Привет! На связи команда Яндекс Практикума. В наших курсах есть бесплатные модули — вводные части, на которых можно узнать больше о профессии, освоить базовые термины и выполнить первые задания. В этом материале расскажем о вводном модуле курса «Аналитик данных», а заодно об устройстве всех бесплатных частей в наших программах.

Что такое бесплатная часть

Бесплатная часть — это первые модули курса, которые можно пройти, даже не привязывая карту. Такая часть есть на большинстве программ Практикума.

Бесплатные части различаются по длительности и сложности, но, как правило, включают одни и те же элементы.

Знакомство с профессией

В бесплатной части вы узнаете, чем занимаются специалисты в той или иной профессии, с какими отделами они взаимодействуют и какие задачи решают. Такое введение помогает примерить профессию на себя, а ещё показывает, какой вклад вы будете вносить в развитие компаний и какую пользу принесёте пользователям.

Базовая теория

Большинство программ Практикума рассчитаны на людей без опыта. Именно на бесплатную часть выпадает первый написанный Hello, world!, знакомство с базовыми терминами и практика работы с редакторами кода.

Другими словами, на этом этапе закладывается основа для будущей работы. Многое из того, что вы узнаете в бесплатной части, вы будете использовать на протяжении всей учёбы и последующей работы.

История

В реальной жизни разработчики, аналитики и другие специалисты не решают задачи в вакууме. За ними всегда стоят цели бизнеса и желание сделать пользователя счастливым.

Тот же подход используется в курсах. Даже самый простой код из нескольких строчек пишется не просто так, а чтобы решить задачу: например, выявить поломки на фабрике роботизированных котов или повысить урожайность на фермах.

Такой подход помогает учиться в условиях, не слишком оторванных от реальности. А ещё задаёт логику для всего процесса обучения и делает его интереснее.

Вопросы и задания для самопроверки

Курсы с первых минут требуют максимального вовлечения. Просто читать теорию как учебник не получится, потому что каждые несколько абзацев прерываются заданиями и тестами.

Когда программа на каждом этапе обращается к студенту, материал запоминается проще, ошибки подчёркиваются на старте, а каждый мини-навык вроде выученной команды сразу же отрабатывается на практике.

Из чего состоит бесплатная часть курса «Аналитик данных»

В бесплатной части курса «Аналитик данных» доступно два модуля: короткий «Как всё устроено» и более обстоятельный «Погружение», рассчитанный на два часа прохождения. Разберём модули подробнее.

Как всё устроено

Это краткий модуль из семи уроков, который можно пройти за 10–15 минут. На нём вы узнаете:

• чем занимаются аналитики данных в разных сферах;

• кем можно стать в профессии — BI-аналитиком, продуктовым, финансовым, маркетинговым, веб-аналитиком или аналитиком рынка;

• как может развиваться ваша карьера в анализе данных в будущем;

• какие навыки и качества важны в анализе данных;

• как устроено обучение и кто будет помогать вам на этом пути;

• как пользоваться YandexGPT — нейросетью, которая будет помогать разобраться с материалом;

• как Практикум поможет с трудоустройством после обучения;

• как начать обучение, если вы уже готовы приобрести курс.

Этот модуль можно считать подводкой к основной бесплатной части. Что-то вроде установочного урока — здесь ещё нет теории, но уже можно понять, что будет дальше, и отрефлексировать свой опыт и планы, чтобы настроиться на серьёзное обучение.

Погружение

Тема начинается с вводного обзора, в котором рассказывается, что будет дальше: какие кейсы мы будем решать и какие навыки освоим. Затем нам представляют Гошу, сотрудника службы поддержки в компании по производству робокотов. Именно «за него» мы будем выполнять дальнейшие задания, решать проблемы и учиться новому.

Не успели мы познакомиться с Гошей, как нас сразу «забрасывают» в проблемную ситуацию. Оказывается, робокоты сходят с ума, и с этим срочно нужно что-то сделать. Хорошо, что у нас есть таблица с данными о поломках. И Ева, аналитик, которая будет помогать нам учиться.

Таблица polomki.csv открылась в Excel ожидаемо криво, поэтому мы заходим в редактор кода и открываем её средствами Python, а заодно впервые имеем дело с командами print, import и pandas.read_csv.

С выводом таблицы разобрались. Но выясняется, что решить проблему так почти невозможно — нужен график. А конкретно в этом случае, как подсказывает Ева, тепловая карта. А значит, пришло время освоить seaborn (библиотеку для визуализации данных) и heatmap() (команду для построения тепловой карты).

Гоша сразу замечает странность. С таблицей что-то не так, иначе как объяснить отсутствие поломок на последней неделе? Вместе с Евой мы ищем решение, а заодно учимся совершать арифметические операции с отдельными столбцами таблицы и перезаписывать данные в переменных в реакторе. Там же строим новый хитмэп, совершаем пару ошибок новичка и voilà — оказывается, все покупатели сломанных робокотов затаривались ими в одном магазине. Первый успех!

И первые итоги. Выдыхаем и анализируем, что произошло. Кажется, мы прошли пайплайн аналитика данных от первого до последнего этапа. Конечно, в жизни задачи сложнее и разнообразнее, но без этих основ — никуда.

В заключение вводного модуля нас снова встречает прогноз счастливого будущего в анализе данных, но уже более предметный, ведь мы уже кое-чему научились. Мы узнаём, как будет выглядеть резюме после обучения и какие задачи мы научимся решать уже через несколько месяцев.

Писать код и проходить тесты интереснее самостоятельно. Чтобы попробовать, выберите курс из списка и нажмите кнопку «Попробовать бесплатную часть». А если хотите повторить путь Гоши, перейдите по ссылке на бесплатную часть курса «Аналитик данных».