Econmatrix Logo

Превратите данные в экономическую стратегию

Обучайтесь у профи рынка и получите навыки анализа данных и эконометрики с практикой на Python, R и Excel. Настройтесь на карьеру будущего уже сегодня!

Записаться на курс

Почему выбирают Econmatrix?

Глубокое понимание экономики

Превращаем теорию в рабочие инструменты — от экономических моделей до прогностических аналитик для реальных бизнес-задач.

Современные технологии

Обучение работе с Python, R, Excel, SQL и BI-платформами для обработки и визуализации данных на самом высоком уровне.

Поддержка и развитие

Доступ к экспертам с богатым опытом, взаимное обучение и развитие внутри сильного профессионального сообщества.

Наши ключевые программы

Начальный уровень

Экономика и анализ данных на базе Python / R / Excel / ИИ-инструменты

Курс «Экономика и анализ данных на базе Python / R / Excel» от онлайн-школы EconMatrix — это интенсивная 26-недельная программа (120 часов), разработанная для экономистов, финансистов и аналитиков, стремящихся перейти от рутинных таблиц к масштабной предиктивной аналитике. Обучение построено вокруг сквозного цикла работы с информацией: от сбора и очистки данных с помощью SQL до построения прогнозных эконометрических моделей и алгоритмов машинного обучения на Python и R. Особый упор сделан на бизнес-аналитику, где студенты учатся визуализировать сложные процессы, создавать интерактивные дашборды в Power BI и Apache Superset, а также упаковывать выводы в убедительные бизнес-истории. Главное преимущество курса — его исключительно прикладной характер и сильный пул менторов, отбирающих студентов через тестирование и интервью для формирования сильного комьюнити.

Критерии отбора участников на курс

  • Для оценки уровня подготовки и мотивации кандидатов предусмотрено выполнение проверочного задания, направленного на проверку базовых аналитических навыков, логического мышления и способности работать с данными.
  • Кандидату будет предоставлен набор данных, содержащий базовые показатели отраслей экономики или региона за несколько периодов времени. Будет необходимо рассчитать основные показатели динамики, построить графики или диаграммы для визуализации, подготовить краткий отчет по результатам анализа.
  • Задание может быть выполнено с использованием: Microsoft Excel, Google Sheets, Python, R, других инструментов анализа данных по выбору кандидата.

Особые условия: иметь ноутбук или компьютер, для работы с данными. Желательно установить Anaconda на компьютер до начала курсов

Стоимость курса: 600 тыс. тенге

Преподователи

Рустам Бекишев

Рустам Бекишев — эксперт в области эконометрики, статистики, анализа данных и машинного обучения с более чем 6-летним опытом работы в различных секторах, а также более 5 лет опыта преподавания в вузах. В ходе проектной деятельности реализовал большое количество аналитических проектов с международными организациями, специфика работы покрывала построение прогнозных и аналитических моделей, симуляционных моделей, проведение различных форм статистического тестирования. Его навыки охватывают весь полный цикл работы с данными вплоть до построения моделей.

  • Участник “Duke Machine Learning Virtual Summer School” (MLvSS) (2018)
  • Выпускник программы по Анализу данных и Машинному обучению международной школы ABLE (2021-2022)
  • Участник программы “DS/ML Methods for Social Network Analysis” от ANR-Lab (2023)
  • Выпускник DS/ML/AI программы от TechOrda (2023)
  • Участник программы “Oxford Machine Learning Summer Program” (OxML) (2023)
  • Участник и призер программы HSE “Econometrics and Data Analysis: Programming in R and Python / R / Excel” (2023)
  • Участник программы SoFiE по Advanced Financial Econometrics (2024)
Мадина

Мадина Маймакова — эксперт в области экономики и финансового регулирования и финансового моделирования, выпускница Назарбаев Университета и Университетского Колледжа Лондона (UCL) по экономике. Специализируется на разработке политик и стратегий регулирования финансовых институтов с учетом международных стандартов (IOSCO, Basel, IAIS, FSB и FATF), а также на подготовке нормативно-правовых актов в МФЦА. Вела ключевые проекты, как разработка регуляторных актов для стейблкоинов, семейных офисов и казначейских центров.

Наурыз

Наурыз Байзаков — эксперт в области анализа данных, машинного обучения и стратегического планирования с более чем 10-летним опытом работы. За время своей карьеры он успешно реализовал масштабные проекты в государственной и коммерческой сферах, включая разработку аналитических решений, прогнозных моделей и автоматизацию бизнес-процессов. Его навыки охватывают полный цикл работы с данными: от сбора и очистки до построения моделей и визуализации результатов.

Начните обучение сегодня

Заполните форму, чтобы мы могли связаться с вами и подобрать лучший курс.