Аналитик данных – одна из профессий с самым низким порогом вхождения в IT-индустрию, при этом одна из наиболее быстрорастущих и востребованных в стране. Только на HeadHunter работодатели ежедневно ищут свыше 10 000 аналитиков и 2 500 специалистов со знанием языка программирования Python. При этом в среднем предлагают от 80 до 280+ тысяч рублей. Стажёрам платят чуть меньше, эксперты могут рассчитывать на 340 и более тысяч рублей ежемесячно. Мы подобрали лучшие курсы по Python для аналитики – основной инструмент для сбора, обработки и визуализации данных для новичков и практикующих специалистов. Также расскажем, чем занимаются аналитики и почему их труд так высоко ценится.
✅ Лучшие онлайн-курсы обучения Python для аналитиков данных — обучение для начинающих
Изучив ~50 предложений, мы смело рекомендуем следующие.
- 🥇 Python для анализа данных | Нетология – программа для расширения компетенций специалистов с выдачей официального удостоверения. Отличается оптимальной нагрузкой для работающих студентов, детальной проверкой домашних заданий и массой проектов, которыми можно пополнить портфолио.
🔥Промокод: GEEK — Дополнительная Скидка 5% на заказ - 🥈 Курс обучения аналитики данных на Python | Хекслет – предлагает объемный трек из 10 курсов, который можно пройти самостоятельно или под руководством опытного наставника. Осваивать новые навыки, которые высоко ценятся работодателями, можно в любое время — доступ к контенту не ограничен по времени.
🔥Промокод: EDDUPRO — Скидка 10000 руб. на заказ - 🥉 Основы анализа данных в Python | Skillfactory – этот курс для тех, кто хочет автоматизировать и упростить работу с большими массивами информации. Здесь освоите написание кода с нуля, сможете общаться с преподавателями и сэкономить по программе лояльности.
🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду - Python для аналитики | OTUS – практикум, где изучите лучшие нишевые инструменты для аналитики, создания дашбордов и отчётов, с новыми уроками, обратной связью и выдачей сертификата после защиты финального проекта. Есть возврат денег, корпоративный формат обучения и рассрочка.
- Аналитик данных с нуля | Skillbox – станете универсальным сертифицированным специалистом, владеющим широким набором инструментов, поработаете с реальными заказами, 3 месяца поучитесь бесплатно, получите возможность трудоустроиться.
🔥Промокод: GEEK — Скидка до 60% на обучение - Аналитика на Python с нуля | Productstar – интенсив с удобным темпом обучения, практикой от спикеров, менторским сопровождением, сертификатом и трудоустройством.
🔥Промокод: EDDUPRO — Скидка 62% на заказ - Data Analyst | Eduson Academy – 6-месячная программа с занятиями в тренажёре, изучением продвинутых инструментов для обработки данных, их визуализации, кураторской поддержкой после выпуска, содействием трудоустройству,
🔥Промокод: ADVCAKE5 — Скидка 5% на заказ - Python для аналитиков | Международная школа профессий – интенсив для новичков от эксперта с выдачей сертификата, изучением востребованных библиотек Python и трёхмесячным доступом к материалам.
- Аналитик данных | Бруноям – 4-месячный интенсив, на котором освоите инструменты Data Analyst такие как SQL, Excel, Python и его библиотеки: Pandas, Seaborn, Plotly, Matplotlib. Сможете оплатить в рассрочку и получить налоговый вычет.
🔥Промокод: GEEK — Скидка 15% на курсы
Тематические подборки обучения, которые могут вас заинтересовать:
- Big Data – обработка больших данных.
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
Не можешь выбрать профессию? На Eddu.pro — подборка бесплатных тестов для профориентации. Узнай свои сильные стороны и выбери направление. Подробнее на сайте.
Подробности о курсах и профессии – ниже.
1. Python для анализа данных | Нетология (сайт школы)
Для кого: аналитики.
⏰ Длительность: 4 месяца.
💸 Стоимость: 44 000 ₽ или 2 574 ₽/мес. в рассрочку.
Формат: вебинары, видеолекции, практика в тренажёре, обратная связь от экспертов.
🪪 Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.
Особенности: можно учиться со смартфона; возврат денег, если онлайн обучение не устроит.
🔥Промокод: GEEK — Дополнительная Скидка 5% на заказ
Кто учит:
Константин Башевой
Python-разработчик и аналитик, Яндекс.
Вячеслав Потапов
Руководитель управления аналитики, «Метр квадратный».
Программа обучения: Основы Python. Основные библиотеки для анализа данных. Статистика в Python. Итоговый проект.
Чему научитесь:
- Получать данные с различных источников.
- Решать аналитические задачи с помощью Python.
- Использовать библиотеки для обработки и визуализации информации.
- Интерпретировать результаты анализа для достижения целей бизнеса.
Преимущества:
- Помощь экспертов и аспирантов при трудностях с заданиями.
- Тщательная проверка домашних работ.
- Соберете конкурентное портфолио.
- Оптимальная нагрузка для работающих студентов.
- Выгодные условия корпоративного обучения.
Недостатки:
- Набор со скидкой 30% скоро закончится.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
2. Python для аналитики данных | Хекслет (сайт школы)
Сложность: обучение с нуля.
⏰ Длительность курса: зависит от темпов.
💸 Цена: от 3 900 ₽/мес. по подписке.
Формат: теория в текстовом виде, тесты, практика в браузере, практические задания, дополнительные материалы, проект.
Особенности: 10 курсов в одном треке; можно заниматься самостоятельно и с поддержкой наставника; по подписке получите доступ ко всем курсам школы.
Программа: Основные конструкции Python. Списки. Командная строка. Git. Словари и множества. NumPy-массивы. Библиотека Pandas. Визуализация данных. Фреймворк Anaconda. Jupyter Notebook. Проект: дашборд конверсий.
🔥Промокод: EDDUPRO — Скидка 10000 руб. на заказ
Чему научитесь:
- Создавать отчеты и визуализировать результаты анализа.
- Писать и редактировать код на Питоне.
- Проводить анализ табличных данных с помощью библиотек Pandas, NumPy.
- Работать с GitHub и участвовать в открытых проектах.
Преимущества:
- Фидбек по урокам от команды поддержки.
- Обучение в удобное время — доступ к контенту не ограничен.
- Несколько форматов практики для закрепления навыков.
Недостатки:
- Не обнаружены.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
3. Python для анализа данных | Skillfactory (сайт школы)
Кому подойдёт: тем, кто хочет получить новую профессию, маркетологи.
⏰ Продолжительность: 4 месяца.
💸 Стоимость: 38 772 ₽ или в рассрочку: 36 × 1 197 ₽/мес.
Как проходит обучение: вебинары в записи, 500+ упражнений и задач, кейсы, проект, поддержка в мессенджере.
🪪 Документ по окончании: сертификат.
Главное о курсе: подходит для людей без опыта в программировании; можно присоединиться к потоку или начать обучение в удобную дату; экзамен в виде интерактивного проекта.
🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду
Кто учит:
Кирилл Федянин
AI researcher, SendIt, HF labs.
Макс Шептяков
Бизнес-аналитик, Avito.
План обучения: Знакомство с Python. Инструменты для работы с Big Data. Библиотека NumPy. Сбор данных с интернета. Дополнительные возможности. Ознакомиться с полной программой можете на сайте школы.
Чему научат:
- Писать автоматические скрипты на Python.
- Парсить данные из различных источников.
- Работать с библиотеками для аналитики.
- Составлять автоматически обновляемые отчеты.
Преимущества:
- Практика на реальных задачах аналитиков.
- Преподаватели отвечают на вопросы на вебинарах и в мессенджере.
- Скидки за репост, приглашение друзей, на второй курс.
- Можно вернуть деньги, если курс не подойдет.
Недостатки:
- Нет.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
4. Курс Python для аналитики | OTUS (сайт школы)
Для кого: всех, кто хочет решать аналитические задачи при помощи Python.
⏰ Сколько длится обучение: 3 месяца.
💸 Стоимость: 74 700 ₽ или от 6 916,67 ₽/мес. в рассрочку.
Формат: вебинары, прямые трансляции, домашние задания, общение с преподавателем, фидбек.
🪪 Документ: сертификат.
Чему научитесь:
- Извлекать информацию с БД.
- Оформлять отчёты с текстом и графикой.
- Писать скрипты и функции на Python.
- Обращаться к сервисам по API.
- Работать в Jupyter Notebook.
Особенности:
- Недавно обновили блок по статистике.
- Возврат денег за каждый непройденный месяц.
- Есть корпоративный формат обучения.
Минусы курса:
- Нет чата для студентов.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
5. Аналитик данных с нуля | Skillbox (сайт школы)
Кому подойдет: специалистам из смежных сфер, новичкам.
⏰ Продолжительность: 48 ч. теории, 22 задачи.
💸 Стоимость: 22 × $58 в мес., первый платёж – на 4-й месяц обучения.
Формат обучения: видеолекции, задачи, обратная связь.
🪪 По окончании курса: сертификат.
🔥Промокод: GEEK — Скидка до 60% на обучение
Вас научат:
- Работать с метриками эффективности бизнеса, Excel, таблицами Google.
- Помогать бизнесу принимать взвешенные решения.
- Собирать данные с разнообразных источников.
- Создавать дашборды в Power BI.
- Анализировать результата A/B-тестирования.
- Делать понятные персонализированные отчёты.
Особенности:
- Материалы разработаны экспертами с Badoo, банка «Открытие».
- Освоите 8 инструментов начинающего аналитика.
- Получите персональную обратную связь.
- Помощь с поиском работы.
- Материалы по нейронным сетям.
- 4 сильных проекта в портфолио.
- Вечный доступ к курсу.
Недостатки:
- Некоторые студенты жалуются на недостаток материалов по Python.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
6. Аналитика на Python с нуля | Productstar (сайт школы)
Для кого: все совершеннолетние.
⏰ Продолжительность: 2 мес.
💸 Стоимость: 24 × 2 468 рублей в месяц.
Формат обучения: теория, сопровождение ментором, домашние задания, финальный проект.
🪪 Документ: сертификат.
🔥Промокод: EDDUPRO — Скидка 62% на заказ
Чему научитесь:
- Анализировать данные на Python.
- Писать чистый код для работы с файлами, текстовой, числовой информацией.
- Применять основные функции библиотек Pandas и NumPy.
- Парсить данные с открытых источников.
Особенности:
- Получите 3 мини-курса в подарок.
- Практика от спикера на реальных кейсах.
- Обучение аналитике данных на Python в своём темпе.
- Выгода: партнёрская программа, рассрочка, возврат всей суммы в течение 3 недель, оплата от лица компании, налоговый вычет.
Недостатки:
- Нет группового чата.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
Ещё два курса от Productstar:
7. Data Analyst | Eduson Academy (сайт школы)
Для кого: для тех, кто желает получить новую профессию.
⏰ Длительность: 6 месяцев.
💸 Сколько стоит: 24 × 3 541 ₽/мес., налоговый вычет.
Форма обучения: вебинары, практика, занятия в тренажёре.
🪪 Документ: удостоверение.
🔥Промокод: ADVCAKE5 — Скидка 5% на заказ
Чему научитесь:
- Работать с данными с помощью десятка технологий, включая Git, Python, его библиотеки Pandas и NumPy, SQL.
- Делать модели для предсказания поведения клиентов.
- Визуализировать информацию в виде понятных отчётов и графиков.
- Оптимизировать маркетинговые кампании с применением изученных инструментов.
- Оценивать эффективность принятых решения, основываясь на результатах их анализа.
Особенности:
- Обязательное трудоустройство или возврат денег.
- 70% обучения – практика на реальных задачах.
- Доступ к курсу получаете навсегда.
- Консультации с куратором на протяжении 1 года – 6 месяцев после завершения обучения.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
8. Python: анализ данных и машинное обучение | LoftSchool (сайт школы)
Для кого: учеников с нулевым опытом.
⏰ Продолжительность: 7 недель.
💸 Стоимость: по запросу.
Формат обучения: видеоуроки, работа с кейсами.
🪪 Документ: сертификат.
Чему научитесь:
- Использовать Python для анализа данных.
- Работать с библиотеками Python.
- Познакомитесь с машинным обучением.
- Обрабатывать данные, строить графики, понимать метрики оценки качества алгоритмов.
- Работать с нейросетями и ансамблями моделей.
Преимущества:
- Проект в портфолио.
- Прохождение курса с нуля.
- Поддержка наставника и общение в чате.
- Более 100 часов обучения.
Недостатки:
- Надо ждать набора в группу.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация👈
9. Python для аналитиков | Международная школа профессий
Целевая аудитория: новички – обучение с нуля.
Длительность: 2 недели: 10 уроков, 10 практических занятий.
Цена: 42 100 ₽ или 4 700 руб./мес.
Формат: живые вебинары, задания.
Документ: сертификат.
С нуля научитесь анализировать большие объёмы информации на Python, Pandas, Selenium WebDriver, автоматизировать задачи аналитики, визуализации, добьётесь повышения скорости обработки до двух раз. Обучение можно оплатить за счёт маткапитала и программы «социальный контракт». Доступ к материалам курса – на 3 месяца.
10. Аналитик данных | Бруноям
Для кого: начинающие, специалисты из смежных областей.
Длительность: 4 месяца.
Формат: интенсивный, в небольших группах: вебинары, видеоматериалы, задания.
Стоимость: от 2 491 ₽/мес. при рассрочке на год.
Получите актуальные знания, ведь программу обновляют каждый квартал. Вас ожидает масса практики, реальные проекты, помощи в поиске работы и прохождении собеседования. Преподают практики со стажем от 3 лет.
11. Python: анализ данных при помощи Pandas | Stepik.
20 уроков и 50 тестов для дата-сайентистов, -аналитиков, инженеров по данным. На курсе освоите принципы считывания информации с сети, её фильтрации, сортировки, группировки, манипуляций со сводными таблицами, визуализации. Выпускники получают сертификат.
12. Анализ данных на Python | Stepik.
29 видеоуроков с тестами и 80+ практическими задачами, который регулярно обновляют. На нём изучите язык программирования, библиотеку Pandas, Plotly, NumPy, Matplotlib и Seaborn.
13. Анализ данных на Python с нуля | Inordic.
Станете полноценным специалистом в сфере Data Science: сбор, обработка данных, визуализация, создание отчётов, построение предиктивных моделей и автоматизация рутинных процессов. Есть налоговый вычет, официальный документ, вечный доступ к материалам в личном кабинете.
14. Курс Python для анализа данных | Яндекс.Практикум.
3-месячный интенсив, где получите актуальные навыки, примкнёте к сообществу, отработаете навыки в интерактивном тренажёре, пополните портфолио проектами и научитесь вкладываться в дедлайны.
Бауманский учебный центр «Специалист» проводит три курса с подтверждением полученных навыков официальным документом, выдачей дополнительных материалов для углубления в тему и персональными консультациями.
- Python для аналитики – научитесь импортировать данные с интернета и файлов, в том числе автоматически.
- Программист-аналитик на языке Python – освоите язык, Pandas и Matplotlib.
- Анализ и визуализация данных – углубленно изучите модули предыдущего курса, подтянете знания по статистике, работe с датасетами, прочие математические инструменты для анализа в Python.
15. Аналитик данных | Sigma Academy.
Освоите скрапинг, подготовку данных к обработке, их анализ, проверку гипотез, сможете применять библиотеки Pandas и Seaborn, Matplotlib. Карьерный центр поможет найти работу, а документ установленного образца облегчит эту задачу.
16. Python для анализа данных | HockTraining.
Курс для незнакомых с программированием людей по автоматизации рутинных процессов в анализе данных. Учиться можно самостоятельно или в группах с живым общением. После выполнения задач вам вышлют сертификат.
17. Python для бизнес-аналитиков | Красный Циркуль.
5 видеоуроков для начинающих, которые помогут решать ключевые задачи в бизнесе, от специалиста по статистическим методам, биржевой сфере.
18. Python Analyst | EasyUM.
Познакомитесь с языком программирования, библиотеками для работы с данными, основами машинного обучения, освоите базы данных, разработаете собственное приложение, а в конце курса — получите сертификат. Также вас ожидает бонусный модуль и помощь в поиске работы.
19. Python для больших данных | BigData Team.
Получите базовые навыки по Computer Science и работе с большими данными: работа в консоли, настройка окружения, написание кода, оценка производительности алгоритмов с обучением в облаке, поддержкой наставников и кураторов.
20. Data Analysis на Python | ИТМО Онлайн.
10-недельная программа с вечным доступом к материалам и различными форматами обучения: вебинары, воркшопы, тренажёры, домашки с ревью.
21. Аналитик | Changellenge Education.
Станете универсальным специалистом с опытом работы в команде, решения реальных задач, пообщаетесь с экспертами.
Школа Changellenge Education предлагает три тематические программы. В процессе обучения пройдёте практику на реальных кейсах, примкнёте к сообществу аналитиков, получите практические навыки благодаря реальным кейсам.
22. Python и аналитика | Data Diving.
7-недельный интенсив по типам данных, библиотекам языка Python, способам преобразования, обработки, визуализации, объединения, группирования информации.
Курсы для аналитиков с изучением Python.
- GeekBrains – с практикой в облаке Яндекс.
- Компьютерная академия TOP – для школьников 16+, студентов и новичков.
На платформе IT Resume найдёте три тематических практикума:
Материалы станут доступными сразу после оплаты, рассчитаны на 2 - 3 месяца обучения.
Бесплатные курсы
Введение в Data Analytics | Skillbox.
70-минутный вебинар по инструментам для специалистов.
Основы анализа | Яндекс.Практикум.
Разберётесь в основах, освоите Python, поймёте, правильно ли выбрали профессию.
Data Analytics | itProger.
Бесплатные видеоуроки с платным доступом к практическим заданиям.
Анализ данных на Python | МФТИ.
Месячный практикум от ведущего IT-вуза РФ для старшеклассников, студентов и новичков.
Stepik предлагает 3 тематических курса:
- МГИМО МИД России – 6,5 часов видео, тесты, задачи, обучилось почти 5 000 человек.
- Академия Data-Diving – обновляемые материалы от эксперта с Газпромнефти, ~1 900 выпускников.
- Nikita Kovalenko – 20 видеоуроков, 25 тестов и интерактивные задания, пзакончило 1 000+ человек.
Тематические видеокурсы.
- OTUS – 11 уроков от IT-школы.
- МФК по Data Science – 37 вузовских лекций.
- Sky Pro – 9 часовых видеоуроков от онлайн-университета.
- itProger – свежий видеокурс от образовательной платформы.
- Дистанционные занятия МФТИ – 7 лекций от сотрудника SberDevices.
- Egoroff_channel – практикум по библиотеке Pandas.
- VK Team – углублённое изучение основных тематических библиотек Python.
- Karpov.courses – 20 коротких уроков от образовательной площадки.
Из книг по теме Python для анализа данных обратите внимание на работы следующих авторов:
- Уэс Маккинни – автор тематических книг.
- Павел Меликов.
- Плас Дж. Вандер.
- Бюиссон Флоран.
- Коллектив авторов Б. Бенджамин, Б. Ребекка, О. Тони.
- Освальдо Мартин.
- Нилаб Нисчал.
- Марко Бонцанини.
- Тандон Акаш.
- Гарафутдинов Р. В.
- Демидова Л. А.
Как стать аналитиком данных?
Вот что нужно знать для обучения с нуля.
Python.
- Алгоритмы, типы, структуры данных.
- Команды, ввод, вывод, его форматирование.
- Ветвления или циклы, условные конструкции.
- Работа с данными разного типа: списки, массивы, словари, кортежи, строки, множества.
- Классы. ООП.
- Стандартная библиотека.
- Обработка ошибок.
- Функции, лямбда-функции.
- Работа со статистикой.
- Машинное обучение: Keras, TensorFlow, Scikit-learn.
Сбор и подготовка информации.
- Библиотеки для работы с файлами (os), датой, временем (datatime), сетевого взаимодействия (Requests, Re) для парсинга данных.
- Основы работы с API, REST API.
- Сбор информации с разных источников, включая хранилища, веб-страницы.
- Приведение информации к одной форме, формату.
- Объединение, слияние таблиц, сводные таблицы.
- Очистка дата-сета – удаление неподходящих по разным критериям и ошибочных записей.
- Написание скриптов для автоматизации сбора.
Обработка.
- Применение статистических и математических моделей.
- Аналитические библиотеки: NumPy, Pandas, Anaconda, PySpark, SkLearn.
- Автоматизация процессов: основы программирования на Python – написание скриптов.
Базы данных, консоль.
- SQL для обращения к БД, PostgreSQL.
- Обработка метрик.
- Основы командной строки.
- Git – контроль версий.
- Jupyter Notebook – интерактивный блокнот для Data Analytics.
Визуализация.
- Python библиотеки для визуализации: Matplotlib, Seaborn, Plotly.
- Инструменты Power BI и Tableau.
- Подготовка отчётов.
- Создание дашбордов.
Статистика.
- Основные понятия.
- A/B-тестирование.
- Обнаружение взаимосвязей.
- Модели классификации, регрессионный анализ.
Также вам необходимо изучить тонкости направления / сферы, где работаете.
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Сколько получают аналитики данных?
Аналитики получают неплохие зарплаты по меркам IT-специалистов – больше тестировщиков, разного рода дизайнеров, художников – на уровне разработчиков и инженеров. В среднем это:
- стажёры – 30 - 85 тысяч рублей в месяц;
- новички (6+ мес. опыта) – 50 - 185 тысяч ₽/мес.;
- специалисты со стажем 3+ лет – 120 - 285 тысяч руб./мес.;
- эксперты с опытом 5+ лет –180 - 400+ тысяч рублей ежемесячно.
Куда может устроиться начинающий дата-аналитик?
Python – основной, но не единственный язык программирования для аналитики. Зная его и библиотеки, вы можете работать в следующих сферах:
- Цифровая коммерция.
- Логистические, транспортные компании.
- Финансовая отрасль: банки, трейдинг.
- Медицина, фармацевтика, химия, биохимия.
- Частное предпринимательство.
- Государственный и муниципальный сектор.
- Реклама, включая интернет-маркетинг.
- Онлайн-торговля: интернет-магазины, маркетплейсы, сообщества.
- Телекоммуникации, мобильная связь, интернет-провайдеры.
Чем анализ данных отличается от аналитика?
Под анализом подразумевают изучение и интерпретацию обработанных данных с целью поиска аномалий, закономерностей, принятия решений. Это один из финальных этапов аналитики.
Аналитика – более комплексный подход. Включает сбор (парсинг), очистку, анализ информации, прогнозирование и принятие решения по её результатам.
Порой в требованиях к вакансиям работодатели скрещивают эти профессии, под анализом подразумевают аналитику.
Какие есть специализации?
Выбрав профессию аналитик данных, вы можете работать:
- Дата-сайентистом – глубокий анализ.
- Инженер по данным – Data Scientist.
- Бизнес-аналитиком – помогает принимать обоснованные решения.
- Маркетинговым – оптимизирует рекламные кампании.
- Финансовым – проводит оценки, предсказывает тенденции.
- Аналитик рисков – определяет вероятность возникновения рисков, минимизирует их влияние.
- Продуктовый – изучает поведение пользователей, проверяет гипотезы, помогает улучшать пользовательский опыт.
- Спортивный – работает со статистическими данными, помогает принимать решения в области спорта.
- SEO – анализирует поисковые запросы, разрабатывает способы повысить органический трафик на сайтах.
- В сфере цифровой безопасности – оценивает киберугрозы, выявляет тренды появления новых, отвечает за стратегии по борьбе с ними, минимизации причиняемого ущерба.
- Клинический – работает с медицинской информацией: прогнозы по болезням, оценивает состояние, динамику изменения состояния пациентов, шансы на выздоровление, эффективность лечения, лекарств.
- По управлению данными – отвечает за стандарты, политику и процессы управления данными.
- Инженер по визуализации – создаёт наглядные представления данных – визуализирует их посредством графиков, диаграмм, дашбордов.
Что делает специалист?
Круг задач в зависимости от проекта, должности, сферы отличается. В целом он следующий:
- Разработка ПО для автоматизации различных задач, их внедрение в реальную инфраструктуру (не обязательно).
- Получение исходников из различных источников.
- Очистка, фильтрация, подготовка информации к обработке.
- Статистический анализ: поведения пользователей сайта, эффективности вложений, продаж, рекламной кампании, трафика и т.д.
- Визуализация результатов: отчёты, графики, диаграммы.
- Интерпретация результатов или анализ, создание гипотез.
- Проверка гипотез – делает выводы на основе полученных результатов.
- Проведение A/B-тестов – сравнение чего-либо до и после проведения изменений, например, эффективности вложений в рекламу.
При этом специалист использует различные инструменты, работает с базами данных, внешними (облачными) хранилищами.
Кому стоит пройти онлайн курс по аналитике на Пайтон?
Программы обучения рассчитаны на широкую аудиторию. Полезными они будут:
- Разного рода аналитикам: продуктовый, финансовый, спортивный, проектный, веб-.
- Маркетологам, SMM-специалистам.
- Руководителям разного уровня.
- Финансистам, экономистам, бухгалтерам.
- Людям, которые хотят податься в IT.
- Студентам старших курсов.
- Аналитикам BI.
- UX-исследователям, разработчикам, IT-шникам с разных сфер.
Какие инструменты нужны аналитику?
- Python и основы программирования.
- Git – управление версиями кода.
- Jupyter Notebook или PyCharm – среды разработки.
- Библиотеки Python для аналитики, работа с сетью, датой и временем, визуализации.
- Базы данных: SQL, ORM.
- Классические инструменты: Excel, Google Sheets, PowerPoint.
Нужно ли знать математику?
Для поступления на многие курсы достаточно школьных знаний математики, ведь остальному вас научат, но не всегда. Есть специализированные программы, где изучают только аналитику без отдельных моделей по линейной алгебре, высшей математике, статистике, теории вероятностей, математическому анализу. Многие сталкиваются на практике с различными преобразованиями, корреляциями, производными, временными рядами, статистикой, распределениями, зависимостями.
Если вы слабы в математике, а это одна из основ аналитики, рекомендуем попробовать бесплатный курс или поступать на тот, где есть гарантия возврата денег, если поймёте, что ошиблись. Второй вариант – подтяните свои знания на специализированных курсах вроде математика для аналитики.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
