, Spark).
- Карьерные траектории: аналитик данных, бизнес-аналитик, data engineer, data scientist; уровни квалификации и рост компетенций.
- Установка и настройка среды разработки Python: интерпретатор, IDE (PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook), менеджер пакетов pip.
- Базовый синтаксис Python: переменные, типы данных, операторы, ввод-вывод; стандартная библиотека.
- Структуры данных: списки, кортежи, словари, множества; операции и методы работы с коллекциями.
- Управляющие конструкции: условные операторы, циклы; функции, аргументы, область видимости переменных.
- Объектно-ориентированное программирование: классы, объекты, наследование, инкапсуляция; применение ООП в аналитических задачах.
- Работа с файлами: чтение и запись CSV, JSON, Excel; библиотека os для работы с файловой системой.
- Обработка ошибок и исключений: try/except, отладка скриптов; основы тестирования кода (unittest, pytest).
- Реляционная модель данных: таблицы, отношения, ключи (первичные, внешние), нормализация (1НФ, 2НФ, 3НФ).
- Язык SQL: основные операторы DDL (CREATE, ALTER, DROP) и DML (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE); фильтрация и сортировка данных.
- Соединения таблиц: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN; работа с несколькими таблицами.
- Агрегатные функции и группировка: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING; оконные функции (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD).
- Подзапросы и CTE (Common Table Expressions): построение сложных аналитических запросов.
- СУБД PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server: особенности диалектов SQL; индексы и оптимизация запросов.
- NoSQL-базы данных: MongoDB (документная), Redis (key-value); сравнение с реляционными СУБД, выбор технологии под задачу.
- Описательная статистика: меры центральной тенденции (среднее, медиана, мода), меры разброса (дисперсия, стандартное отклонение, квартили).
- Теория вероятностей: случайные величины, вероятностные распределения (нормальное, биномиальное, Пуассона); закон больших чисел.
- Проверка статистических гипотез: t-тест, χ²-тест, ANOVA; уровень значимости, p-value, ошибки I и II рода.
- Корреляционный анализ: коэффициент Пирсона, Спирмена; интерпретация связи между переменными.
- Регрессионный анализ: линейная и множественная регрессия; оценка качества модели (R², скорректированный R²).
- Линейная алгебра для анализа данных: векторы, матрицы, операции; собственные значения и собственные векторы (для метода главных компонент).
- Дифференциальное исчисление в машинном обучении: производные, градиенты; метод градиентного спуска.
- Источники данных: корпоративные базы, файлы CSV/Excel, API внешних сервисов, веб-скрапинг, потоковые данные.
- Работа с REST API: HTTP-запросы (GET, POST), формат JSON, аутентификация (Basic, OAuth 2.0); библиотека requests в Python.
- Веб-скрапинг: библиотеки BeautifulSoup, Scrapy; работа с динамическим контентом (Selenium); правовые аспекты сбора данных.
- ETL-процессы: извлечение (Extract), трансформация (Transform), загрузка (Load); инструменты Apache Airflow, Pentaho, Talend.
- Проектирование data pipelines: оркестрация задач, обработка ошибок, мониторинг исполнения; интеграция с хранилищами данных.
- Распределённые файловые системы: HDFS, Amazon S3, Yandex Object Storage; принципы работы и применение в Big Data.
- Потоковая обработка данных: Apache Kafka, Apache Flink; разница между батчевой и потоковой обработкой.
- Библиотека pandas в Python: структуры DataFrame и Series; основные операции работы с табличными данными.
- Выявление и обработка пропусков (NaN): методы заполнения (среднее, медиана, KNN-imputation), удаление, маркировка.
- Обнаружение и обработка аномалий и выбросов: статистические методы (z-score, IQR), визуальные методы (boxplot, scatter).
- Дедупликация и нормализация данных: приведение к единому формату, обработка дубликатов, стандартизация значений.
- Преобразование признаков (feature engineering): кодирование категориальных переменных (One-Hot, Label Encoding), масштабирование (MinMax, StandardScaler).
- Работа с текстовыми данными: токенизация, стемминг, лемматизация; векторизация текстов (Bag of Words, TF-IDF).
- Контроль качества данных: профилирование, валидация по бизнес-правилам, метрики качества (полнота, точность, согласованность).
- Постановка задачи машинного обучения: обучение с учителем, без учителя, с подкреплением; типы задач (регрессия, классификация, кластеризация).
- Линейная и логистическая регрессия: математическая модель, обучение, интерпретация коэффициентов; применение в бизнес-задачах.
- Деревья решений и ансамбли: Random Forest, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost, LightGBM); подбор гиперпараметров.
- Кластеризация: алгоритмы K-Means, DBSCAN, иерархическая кластеризация; оценка качества кластеров (силуэт, индекс Дэвиса-Болдина).
- Снижение размерности: метод главных компонент (PCA), t-SNE, UMAP; визуализация многомерных данных.
- Оценка качества моделей: кросс-валидация (K-Fold, Stratified), метрики (accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC, MAE, RMSE).
- Введение в нейронные сети: персептрон, многослойные сети, библиотеки TensorFlow и PyTorch; применение в задачах анализа данных.
- Принципы эффективной визуализации: выбор типа графика под задачу, цветовые палитры, читаемость; рекомендации Эдварда Тафти и Стивена Фью.
- Библиотеки визуализации в Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly; статические и интерактивные графики.
- Построение дашбордов в Power BI: подключение к источникам, создание мер на DAX, оформление страниц.
- Yandex DataLens и российские BI-инструменты: создание чартов, дашбордов, публикация для бизнес-пользователей.
- Storytelling с данными: построение нарратива, ключевые сообщения, адаптация отчётности под аудиторию (менеджмент, специалисты).
- Метрики и KPI: дерево показателей, иерархия метрик, формулирование измеримых целей.
- Автоматизация отчётности: регулярные дашборды, рассылки, оповещения по триггерам; интеграция с корпоративными порталами.
- Методология CRISP-DM: жизненный цикл аналитического проекта (понимание бизнеса, данных, подготовка, моделирование, оценка, внедрение).
- Гибкие методологии Agile и Scrum в аналитических командах: спринты, бэклог, ретроспективы; роли Product Owner и Scrum Master.
- Формирование требований к аналитическому продукту: интервью с заказчиком, документирование, согласование KPI.
- Управление рисками в проектах данных: качество исходных данных, изменение требований, технологические риски.
- Документирование аналитических проектов: технические задания, отчёты, описание моделей, MLOps-практики (MLflow, DVC).
- Внедрение моделей в производственную среду: API-сервисы, контейнеризация (Docker), оркестрация (Kubernetes); мониторинг производительности.
- Этические и правовые аспекты работы с данными: защита персональных данных (152-ФЗ), требования к локализации, ответственность за качество прогнозов.
- Слушатель выполняет итоговую квалификационную работу и проходит тестирование на дистанционном портале. После успешной защиты выдаётся диплом о профессиональной переподготовке с присвоением квалификации «Аналитик данных».
Как проходит обучение
1
Заявка
Оставьте заявку на сайте или по телефону. Менеджер свяжется в течение часа.
2
Договор + оплата
Подписываем договор онлайн, оплачиваете удобным способом — карта, рассрочка или счёт от организации.
3
Изучение
Доступ к материалам в личном кабинете. Учитесь в удобное время с поддержкой преподавателя.
4
Аттестация
Итоговая квалификационная работа + тест онлайн. Получаете диплом о профессиональной переподготовке и запись в ФИС ФРДО.
Как начать обучение
Выберите удобный для вас канал — наш менеджер свяжется и оформит заявку.
Документы для зачисления
Скан или фото каждого документа — присылаете менеджеру после оформления заявки.
Паспорт
Разворот с фото и пропиской
СНИЛС
Для записи в ФИС ФРДО
Диплом
О высшем или среднем профессиональном образовании
Свидетельство о браке
Если ФИО в дипломе отличается
Цена и условия оплаты
Оплата 50/50
Половина суммы при оформлении договора, вторая половина — за 3 дня до итоговой аттестации. Без процентов, без банков, без заявок на рассрочку.
Пример: 7 750 ₽ + 7 750 ₽
Оформить заявкуОплата работодателем
Если обучение оплачивает компания — пришлём пакет документов: счёт, договор, акт. Принимаем УПД и НДС-счета.
УПД
Акт
Счёт
Договор
Оставить заявку
Частые вопросы
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца — государственный образец для программ ДПО не предусмотрен законом (273-ФЗ ст. 76). Документ даёт право на ведение профессиональной деятельности в новой сфере, принимается работодателями, заносится в ФИС ФРДО — общероссийский реестр Рособрнадзора.
Программа рассчитана на 576 академических часов — 16 недель (112 дней). Слушатели проходят курс в удобном темпе, ограничений по дате старта нет — можно начать в любой день.
Полностью дистанционно с применением ДОТ (дистанционных образовательных технологий). Личный кабинет с лекциями, материалами и презентациями, тесты, итоговая квалификационная работа.
Паспорт, СНИЛС, диплом о высшем или среднем профессиональном образовании. Если ФИО в дипломе отличается — свидетельство о браке. Скан или фото — каждого документа.
Да. Мы предлагаем оплату 50/50: половина при оформлении договора, вторая половина — за 3 дня до итоговой аттестации. Без участия банков, без процентов, без отдельной заявки на рассрочку. Достаточно сообщить менеджеру при оформлении.
Да, мы выставляем счёт юридическому лицу. Подписываем договор, акт, УПД. Принимаем оплату по безналу.
Диплом даёт право на ведение профессиональной деятельности в новой сфере с присвоенной квалификацией. Запись в ФИС ФРДО появится в течение 60 дней с момента выдачи (по 273-ФЗ). В дальнейшем для актуализации знаний рекомендуем проходить курсы повышения квалификации не реже 1 раза в 3-5 лет.
Каждый диплом вносится в ФИС ФРДО — федеральный реестр документов об образовании, который ведёт Рособрнадзор. Запись появляется в течение 60 дней с момента выдачи (ст. 98 закона № 273-ФЗ), проверить документ можно по ФИО, серии и номеру. Как это сделать пошагово — на странице «Проверьте нас до оплаты»: там же ссылки на реестр лицензий и сервис проверки Рособрнадзора.
Нет. Цена в договоре окончательная, в неё уже входит всё: обучение, итоговая аттестация, бланк документа и отправка по России. Никаких доплат за зачёты, пересдачи или бланки.
Оригинал отправляем заказным письмом в течение 10 рабочих дней после итоговой аттестации, трек-номер присылаем в мессенджер. Доставка по России — бесплатно.
Что говорят наши слушатели
Надежда Коннова
Закончила программу профессиональной переподготовки по сестринскому делу в ММЦ ППиПК — впечатления самые положительные. Дистанционная форма обучения удобная, учебный материал — современный и понятный. Компьютерная платформа работала стабильно, без технических сбоев. Все организационные документы — договор, справка для работы, лицензия учебного заведения — выдали сразу при оформлении. В сентябре получила долгожданный диплом! Отдельное спасибо куратору, который сопровождал на всём пути.
Людмила Кулагина
Окончила профпереподготовку по сестринскому делу в педиатрии — всё доступно и понятно изложено. Огромное спасибо преподавателю Тимофею Гусеву: всегда помогал разобраться в сложных моментах. Программа выстроена грамотно, ничего лишнего. Связь с центром оперативная — отвечали сразу и по телефону, и в WhatsApp. Реальный отзыв от выпускника, рекомендую!
Похожие курсы по направлению «Информационные технологии»
Не уверены, что курс подходит именно вам?
Оставьте заявку — менеджер свяжется в течение часа, ответит на все вопросы и поможет выбрать оптимальный курс под ваши задачи.
Без навязчивых звонков. Только консультация.
Наша лицензия
Лицензия Департамента образования города Москвы на осуществление образовательной деятельности № 039707 от 25 октября 2018 года. Бессрочно.
Проверить лицензию на сайте Рособрнадзора
Открывается в новой вкладке на obrnadzor.gov.ru
Как нас найти
127254, г. Москва, ул. Руставели, д. 14, стр. 6, офис №1. Метро «Бутырская» — 4 минуты пешком.