[1]:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('orders.csv')
Онлайн-курс · старт 30 ноября 2026
Python для аналитиков за 6 уроков
Только то, что нужно аналитику: от первых строк кода до метрик, retention и A/B-тестов в pandas. Без 65 часов теории, с практикой в каждом уроке и финальной работой как настоящее тестовое
3урока Python 3урока pandas 1финальная работа 30.11старт курса
12 900 ₽за весь курс · старт 30 ноября 2026
30 ноябрястарт курса в 2026 году
6 уроков3 по Python и 3 по pandas
Тестовоефинальная работа как от заказчика
12 900 ₽один тариф, без доплат
Зачем аналитику Python
Excel и SQL у вас уже есть. Python открывает следующую дверь
Python всё чаще стоит в требованиях к аналитикам, особенно в продуктовой аналитике и IT-компаниях. Даже базового уровня хватает, чтобы перестать пропускать такие вакансии
📄
Новая строчка в резюме
Python и pandas в навыках, финальная работа в портфолио. Можно откликаться на вакансии, где Python указан обязательным
🎯
Уверенность на собеседовании
Когда просят решить задачу на pandas или посчитать retention, вы уже делали это руками и знаете, с чего начать
📈
Аргумент для повышения
Новый навык на текущей работе: считаете метрики, когорты и A/B-тесты сами. С этим проще прийти к руководителю и обсуждать зарплату
⚡
Данные, которые Excel не тянет
Миллионы строк, выгрузки из базы, повторяющиеся отчёты. Написали код один раз и запускаете его каждую неделю за секунды
Чем отличается
Мы аналитики, а не программисты
Большие курсы учат Python так, будто вы идёте в разработку. Аналитику столько не нужно, а бросают такие курсы чаще всего на середине
Обычный курс Python
- Десятки часов теории до первой задачи с данными
- ООП, алгоритмы, веб-разработка, которые аналитик не использует
- Учебные примеры про котиков и списки покупок
- Несколько месяцев и цена как у новой профессии
Python для аналитиков в Академии
- 6 уроков: самая суть и практика
- Только инструменты аналитика: pandas, метрики, графики, отчёты
- Задачи из реальной работы: каналы, выручка, когорты, A/B-тесты
- Финальная работа в формате настоящего тестового задания
Большие курсы сложно проходить, их бросают на середине.
Поэтому мы сделали короткий: самая суть и практика за 6 уроков
Валерия Артисоснователь Академии Аналитики, BI‑аналитикДля кого
Кому курс даст больше всего
Для текущей работы
Аналитикам с Excel и Power BI
Отчёты уже строите, хотите добавить Python и закрыть вопрос «а pandas знаете?»
Для смены профессии
Тем, кто идёт в аналитику
Готовитесь к собеседованиям и видите Python во многих вакансиях
Для продукта
Будущим продуктовым аналитикам
Метрики, когорты, retention и A/B-тесты разбираем на практике
Для маркетинга
Маркетологам и менеджерам
Хотите сами считать конверсию, CAC и выручку по каналам, не дожидаясь аналитика
Программировать уметь не нужно, начинаем с нуля. Пригодится уверенный Excel и хотя бы базовое понимание таблиц. SQL поможет в 3-м уроке, но запрос к базе разберём на примере
Программа
Программа курса Python для аналитиков: 6 уроков
Первые три урока дают базу Python, следующие три учат работать с данными в pandas так, как это делают аналитики в компаниях
Часть 1
Python уроки 1–3
Урок1
Введение в Python
Пишете первый код и понимаете, как Python работает с данными
- Работа в Jupyter Notebook или Google Colab
- Типы данных:
intfloatstrboolNone - Арифметика, сравнения и приведение типов
- f-строки для красивого вывода
- Условия
if/elif/else
Урок2
Структуры данных и функции
Храните данные в коллекциях и пишете свои функции
- Коллекции
listdicttupleset - Цикл
for - Создание собственных функций
- Подключение и установка модулей
Урок3
Python для работы с данными
Достаёте данные из файлов и базы и работаете с датами
- Файлы txt, csv, json и конструкция
with - Даты:
datetime, парсинг строки, разница дат,timedelta - Импорт данных из базы: подключение, запрос,
fetchall, параметры
Часть 2
pandas уроки 4–6
Урок4
pandas: загрузка и подготовка данных
Загружаете, чистите и объединяете таблицы, строите первые графики и сохраняете отчёт в Excel
- Объекты
SeriesиDataFrame - Загрузка:
read_csv,read_excel,read_sql - Первичный анализ:
head,info,describe,shape - Выбор столбцов, фильтрация и сортировка
- Приведение типов, даты:
to_datetime,.dt - Пропуски и дубликаты
- Объединение таблиц:
merge - Первые графики в matplotlib: гистограмма, столбчатая диаграмма, подписи и заголовки
- Выгрузка в Excel:
to_excel, выбор листа
Урок5
Группировка и метрики: привлечение, продукт, вовлечённость
Считаете ключевые метрики бизнеса и собираете их в отчёт с графиками
- Группировка и агрегация:
groupby,agg,nunique - Привлечение: конверсия, CAC по каналам
- Продукт: средний чек, ARPU, ARPPU
- Вовлечённость: DAU, WAU, MAU, sticky factor
- Графики: динамика DAU/WAU/MAU, конверсия и CAC по каналам, выручка по периодам
- Оформление графика для отчёта
- Сводная таблица метрик в Excel на нескольких листах, графики в картинки
Урок6
Retention, lifetime и A/B-тестирование
Считаете удержание по когортам, проверяете гипотезы и делаете выводы, которые можно нести руководству
- Когорты пользователей и расчёт retention
- Когортная таблица через
pivot_table - Расчёт lifetime
- A/B-тест: приоритизация гипотез ICE и RICE
- Сравнение групп, значимость через
scipy.stats, доверительный интервал - Графики: тепловая карта retention в seaborn, кривые по когортам, сравнение групп A/B, распределения
- Оформление выводов и презентация результатов
Финальная работа
Заканчиваете курс настоящим тестовым заданием
Так выглядит проверка навыков при найме: задача от заказчика, данные и срок. После курса у вас будет работа, которую не стыдно показать
Получаете задачу
Тестовое как от реального заказчика: данные, вопросы бизнеса и что нужно сдать
Решаете в pandas
Чистите данные, считаете метрики, строите графики и формулируете выводы
Записываете экран
Показываете решение и объясняете ход мыслей, как на защите перед работодателем
Получаете разбор
Работа проверяется, а для сравнения у вас есть пример выполненного задания
🎬Запись с разбором своего решения можно приложить к резюме или показать на собеседовании
Результат
Что вы сможете после курса
Писать код в Jupyter и Google Colab без страха перед пустой ячейкой
Загружать данные из csv, Excel, json и базы данных
Чистить таблицы: пропуски, дубликаты, типы и даты
Объединять и группировать данные в pandas
Считать конверсию, CAC, ARPU, DAU/MAU и retention
Проводить A/B-тест и проверять значимость
Строить графики для отчёта в matplotlib и seaborn
Выгружать готовый отчёт в Excel на нескольких листах
Объяснять свои выводы руководителю и на собеседовании
Ваш уровень Python после курсауверенный базовый, достаточный для аналитика
НовичокАналитикData ScienceРазработчик
Формат
Учитесь в своём темпе, без расписания
🎬
Уроки в записи
Смотрите на платформе с компьютера или телефона, пересматриваете сколько нужно
🧪
Практика к каждому уроку
Файлы с данными и задания. Код пишете руками, а не просто смотрите
💻
Mac, Windows, браузер
Google Colab работает прямо в браузере, ставить ничего не обязательно
🚀
Старт 30 ноября 2026
В день старта откроется доступ к урокам, письмо придёт на почту. Записаться можно уже сейчас
🏁
Финальная работа
Тестовое задание с записью экрана, проверкой и примером решения
🎓
Сертификат
После курса выдаём сертификат Академии Аналитики
Стоимость
Один тариф, всё включено
Новый курс
Python для аналитиков
3 урока Python и 3 урока pandas с практикой
12 900 ₽за весь курс
Фиксированная цена, без доплат
- 6 уроков в записи
- Практические задания и файлы с данными к каждому уроку
- Финальная работа в формате тестового задания
- Проверка финальной работы и пример решения
- Сертификат Академии Аналитики
Старт 30 ноября 2026, доступ откроется в день старта
🌍
Из другой страны
В форме оплаты выберите «Оплата картой не РФ»
🧾
Налоговый вычет
Документы для вычета направим по запросу
💬
Остались вопросы
Напишите менеджеру в Telegram: https://t.me/artisdemy
Валерия Артис · BI-аналитик, 10 лет в профессии
Академия Аналитики
Учим тому, чем сами занимаемся каждый день
Академию основала Валерия Артис, практикующий BI-аналитик. Она работала с данными в Philip Morris, Avon, Huawei и компаниях группы Сбер, преподаёт в Финансовом университете
Валерия сама регулярно проходит собеседования в крупные компании, чтобы видеть живые требования рынка. Курс по Python собран под эти требования: ровно тот уровень, который спрашивают у аналитиков
3000+выпускников
с 2018учим аналитике
10 летв профессии
У Валерии училисьсотрудники крупных компаний
Вопросы
Отвечаем на то, о чём спрашивают
Да. Первый урок начинается с нуля: что такое переменная, как запустить ячейку, как Python считает. Если уверенно работаете в Excel, логику вы уже понимаете
Не обязательно. В 3-м уроке есть подключение к базе данных, и с SQL будет легче, но сам запрос разбираем на примере
Нет. Python и Jupyter работают на Mac и Windows одинаково, а Google Colab открывается прямо в браузере без установки
Уверенный базовый, достаточный для работы аналитиком данных и продуктовым аналитиком. Мы не готовим программистов и не тратим время на то, что аналитику не пригодится
Курс даёт навык и работу для портфолио: Python в резюме, решённое тестовое и запись с разбором решения. С этим можно откликаться на вакансии, где нужен Python, и увереннее чувствовать себя на собеседовании. Трудоустройство мы не обещаем, решение о найме принимает работодатель
Расписания нет, уроки в записи. Каждый урок сопровождается практикой, поэтому удобнее проходить по одному уроку и сразу делать задание
Объёмом и фокусом. Большие курсы идут месяцами и учат программированию в целом. Здесь 6 уроков и только то, что нужно аналитику: pandas, метрики, когорты, A/B-тесты и отчёты
Добавьте Python к своим навыкам за 6 уроков
Без 65 часов теории. Старт 30 ноября 2026, записаться можно уже сейчас
Остались вопросы? Напишите менеджеру: https://t.me/artisdemy12 900 ₽старт 30 ноября
Записаться