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-
ниеСобеседование

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

Дождитесь начала набора и подайте заявку. С вами свяжется HR-менеджер.

Пройдите тест на знание SQL, Python, математики и ML-алгоритмов.

Созвонитесь с HR, чтобы узнать о компании и дальнейших шагах.

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

Лучших студентов пригласим в команду

Кому подойдёт?

Мотивированным студентам или выпускникам технических вузов, которые интересуются IT и хотят прокачать скиллы. Подробнее в разделе «Требования».

КурсБесплатный

Можно совмещать с учебой  или работой?

Курс проходит в онлайне и рассчитан на самостоятельную работу, поэтому его можно проходить в любое время суток. Менторы консультируют по будним дням в рабочие часы. Обучение занимает примерно 10 часов в неделю. Важно реализовать и защитить проект к установленному дедлайну.

Что нужно уметь, чтобы попасть на курс?

Курс рассчитан на людей с минимальным знанием Python: типы и структуры данных, циклы, условия и ООП. Необходимо знание математики и SQL, понимание основных ML алгоритмов или готовность восполнить недостающие знания самостоятельно.

В конце —итоговыйпроект.Лучших позовёмв команду

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?