Дипломный проект: Data Analyst
Дипломный проект завершает трек Data Analyst. Студент выбирает реальный или учебный кейс, формулирует бизнес‑задачу, собирает и готовит данные, проводит EDA и расчёт метрик, строит визуализации и готовит выводы и рекомендации для стейкхолдеров. Финалом становится защита проекта в формате презентации и/или демо отчёта.
- 30 часов
- 6 модулей
- 12 уроков
Итоговый дипломный проект для Data Analyst: полноценный цикл аналитики от постановки задачи до защиты результатов.
Из чего состоит курс?
Тематические модули, которые входят в состав этого курса.
Постановка дипломного кейса и план проекта
2 урокаОпределяем тему диплома, формулируем бизнес‑вопрос и планируем работу.
Данные для диплома: сбор, описание и качество
2 урокаРаботаем с данными для дипломного кейса: сбор, описание, оценка качества.
EDA и формирование гипотез
2 урокаПроводим разведочный анализ данных и формируем гипотезы и направления углублённого анализа.
Глубинный анализ, метрики и выводы
2 урокаПроводим детальный анализ, считаем метрики и формируем ключевые выводы диплома.
Рекомендации, ограничения и оформление отчёта
2 урокаГотовим рекомендации на основе анализа и оформляем итоговый отчёт.
Презентация и защита дипломного проекта
2 урокаГотовимся к защите: презентация, ответы на вопросы и рефлексия.
Частые вопросы о курсе на TeoBrain
О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом
Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.
Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.
Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.
Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.
Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.