яндекс обучение it специалистов

Как стать специалистом по контекстной рекламе

Зарплата специалиста по контекстной рекламе

Чему вы научитесь в Практикуме

За 6 месяцев обучения в среднем от 10 часов в неделю вы освоите главные инструменты и навыки, которые требуются специалисту по контекстной рекламе в ежедневной работе:

Учим в собственной образовательной среде

Погрузиться в профессию — значит постоянно работать в рекламных кабинетах, взаимодействовать с коллегами и заглядывать в аналитику. Мы создали собственную среду обучения, чтобы вы могли выполнять практические задания и общаться с наставниками.

Работа с реальными деньгами

Будем работать в кабинетах рекламных систем, подбирать запросы, анализировать конкурентов, создавать объявления и посадочные страницы, настраивать и запускать контекстную рекламу. Потом анализировать, что получилось, и на основе данных дорабатывать. Если раньше не работали с рекламными кабинетами — мы научим.

Команда сопровождения и поддержка

На протяжении всего обучения c вами будут работать наставники и ревьюеры — практикующие маркетологи. Они помогут с проектами, проведут воркшопы, расскажут о профессии и дадут обратную связь. Поддержка в чате работает 24/7.

Теория в интерактивном симуляторе

Мы обучаем на конкретных задачах: каждое положение теории закрепляется практическими заданиями в симуляторе, который имитирует реальные рабочие ситуации.

71,1% выпускников трудоустраиваются

Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу: выдаем официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них за 4 месяца. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Сколько стоит обучение

Вводная часть —
бесплатно

Платное продолжение

14 000 ₽ помесячный платёж.
Итоговая сумма составит 84 000 ₽

78 000 ₽ при оплате сразу за
6 месяцев обучения.

+ 10 000 ₽ дополнительно к итоговой сумме, чтобы вы научились запускать и анализировать реальные рекламные кампании.

Программа обучения

Введение в профессию «Cпециалист по контекстной рекламе»

Познакомитесь с основными понятиями контекстной рекламы, её местом в интернет-маркетинге и поймёте, как она связана с решением бизнес-задач. Научитесь самостоятельно запускать несложные рекламные кампании в Яндекс.Директе.

+ Проект: Подготовка к запуску одной рекламной кампании в Яндекс.Директе.

Запуск рекламной кампании в Яндекс.Директе

Научитесь самостоятельно планировать и запускать рекламные кампании в Яндекс.Директе: готовить стратегию запуска и проводить исследования аудитории, продукта, конкурентов, рассчитывать медиаплан, подбирать запросы, писать объявления и готовить технические задания на графические баннеры, составлять структуру посадочной страницы, ориентированной на конверсию, выбирать настройки в зависимости от бизнес-задачи и работать в рекламном кабинете.

Тема 1. Знакомство с платной частью.
Тема 2. Про интернет-маркетинг.
Тема 3. В помощь студенту.
Тема 4. Яндекс.Директ.
Тема 5. Администрирование.
Тема 6. Планирование.
Тема 7. Гугл-таблицы в работе по контекстной рекламе.
Тема 8. Сбор запросов.
Тема 9. Проектирование.
Тема 10. Текстово-графические объявления.
Тема 11. Настройка кампаний.
Тема 12. Директ Коммандер.
Тема 13. Конверсии и путь пользователя в контексте посадочной страницы.

+ Проект: Планирование и подготовка к запуску одной поисковой и одной сетевой рекламной кампании в Яндекс.Директе.

Запуск рекламной кампании в Google Рекламе

Проектные недели

Самостоятельно выполните работу и отправите её на проверку ревьюеру, чтобы получить комментарии для улучшений. Результатом первой проектной недели станет работа над кейсом, в котором вы подготовите:

— стратегию по запуску контекстной рекламы и медиаплан;
— список запросов для рекламы;
— текстово-графические объявления;
— рекламную кампанию к запуску;
— посадочную страницу для рекламы.

Настройка аналитики

Научитесь выбирать цели для оценки эффективности рекламы, проектировать и создавать отчёты по выбранным целям, самостоятельно создавать и настраивать счётчики веб-аналитики (Google Analytics и Яндекс.Метрика), научитесь делать выводы на основании собственных отчётов и сервисов веб-аналитики.

Тема 1. Веб-аналитика.
Тема 2. Google Analytics и Яндекс.Метрика.
Тема 3. Проектирование целей аналитики и их настройка.
Тема 4. Основы анализа.
Тема 5. Обзор отчётов рекламных систем и систем аналитики.
Тема 6. Создание и анализ отчёта.

+ Проект: Цели для анализа эффективности рекламных кампаний, ТЗ на установку счётчиков и размещение целей на посадочной странице, настройка целей в кабинетах Яндекс.Метрики и Google Analytics, создание отчёта по выбранным целям.

Управление рекламными кампаниями

Научитесь создавать и анализировать отчёты, необходимые для повышения эффективности рекламных кампаний, составлять и реализовывать план оптимизации.

Тема 1. Введение в оптимизацию.
Тема 2. Оптимизация в Яндекс.Директе.
Тема 3. Оптимизация в Google Рекламе.
Тема 4. Работа с объявлениями.
Тема 5. Оптимизация за пределами рекламных кабинетов.

+ Проект: Расчёт ставки на учебном проекте в Яндекс.Директе и Google Рекламе, создание отчётов и плана оптимизации, реализация плана на проекте в Яндекс.Директе и Google Рекламе.

Проектные недели

По окончании второго модуля вы проделаете самостоятельную работу. На этих практических неделях будет 2 проверки результатов.

Для первой части задания вы подготовите:
— спроектированную и настроенную аналитику;
— отчёт по рекламе до выбранных целей.

Для второй части:
— план по оптимизации рекламных кампаний;
— оптимизированные рекламные кампании.

Ретаргетинг (ремаркетинг) и контекстная реклама для e-comm

Научитесь планировать и запускать ретаргетинговые (ремаркетинговые) рекламные кампании в Яндекс.Директе и Google Рекламе.

Познакомитесь с инструментами и особенностями планирования, запуска и управления проектов электронной коммерции, научитесь работать с фидами и динамическим ретаргетингом (ремаркетингом).

Тема 1. Особенности ретаргетинга.
Тема 2. Настройка ретаргетинга в Яндекс.Директе.
Тема 3. Настройка рекламы в Google Рекламе.
Тема 4. Особенности работы с e-comm проектами.
Тема 5. Настройка аналитики для e-comm.
Тема 6. Работа с фидом.
Тема 7. Настройка рекламной кампании для e-comm.

+ Проекты: 1. Планирование и подготовка к запуску ретаргетинговой рекламной кампании в Яндекс.Директе и ремаркетинговой — в Google Рекламе; 2. Создание стратегии и медиаплана рекламы для e-comm проекта.

Основы сквозной аналитики

Научитесь делать прототипы сквозного отчёта — от показов рекламы до заработанных денег с указанием всех источников данных. Прототип удобно использовать как техническое задание для разработки сквозного отчёта.

Тема 1. Прототипирование системы сквозной аналитики.
Тема 2. Колл-трекинг.
Тема 3. АТС и CRM.
Тема 4. Связи таблиц с данными.
Тема 5. Проектирование дашбордов.

+ Проект: Подготовка прототипа сквозного отчёта по маркетингу.

Проектные недели

По окончанию третьего модуля начинаются проектные недели. На этих практических неделях будет 2 проверки результатов.

Для первой проверки вы подготовите:
— стратегию и медиаплан на запуск ретаргетинга (ремаркетинга) и медиаплан;
— аудитории для рекламы;
— адаптированные для ретаргетинга (ремаркетинга) текстово-графические объявления.

Для второй:
— отчёт до выбранных целей и анализ проведённых кампаний с выводами;
— прототип сквозного отчёта с указанием всех источников данных.

Дипломная работа

Помимо получения теоретических знаний в интерактивном учебнике, в процессе дипломной работы вы самостоятельно выполните несколько задач, взятых из реальных проектов. Вы пройдёте все этапы: бриф, планирование работ, защиту выбранных решений, реализацию и отчётность.

Тема 1. Бриф и планирование работ.
Тема 2. Презентация и защита решений.
Тема 3. Реализация и отчётность.

Трек программы трудоустройства

Программа с поддержкой менеджера по трудоустройству: параллельно с основной программой можно пройти подготовку и научиться составлять презентабельное резюме, писать сопроводительные письма, анализировать рынок труда и проходить собеседования.

Программа трудоустройства включает в себя методические материалы, вебинары, домашние задания и поддержку специалистов.

Часть 1. Трудоустройство

Подготовка документов для поиска работы (резюме, портфолио, сопроводительное письмо), стратегии поиска работы. Вы подготовитесь к поиску и научитесь самостоятельно искать работу.
— Рынок труда и резюме.
— Портфолио и сопроводительное письмо.
— Интервью.
— Стратегия поиска работы, целеполагание и нетворкинг.

Часть 2. Акселерация

Программа сопровождения в поиске работы: для тех, кто закончил программу трудоустройства и находится в активном поиске. Для участия важно каждую неделю рассказывать о своих результатах и находиться в активном поиске работы.
— Групповые консультации по стратегии поиска работы.
— Обсуждение вакансий и тестовых заданий.
— Корректировка узких мест при поиске работы.

Источник

Как стать
специалистом по Data Science

Зарплата
специалиста по Data Science

Чему вы научитесь в Практикуме

За 8 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите востребованные навыки и соберёте портфолио. Вот какие проекты в него войдут:

Как выглядит процесс обучения

Обучение поделено на двухнедельные отрезки — спринты. Каждый спринт вы изучаете одну тему, закрепляете её на практике, сдаёте самостоятельную работу, а затем переходите к следующей теме.

Онлайн-тренажёр

С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.

Самостоятельная работа

Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретете по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков, а код-ревьюер даст вам обратную связь.

Поддержка

Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.

Специалисты по Data Science учат Data Science

Наставники — аналитики из Яндекса и других IT-компаний. Некоторые из них, как и вы, не сразу выбрали свою профессию и тоже осваивали её с нуля.

71,1% выпускников трудоустраиваются

Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Сколько стоит обучение

Вводная часть —
бесплатно

Платное продолжение

13 000 ₽ помесячный платёж.
Итоговая сумма составит 104 000 ₽

95 000 ₽ при оплате сразу за
8 месяцев обучения.

Программа обучения

Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс

Вводный курс, из которого вы узнаете, что такое анализ данных и чем занимаются специалисты по data science. Решая кейсы из разных областей, вы изучите азы Python и библиотеки pandas, научитесь строить некоторые графики и верно их трактовать. Но главное — оцените свои силы, мотивацию и запас времени, чтобы решить, идти ли дальше.

Базовый Python

Глубже погружаемся в язык программирования Python, работу с библиотекой pandas и средой программирования Jupyte.

+ 1 проект в портфолио

Предобработка данных

Исследовательский анализ данных

Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.

+ 1 проект в портфолио

Статистический анализ данных

Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

+ 1 проект в портфолио

Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы.

+ 1 проект в портфолио

Введение в машинное обучение

Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.

+ 1 проект в портфолио

Обучение с учителем (классификация и регрессия)

Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.

+ 1 проект в портфолио

Машинное обучение в бизнесе

Примените свои знания о машинном обучении к задачам бизнеса. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.

+ 1 проект в портфолио

Подготовите данные для машинного обучения. С помощью модели оцените её качество.

+ 1 проект в портфолио

Линейная алгебра

Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.

+ 1 проект в портфолио

Численные методы

Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Разберётесь, как обучаются нейронные сети. Для этого вы освоите приближённые вычисления, оценку сложности алгоритма, градиентный спуск и бустинг.

+ 1 проект в портфолио

Временные ряды

Проанализируете временные ряды. Создадите из них табличные данные и решите задачу регрессии.

+ 1 проект в портфолио

Машинное обучение для текстов

Представите тексты на естественном языке в качестве таблиц с данными. Примените к ним методы классификации и регрессии. Познакомитесь с алгоритмом TF-IDF, языковыми представлениями word2vec и BERT.

+ 1 проект в портфолио

Извлечение данных

Познакомитесь с основными системами хранения данных — реляционными базами и распределёнными хранилищами. Научитесь извлекать эти данные запросами на языке SQL и методами библиотеки PySpark.

+ 1 проект в портфолио

Компьютерное зрение

Немного Deep Learning. Решите базовые задачи на компьютерное зрение с помощью готовых нейронных сетей и библиотеки Keras.

+ 1 проект в портфолио

Обучение без учителя

Познакомитесь с задачами кластеризации и поиска аномалий.

Выпускной проект

В последнем проекте подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков домашних заданий — всё как на настоящей работе.

Источник

«Это не волшебная таблетка»: плюсы и минусы ИТ-курсов популярных платформ

6 отзывов читателей Т⁠—⁠Ж о «Яндекс-практикуме», «Гикбрейнс» и «Скиллбоксе»

Пока на платформе собраны только курсы по ИТ, но совсем скоро мы расширим базу и добавим курсы по другим направлениям. А пока мы собрали несколько полярных отзывов о самых известных платформах, которые обучают технологическим профессиям.

Это истории читателей из Сравнятора. Собраны в один материал, бережно отредактированы и оформлены по стандартам редакции.

Курс: «Аналитик данных»
Стоимость: 80 000 Р
Год покупки: 2020
Как студент оценил курс на Сравняторе: 5/5

Выбирала между несколькими образовательными платформами: отталкивалась от требований к вакансиям на «Хедхантере» и программ обучения. В итоге считаю, что курс «Практикума» лучший по анализу данных на рынке. Классно, что здесь есть полноценный бесплатный блок, который помогает понять, подходит тебе профессия или нет, а также курсы для повышения «категории».

Я благодаря курсу сменила профессию. Из топ-менеджера по сопровождению клиентов с юридическим образованием устроилась на должность Junior Product Analyst в одну из крупнейших ИТ-компаний страны — «Скайэнг».

Из минусов могу отметить, что тратила на обучение почти все свободное от работы время. Но это личные особенности. Учиться мне было объективно сложно. В потоке я была ниже среднего по скорости восприятия, лидирующей половине материал давался легче и быстрее. Поэтому оценивайте свои силы и мотивацию. Это полноценное образование, на него нужны ресурсы.

Еще важно понимать, что курсы — это не волшебная таблетка. Только 62% доходят до конца обучения. Стоит подготовить семью, окружение, отложить тусовки в выходные. Поставить четкую цель. Без внутренней мотивации ничего не получится. Если есть сомнения, даже начинать не стоит.

Как выбрать лучший ИТ-курс

Курс: «Мидл-фронтенд-разработчик»
Стоимость: 80 000 Р
Год покупки: 2020
Как студент оценил курс на Сравняторе: 3/ 5

Обучение в «Практикуме» строится на трех китах: онлайн-тренажере с небольшими задачами, статьях с теорией и дипломном проекте, выполнение которого происходит по двухнедельным спринтам.

Почему решил вернуть деньги? Мне не понравился формат обучения с дедлайнами — те самые спринты. Когда ты на работе волнуешься, чтобы все успеть, дополнительные переживания по учебе только добавляют стресса. Мне ближе асинхронный формат, когда ты занимаешься в собственном темпе.

Кроме этого, на мой взгляд, на курсе слабо изложена теория. Учиться программированию в целом трудно, и я считаю, что эффективность обучения зависит от правильно подобранного объяснения. Лекции от «Практикума» — это, по сути, короткие конспекты, и если бы я заранее не знал основ, вообще бы ничего не понял.

Из хорошего могу отметить организацию общения. Созвоны с преподавателем и куратором курса проходили хорошо. Ребята максимально простые, отзывчивые и добрые, мне это очень понравилось.

В общем, если бы все работало, как задумано, то в целом обучение организовано достойно. Справедливости ради стоит отметить, что я был на первом потоке этого курса. По слухам, «Яндекс» решает все проблемы к шестому-седьмому потоку, набив шишки на реальных пользователях.

Источник

Как стать
разработчиком С++

Зарплата
С++ разработчика

Чему вы научитесь в Практикуме

За 9 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите навыки разработки на C++, соберёте портфолио. Вот над какими проектами вам предстоит трудиться:

Учим в собственной технологической среде

Обучение поделено на двухнедельные отрезки — спринты. Каждый спринт вы изучаете одну тему, закрепляете её на практике, сдаёте самостоятельную работу, а затем переходите к следующей теме.

Онлайн-тренажёр

С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре.

Самостоятельная работа

Тренажёр — это только часть обучения. Основные навыки вы приобретёте по мере решения задач инструментами профессиональных разработчиков. Код-ревьюер даст вам обратную связь.

Поддержка

Команда наставников проверяет и комментирует ваши работы, помогает разобраться в сложностях и обучает собственным профессиональным приёмам. Поддержка в чате доступна 24/7.

Программисты учат программированию

Наставники — разработчики C++ из Яндекса и других IT-компаний.

Диплом для работодателя

Диплом — это официальный документ о дополнительном образовании. Чтобы его получить, необходимо сдать итоговый проект. Для работодателя это показатель, что вы достаточно знаете о разработке и самостоятельно выполнили проекты из вашего портфолио.

Сколько стоит обучение

Вводная часть —
бесплатно

Платное продолжение

11 500 ₽ помесячный платёж.
Итоговая сумма составит 103 500 ₽

94 500 ₽ при оплате сразу за
9 месяцев обучения.

Программа обучения

Основы C++. Бесплатный вводный курс

Вы познакомитесь с основными возможностями языка С++ и самостоятельно напишете на нём более 25 программ. По итогам этого модуля вы создадите на С++ собственную поисковую систему.

+ 1 проект в портфолио

Основные компоненты C++

Вы освоите важные для разработки на C++ понятия. Итераторы помогут применять всё многообразие стандартных алгоритмов, конструкторы сделают создание объектов удобным и гибким, а шаблоны функций позволят писать более универсальный код.

Вы научитесь разбивать код на файлы и справляться с растущей программой. Узнаете, как проводить тестирование и не пускать ошибки в продакшн.

+ 1 проект в портфолио

Эффективность кода

Элегантность и масштабируемость

Некоторые инструменты языка формально не нужны. Без них можно обойтись, но они делают код опрятным и защищают его от человеческих ошибок. Так, пространства имён разделяют сущности языка на смысловые блоки с общим именем. Константность и RAII подсказывают разработчику, как лучше использовать конкретный объект, метод или класс.

Вы освоите приёмы, которые помогут будущим поколениям понять, «что хотел сказать автор», и избавят программу от проблем роста.

Наконец, вы изучите динамический полиморфизм, узнаете, как хранить наборы объектов разных типов и выполнять над ними общие операции.

+ 1 проект в портфолио

Разработка библиотек и больших проектов

Вы изучите темы, важные для разработки больших программ и даже отдельных библиотек. Основы сериализации объектов и библиотека protobuf помогут вашим программам обмениваться данными, а плотная упаковка сэкономит ценную память. Понимание концепции undefined behaviour и умение его обнаружения позволит избежать сложных ошибок.

Вы напишете полноценный вектор, попутно познакомитесь с variadic templates — шаблонами с переменным числом аргументов — и гарантиями безопасности исключений.

+ 1 проект в портфолио

Дипломный проект

В заключение вы напишете настоящий дипломный проект — крупную программу, которую сможете развивать. Именно так вы закрепите свои навыки написания понятного и масштабируемого кода.

Источник

Яндекс обучение it специалистов

Программы, курсы и соревнования, посвященные анализу данных и машинному обучению.

Офлайн

Школа анализа данных

Двухлетняя программа для студентов старших курсов и выпускников, которые хотят стать продвинутыми датасаентистами или архитекторами систем хранения и обработки больших данных.

Специализация Яндекса на мехмате МГУ

Специализация «Теория и практика Data Science» подготовит специалистов для работы в индустрии и науке

Онлайн-магистратура по наукам о данных ВШЭ

Первая в России англоязычная магистерская программа, реализуемая полностью онлайн созданная совместно Яндексом и ВШЭ. Цель программы — подготовить специалистов по современному анализу данных, разработчиков машинного обучения и будущих исследователей.

Совместная магистратура ННГУ и Школы анализа данных

Программа «Когнитивные системы» готовит специалистов, умеющих строить системы искусственного интеллекта.

«Сделать невозможно, а я всё равно сделаю»

Антон Осокин о конференциях, работе учёного и о том, что двигает науку вперёд

Премия им. Ильи Сегаловича

Поддержка талантливых студентов, аспирантов и научных руководителей. Студенты и аспиранты могут сами подавать заявки на соискание премии, а также номинировать научных руководителей.

Совместная специальность Яндекса и БГУ

Магистерская программа «Алгоритмы и системы обработки больших объемов информации»

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *