Аналитик данных (Data Analyst) — это специалист компании, собирающий, обрабатывающий, изучающий и интерпретирующий данные. От результатов его работы зависят многие решения, принимаемые в бизнесе и других сферах деятельности.
Навыки, которыми должен владеть хороший специалист, можно свести к 3 основным областям — математика, программирование и бизнес. Аналитик данных должен уметь проводить статистические исследования, анализировать и визуализировать данные, обрабатывать их с помощью программных инструментов и многое другое.
Стать хорошим специалистом не так просто — для этого необходимы определенные знания и навыки, а также годы практики. Освоить основы анализа данных и получить первый практический опыт можете на онлайн-курсах. Сможете научиться принимать решения на основе Data Driven-подхода, выстраивать сквозную аналитику в компании, обрабатывать большие объемы информации с помощью программирования, проводить А/В-тесты и так далее.
Некоторые курсы нацелены на подготовку специалистов с нуля, другие — на освоение отдельных направлений (например, изучение Python для анализа данных, основы визуализации данных, язык R для аналитики).
Курс по аналитике для начинающих: вас обучат базовым понятиям в аналитике и Data Science, а также использованию 6 разных инструментов для обработки данных. Курс подходит для всех, кто интересуется Data Science или использует в работе данные — например, разработчиков, экономистов и пр.
Курс состоит из 9 занятий с экспертами-практиками. Программа разбита на 2 модуля: основы науки о данных (теория и практика длительностью 1 час) и инструменты для работы в аналитике (теория и практика продолжительностью 5 часов). На курсе будете работать с Excel, SQL, Google Data Studio и пр.
Занятия проходят в формате видеолекций. Преподаватели: Елена Герасимова (бизнес-аналитик), Алексей Кузьмин (Data Scientist), Дарья Мухина (Product Analyst) и другие.
Курс подготовки специалистов Data Analyst: вы изучите аналитику данных, продуктовую/маркетинговую аналитику, управление командой, инструменты для анализа данных (SQL, Python, ML), а также подготовите групповой и персональный проекты для настоящей компании. Для начала обучения не требуется предварительных навыков.
Для комфортного обучения потребуется выделять не менее 5-7 часов каждую неделю. В течение первых 6 месяцев изучите аналитику данных и подготовите 3 проекта для портфолио. В следующие 4 месяца - специальный курс по выбору, а также дополнительный проект для портфолио. Затем в течение 2 месяцев осваиваете TeamLead, 3 месяца отрабатываете навыки на тренажерах и 2 месяца работаете над выпускными проектами. На протяжении обучения с вами будет работать команда наставников — они проверяют работы, консультируют в сложных темах, рассказывают о собственных профессиональных приемах и так далее.
С первых недель курса личный тьютор поможет определить карьерные цели. На курсе учитесь в тесном взаимодействии с другими студентами, даете друг другу фидбек, обмениваетесь кодом и пр.
Преподаватели: Владислав Лукьянов (руководитель аналитики), Алексей Шаграев (руководитель разработки), Антон Долгачев (руководитель направления продуктовой аналитики), Сергей Веренцов (СТО) и другие.
Курс по аналитике и аналитическому мышлению для начинающих: научитесь решать повседневные аналитические задачи и мыслить и рассуждать как профессиональный аналитик. Курс подходит для начинающих аналитиков, специалистов различных сфер и всех, кто хочет сменить профессию.
Занятия проводятся в формате вебинаров 2 раза в неделю в вечернее время, длительность каждого — 2 часа. Всего будет 8 вебинаров, а также конспекты лекций. После каждого занятия решаете тесты и выполняете домашние задания. Курс разбит на 9 модулей: от основ аналитического мышления и работы с Google Таблицами до работы с реляционными базами данных и основ машинного обучения. В конце курса решите итоговую задачу — разработка системы аналитики отпусков по заданным параметрам. На время обучения с вами будут работать координаторы и эксперты курса.
Преподаватель: Алексей Кузьмин (руководитель Data Science и работы с данными).
Этот курс будет полезным для всех тех, кто хочет работать с данными и в короткие сроки начать карьеру в аналитике на позиции junior, а также для аналитиков без навыков программирования. Также его могут прослушать разработчики, которые хотят сменить профиль. На программе научитесь получать данные посредством языка запросов SQL, трансформировать и очищать данные посредством Python, применять в работе основы статистики и математические методы, прогнозировать на основе данных разные события, а также создавать аналитические решения и затем представлять их бизнесу. Вдобавок, освоите такие важные и полезные инструменты аналитика данных, как Google Analytics, Яндекс.Метрика, Optimizely, Amplitude, Mixpanel, SQL, PostgreSQL, Hadoop и Python.
Среди преподавателей курса Олег Булыгин (IT-аудитор в Сбербанке), Ольга Титова (Старший бизнес-аналитик в Glowbite) и многие другие практикующие эксперты. Они помогут не только с нуля овладеть всеми важными навыками, но и научат мыслить абстрактно, находить различные взаимосвязи и строить гипотезы.
Полный курс по аналитике данных: узнаете, как строить прогнозы на основе данных и предлагать бизнес-решения. Познакомитесь с Python и основами программирования, научитесь строить гипотезы, использовать сервисы аналитики, создавать развернутые отчеты, взаимодействовать с заказчиками и многое другое. Курс подходит для бизнес-аналитиков, руководителей и владельцев бизнеса, а также студентов технических вузов и всех, кто хочет сменить профиль деятельности.
Занятия проходят в формате онлайн-лекций и практических видеоуроков: выполните несколько домашних заданий разного уровня сложности, получите обратную связь от наставника и сможете исправить ошибки. Программа курса включает 22 модуля — от основ аналитики данных до оформления результатов исследования и презентации. Всего 90 онлайн-уроков, после которых сможете претендовать на позиции Junior-специалиста.
Преподаватели: Павел Булавин (руководитель технического отдела), Михаил Овчинников (специалист по разработке нагруженных систем) и другие.
Курс подготовки аналитиков данных с нуля: научат сбору, анализу и презентации данных. По окончании обучения сможете работать с сырыми данными при помощи SQL, Python, взаимодействовать с заказчиками, выдвигать и проверять гипотезы, работать с большими данными и многое другое. Курс подходит для начинающих аналитиков, веб-аналитиков и программистов, а также всех, кто работает с данными.
Курс включает более 10 часов интенсивных уроков и практических занятий с экспертами отрасли каждую неделю. Обучение проходит в формате вебинаров. Программа курса разбита на 6 модулей — от основ SQL до метрик, гипотез и точек роста. За время обучения освоите 7 инструментов, а на заключительном этапе выполните дипломный проект — например, создадите дашборд с визуализацией основных показателей бизнеса, внесете предложения для оптимизации стратегии компании, найдете и обоснуете точки роста и так далее. Полученные знания и навыки позволят перейти на уровень Middle-специалиста.
Преподаватели: Сергей Ляшенко (руководитель отдела продуктового анализа), Олег Булыгин (разработчик на Python), Константин Башевой (аналитик-разработчик), Артур Сапрыкин (Data Scientist) и другие.
Цена
от 111 960
₽
186 600
Онлайн-курс по аналитике данных: вы сможете освоить специализацию data-аналитика и научитесь принимать решения на основе анализа данных и метрик. Курс подходит как для действующих аналитиков, так и для IT-специалистов и даже новичков. Для обучения необходимо выделять не менее 6 часов свободного времени в неделю.
Специализация состоит из сквозного курса и тренажеров по инструментам для data-аналитики («Google Таблицы для анализа данных», «Базы данных и SQL» и пр.). Курс включает 10+ больших учебных задач, 3 проекта для самостоятельной работы и около 50 бизнес-задач. В тренажерах вас ждет около 1,5 тысяч различных упражнений для отработки и закрепления навыков. Со старта курса получаете личного тьютора и можете общаться с сообществом в Slack. При успешном завершении курса студенты получают сертификаты по 6 курсам специализации (в том числе на английском языке), а лучшие из них — содействие в трудоустройстве (отправка резюме компаниям-партнерам).
Преподаватели: Владислав Лукьянов (руководитель аналитики), Павел Паньшин (руководитель аналитики), Максим Шепятков (бизнес-аналитик), Дарья Костив (специалист по качеству данных) и другие.
Курс по Python для анализа данных: научат обработке больших объемов данных без БД и автоматизации рутинных операций при помощи популярного языка программирования. Избавитесь от зависимости от разработчиков, сможете находить новые взаимосвязи, готовить данные для алгоритмов и многое другое. Курс подходит для разработчиков, аналитиков и Product-менеджеров.
Пройдёте 30 занятий и получите живое общение с экспертами, много практических заданий, 2 лабораторные работы и гарантированный фидбек от преподавателей. Курс разбит на 6 модулей — от основ Python для анализа данных до Feature Engineering и предобработки данных. На заключительном этапе обучения будете работать на дипломным проектом — датасетом медицинской тематики (алгоритм, предсказывающий вероятность болезни по ряду признаков). Центр развития карьеры поможет после курса составить резюме и подготовиться к собеседованию.
Преподаватели: Олег Булыгин (IT-аудитор, Python-разработчик), Константин Башевой (аналитик-разработчик), Константин Гусев (старший аналитик-моделист) и Юстина Иванова (специалист по анализу данных).
Онлайн-курс по Python для анализа данных: вы научитесь обработке больших файлов и созданию отчетов, автоматизации сбора данных из интернета, парсингу, работе с API и многому другому. Курс подходит аналитикам, маркетологам и менеджерам. Для начала обучения не нужно уметь программировать, Python для анализа данных изучается с нуля.
Курс включает 20 модулей, разделенных на 2 уровня — вводный и продвинутый. Для комфортного обучения необходимо выделять не менее 5 часов свободного времени в неделю. Вас ждут теоретические материалы, более 500 упражнений и задач, кейсы, вебинары и поддержка в Slack. На курсе разберете базовый синтаксис Python и научитесь отлаживать код. Во время вебинаров студенты могут задавать любые вопросы преподавателям. Записи вебинаров доступны в любое время. При успешном завершении курса получите сертификат, а также содействие в трудоустройстве (портфолио, подборка вакансий и т. д.).
Преподаватели: Эмиль Магеррамов (исполнительный директор EORA Data Lab), Антон Щавинский (Community-менеджер), Константин Башевой (программист-аналитик), Алексей Марков (продуктовый аналитик) и другие.
Курс по подготовке специалистов по направлению «Аналитик данных». Вы изучите язык программирования Python и научитесь работать с его библиотеками, освоите программу Jupyter Notebook и язык запросов SQL. Благодаря полученным навыкам Вы сможете структурировать данные, формулировать и проверять гипотезы, искать закономерности и делать выводы.
Необходимо уделять программе не менее 10 часов еженедельно. Курс включает в себя 14 модулей: от изучения основ Python и анализа данных до изучения основ машинного обучения. В конце курса вас ждет работа над выпускным проектом. С самого начала обучения Вы выполняете практические задания и пишете код в онлайн-тренажере. Задания основаны на реальных проектах — например, вы изучаете предпочтения пользователей Яндекс.Музыки, исследуете рынок недвижимости Санкт-Петербурга и так далее. Вместе с этим вы выполняете домашние задания, по которым гарантируется ревью кода от наставника. При успешном завершении курса вы получаете сертификат.
Особенностью обучения в Яндекс.Практикум является бесплатный доступ к вводному модулю — вы сможете изучить первый курс в течение 20 часов, выполнить учебный проект и лишь после этого принять решение об оплате и продолжении обучения.
Курс подойдет новичкам в сфере IT, желающим освоить новую востребованную профессию, аналитикам и владельцам бизнеса. Вы научитесь программировать на Python, визуализировать данные, создавать аналитические панели, использовать библиотеки, базы данных и многому другому.
Обучение построено таким образом, что на каждом этапе при решении задач вас ждет поддержка наставника, поэтому пробелов в знаниях не будет. Курс состоит из 4-х разделов с разными уровнями сложности. Вас ждет 42 тематических модуля и еще 2 бонуса: Английский для IT-специалистов и Универсальные знания программиста.
Обучение проходит в онлайн-формате: вы сможете заниматься в удобное время. В среднем прохождение курса занимает 9 месяцев. Доступ к материалам у вас остается навсегда. После окончания курса вы получите диплом Skillbox.
Курс по продуктовой аналитике: вас введут в Data-driven культуру, научат работе с продуктовыми метриками, SQL, Python и базами данных, вы сможете создавать и проверять продуктовые гипотезы, прогнозировать решения, визуализировать и представлять данные и многое другое.
Курс состоит из 8 блоков и финальной дипломной работы. После вебинаров вы приступаете к домашним заданиям, по которым получаете обратную связь.
Преподаватели: Денис Соболев из Skyeng, Александра Кулачикова из SEMrush, Анна Морозова из Яндекса, Андрей Менде из Booking и другие.
Онлайн-курсы ничем не уступают обычным аудиторным занятиям. Можете общаться с преподавателем и задавать ему любые вопросы на живых вебинарах, изучать материал по коротким видеоурокам, работать в группах с другими студентами, выполнять домашние задания и получать проверку. При этом некоторые школы предлагают классическое очное обучение (очная и онлайн группы занимаются параллельно).
Подготовка аналитиков данных в среднем занимает от 6 до 8 месяцев. Краткосрочные программы, которые подходят для действующих специалистов и направлены на расширение компетенций (например, аналитик мобильных приложений, курсы по Python и R и пр.), могут длиться от нескольких недель до 3-5 месяцев. Если хотите освоить профессию полностью и с нуля — будьте готовы заниматься от 1 до 1,5 лет. Стоимость курсов может достигать 150 тыс. рублей и более (полные программы).
Среди онлайн-школ, занимающихся подготовкой Data Analyst, можно встретить Нетологию, Фоксфорд, Яндекс.Практикум, Skillbox и другие известные образовательные учреждения. В них вашими преподавателями станут опытные специалисты — руководители отделов аналитики, руководители разработки, СТО, Product Analyst.