Курс
·
Онлайн
·
Дата старта будет объявлена позже
·
Набор закрыт

HARD
АНАЛИ­ТИКА

Освоите навыки аналитики и разработки. Прокачаете стек, необходимый для хранения и сбора данных. Научитесь проводить 
A/B тесты и исследования
Обучение в удобное время. 4 месяца от 10 часов в неделю
Бесплатный доступ к обучающим материалам и учебным чатам
Подойдёт новичкам и опытным
IT-специалистам
Учат специалисты из крупнейшего маркетплейса Wildberries
Лучших позовем в команду Wildberries
Научитесь статистичес­ким методам
Изучите основные подходы к проверке статистических гипотез и узнаете, как применять их в A/B тестировании
Строить дизайн исследования
Начнёте проектировать дизайн исследования, подбирать продуктовые метрики и анализировать результаты
Работать со стеком для хранения и сбора данных
Научитесь создавать Datalake на Hadoop + Spark
Работать с языками и фрейм­ворками
Python,
NumPy,
Pandas,
Clickhouse,
Go,
SQL,
Spark,
Hadoop,
HTML,
CSS,
Docker,
JavaScript

10 блоков теории и итоговый проект

Введение в профессию1 блок

Аналитика в Wildberries

Основные софт-скиллы для работы в команде

SQL2 блок

Мастер-классы по применению SQL

Работа с ClickHouse

Linux и Docker3 блок

Основные команды Linux. Сервера, VM и контейнеры

Основные команды Docker

Статистические методы4 блок

Параметрические и непараметрические тесты

Гипотезы и A/B тесты. Дисперсионный анализ

Исследование зависимостей признаков

Приложение к АВ тестам

Хранение и работа с данными5 блок

Обзор технологий и принципов работы

Datalake на Hadoop + Spark

A/B 
тестирование6 блок

Сплитование, поправка на множественное сравнение

Ratio-метрики и способы борьбы с ними

Методы ускорения А/Б тестов

Методы оффлайн — тестирования

BI системы7 блок

BI Wildberries

ETL-процессы

HTML, CSS и JavaScript для продвинутых визуализаций

Дизайн исследований8 блок

Продуктовые метрики

Поиск точек роста для бизнеса

Выбор сложности моделей

Разбор OCA/POEM моделей и динамики метрик на проекте

Отслеживание и создание метрик в случае построения портфельной оптимизации

Введение в разработку9 блок

Основы Go, Grafana

Kafka

Основы ML10 блок

Регрессия

Классификация

Кластеризация и снижение размерности

Ансамблевые методы

Итоговый проектПрактика

Сделаете проект, используя реальные данные маркетплейса

Собеседова-
ние
Собеседова­ние

Лучших студентов пригласим на собеседование в команду Wildberries

выпускников работают
в Wildberries

Подойдёт тем, кто знает Python, SQL и математику

Для кого

Студентам или выпускникам технических вузов.

Требуемые знания

Математический анализ, линейная алгебра, статистика, теория вероятности.

SQL, Python, Git, классические ML-алгоритмы.

Будет плюсом

Знание Go.

Опыт в проведении A/B тестов.

Собственные pet-projects, участие в соревнованиях и хакатонах.

Опыт работы в команде и стремление сделать полезные для бизнеса и пользователей решения.

Подайте заявку, пройдите тест и начните курс

1.
Дождитесь начала набора и подайте заявку. С вами свяжется HR-менеджер.
2.
Пройдите тест на знание SQL, Python, математики и ML-алгоритмов.
3.
Созвонитесь с HR, чтобы узнать о компании и дальнейших шагах.
4.
Начните обучение в установленную дату, если прошли отбор.

учат опытные специалисты

Юлия КольцоваАналитик в команде товарных рекомендаций Wildberries, преподаватель НИУ ВШЭ
Екатерина АлексееваEx-аналитик Авито, продуктовый аналитик в Wildberries
Святослав ПлотниковProduct analyst в команде персональных рекомендаций, Kaggle competitions expert
Александр ГоряиновКандидат физико-математических наук, аналитик-разработчик в платформе А/В-экспериметов Wildberries
Как проходит обучение в WB Техношколе?
Сколько длится курс?
Сколько времени нужно уделять обучению?
Полная удалёнка или нужно приходить в офис?
Школа даст оборудование для обучения?
Проходил обучение в WB Техношколе, но не закончил, могу ли пройти повторно?
Кому задавать вопросы по заданиям?
За что могут отчислить из WB Техношколы?