Хороший аналитик не обязан уметь программировать. Он обязан мыслить как аналитик
Единственный курс, который учит сначала аналитическому мышлению — прежде чем писать первую строчку кода.
Реальные данные, реальные задачи, готовые проекты на выходе.
Курс по аналитике данных. От аналитика из индустрии.
Старт — Сентябрь 2026 · Онлайн
ПРОГРАММА
СОБСТВЕННАЯ ПЛАТФОРМА
прогресс, тесты и материалы - в одном месте
РЕАЛЬНЫЕ ДАТАСЕТЫ
работаем с настоящими данными
ДОСТУП НАВСЕГДА
учеба в своем темпе
ЖИВЫЕ СЕССИИ
коворкинг-сессии с аналитиками из индустрии
АВТОР
Нурали Узакалиев
8+ лет опыта, из них 6 лет в Kaspi.kz - от аналитика до тимлида. На пике карьерной лестницы попросил другую роль: individual contributor, без менеджерства, без команды. Просто аналитик, который идёт туда, где интересная задача.
До Coordinata - преподавал анализ данных в двух школах. Понял, что хочу делать это иначе.
Coordinata - попытка передать не набор инструментов, а способ думать.
ПЛАТФОРМА
Полноценная учебная платформа
Можешь попробовать сам — первый модуль SQL и Python курсов бесплатно.
Видео-лекции с разбором реальных датасетов
Конспекты к каждому уроку — Notion или PDF
Квизы «проверь себя» — без оценок, без давления
Практические задания на реальных данных
Прогресс сохраняется — возвращайся когда удобно
ПРОГРАММА
Всё сходится в финальном проекте
SQL и Python здесь не отдельные приложения к программе — их финальные проекты становятся частями одного большого. В курсе по SQL мы собираем витрину признаков из настоящей кредитной базы, в Python — превращаем миллионы пользовательских сессий в поведенческие признаки. В финале основного курса всё это собирается в модель, и она выходит на соревнование.
SQL
SQL для анализа данных
Полный путь инструмента: от первого SELECT до аналитических запросов, которые отвечают на вопросы бизнеса. Начинаем в браузере на SQLiteOnline, потом подключаемся в DBeaver к настоящей кредитной базе в PostgreSQL — сотни тысяч заявок и договоров, как на реальной работе.
SELECT, JOIN, агрегации
CTE и подзапросы
оконные функции
новые и повторные клиенты
очистка данных
витрина признаков
Финальный проект: витрина признаков, которая станет топливом для модели в основном курсе.
ОСНОВЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ
Читать данные
EDA, распределения, корреляции.
разберём рынок аренды Стамбула и найдём, почему выручка кофейни в Алматы удвоилась
Статистика без боли
вероятности, доверительные интервалы, p-values.
поймём, почему 1 000 наблюдений достаточно
Первые модели
регрессия, пропуски в данных, деревья, леса.
построим первую модель и узнаем, где она врёт
Скоринг
классификация, дисбаланс классов, бустинг, ансамбли.
соберём скоринговую модель на реальных кредитных данных — как в банке
Деплоймент
сериализация: pickle и joblib, жизнь модели в продакшне.
разберём, как модель попадает из ноутбука в продакшн и продолжает работать без нас
Эксперименты
A/B тесты: конверсия, выручка, поведение пользователей.
проверим продуктовую гипотезу на данных масштаба сотен тысяч пользователей
Финальный проект
всё, что мы собрали, сходится здесь
PYTHON
Python для анализа данных
pandas как рабочий инструмент аналитика — плюс всё, что вокруг него: графики в matplotlib и seaborn, интерактивная карта на folium, статистика в scipy, работа с миллионами строк сессионных данных.
DataFrame, groupby, merge
визуализация: matplotlib и seaborn
интерактивные карты: folium
статистика: scipy и PSI
сессионные данные
Финальный проект: поведенческие признаки из пользовательских сессий — вторая половина топлива.
ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ
ML-соревнование на реальных данных
Финальный проект начинается с обезличенного кредитного портфеля: строим модель, которая предсказывает дефолт. Прогресс виден на общем лидерборде, где соревнуются все участники потока. Модель собирается из всего, что сделано за три курса, включая признаки из финальных проектов по SQL и Python. На выходе остаётся проект, про который есть что рассказать на интервью: реальные данные, понятная метрика и решения, которые ты принимал сам.
Реальные бизнес-кейсы на пути: аренда в Стамбуле, сеть кофеен в Алматы, кредитный портфель, миллионы пользовательских сессий, продуктовый A/B-тест.
КУРСЫ И ЦЕНЫ
Один трек - или отдельные курсы.
ВКЛЮЧАЕТ ВСЁ
Analyst Track
аналитика, код, практика. один трек – полная картина.
6 месяцев · 4 курса · проект в портфолио
при рассрочке на 24 месяца
стартовая цена · действует до 1 декабря
СКОРО
Подготовка к интервью
кейсы, SQL-задачи в стиле собеседований, разбор реальных вопросов. появится позже – как часть Analyst Track.
МОДУЛЬ 1 БЕСПЛАТНО
SQL для анализа данных
запросы, окна, агрегации. как читать чужой запрос и не страдать.
при рассрочке на 24 месяца
стартовая цена · действует до 1 декабря
МОДУЛЬ 1 БЕСПЛАТНО
Python для анализа данных
pandas, numpy, базовая статистика. для тех, кто хочет уметь считать сам.
при рассрочке на 24 месяца
стартовая цена · действует до 1 декабря
Основы анализа данных
методология, EDA, статистика, A/B-тесты. как думать как аналитик, а не как разработчик.
при рассрочке на 24 месяца
стартовая цена · действует до 1 декабря
Сначала ты становишься аналитиком. Потом - кандидатом, которого возьмут.
Старт - Сентябрь 2026 · Онлайн
ВОПРОСЫ
Частые вопросы
да, курс рассчитан на старт с нуля. техническая часть появляется не в начале, а тогда, когда в ней возникает необходимость - сначала показываем задачу, потом даём инструмент для её решения. так что технический бэкграунд - не пререквизит, а следствие.
6-8 часов: примерно два вечера на лекции и конспекты, ещё один — на практику. жёстких дедлайнов нет, материал остаётся с тобой навсегда, но темп потока помогает не растягивать курс на год.
реальными данными и одним сквозным проектом. вместо учебных датасетов — кредитный портфель и миллионы пользовательских сессий, а всё, что ты делаешь в SQL и Python, собирается в финальную модель. и тем, кто это придумал: не просто практик, который решил попробовать себя в преподавании, а действующий аналитик с опытом 8+ лет и уже двумя школами за плечами - знает предмет и знает, как его объяснить.
их можно пропустить. SQL и Python — самостоятельные курсы внутри трека, и если инструменты уже знакомы, бери только основной курс: методологию, статистику, модели и A/B-тесты.
и то, и другое. лекции — в записи, чтобы смотреть в своём темпе, а во второй половине курса добавляются живые коворкинг-сессии: разбор заданий, вопросы и работа над финальным проектом вместе.
потоки стартуют раз в три месяца, ближайшая дата всегда указана на этой странице. если поток уже идёт, можно начать с записей и подключиться к живой части со следующей сессии.
да, SQL и Python продаются отдельно, и первый модуль каждого из них бесплатный. трек стоит дешевле, чем те же курсы по отдельности, и в него входит подготовка к интервью.