В этой статье рассмотрим лучшие курсы аналитика данных, эти курсы предоставляют обучение аналитике данных с нуля для начинающих (а также для продвинутых). В подборке собраны бесплатные и платные курсы по аналитике данных - включая курсы с трудоустройством и сертификатами.
Аналитика данных — ключевой инструмент в современном бизнесе, позволяющий извлекать ценные инсайты из больших объемов информации. Специалисты по аналитике используют статистические методы, машинное обучение и программирование для анализа данных и выявления закономерностей. Результаты аналитики помогают компаниям принимать обоснованные решения, оптимизировать процессы и повышать эффективность бизнеса
ТОП-5 лучших курсов аналитика данных в 2024 году
1 место. Курс «Аналитик данных с нуля» [Skillbox]
На курсе аналитика данных вы научитесь анализу данных с использованием сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. Это сделает вас востребованным экспертом, способным поддерживать бизнес в принятии обоснованных решений на основе данных.
Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/data-analyst/
Информация о курсе: стоимость — 5 448 ₽ / мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность курса 4 месяца
Основные навыки, которые вы приобретете:
- Проведение исследований с последующими точными выводами.
- Применение программирования на Python для решения базовых бизнес-задач и работа с языком SQL.
- Формулировка гипотез и оценка перспектив бизнес-решений.
- Работа с сервисами аналитики и дашбордами, включая Яндекс.Метрику и Google Analytics.
- Создание развернутых аналитических отчетов с использованием инструментов визуализации данных, таких как Google и Excel.
- Взаимодействие с заказчиками аналитики, обработка различных запросов и убедительная презентация результатов.
Курс включает введение в Excel и Google Таблицы, обучение Python с использованием библиотек NumPy и Pandas, освоение SQL и Power BI, а также бонусный курс по Power Point.
Итоговый проект - анализ результатов A/B-тестирования с использованием инструментов, таких как Power BI, Excel, SQL и Python.
Продолжительность: 4 месяца
Формат обучения: ежедневные занятия по 2 часа
Помощь в трудоустройстве: курс «Трудоустройство», проверка резюме и сопроводительного письма HR-специалистом
Документ об окончании: сертификат установленного образца
Кому подойдет: начинающим аналитикам данных
Особенности:
- Теория с доступом навсегда
- 30 работ по SQL и Python в тренажёре
- Практические задания приближены к реальным
- Подробная обратная связь от кураторов-экспертов
- Общение в Telegram-чате с другими студентами
- Рассрочка без процентов, оплата через 3 месяца
- Налоговый вычет
- Год английского языка бесплатно
2 место. Курс «Аналитик данных» [Нетология]
Профессиональная переподготовка "Аналитик данных". Изучив основы для старта в роли junior-аналитика с нуля, вы освоите ключевые инструменты. Приобретете навыки работы с SQL, Python и Power BI, что позволит успешно пройти стажировку в Reshape Analytics, партнёре курса.
Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/data-analyst
Информация о курсе: стоимость — 89 900 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 3 945 ₽ / мес., длительность курса 7 месяцев
В рамках обучения вы освоите:
- Запросы SQL, фильтрацию, сортировку, агрегацию данных, объединение таблиц и создание автоматизированных отчетов.
- Применение Python для обработки данных, автоматизации задач и создания интерактивных отчетов.
- Понимание основ статистики и проведение статистического анализа данных.
- Проверку гипотез, их приоритизацию и выбор эффективных инструментов для проверки.
- Создание интерактивных дашбордов для мониторинга и анализа данных.
- Предоставление пользы бизнесу через обработку запросов на аналитику, предоставление метрик в понятном виде и выявление точек роста.
Программа обучения включает аналитическое мышление, практическую статистику, SQL, Python, визуализацию данных, Power BI, работу с метриками, гипотезами, точками роста, английский язык для аналитиков, карьерное планирование и дипломный проект.
Продолжительность: 7 месяцев
Формат обучения: вебинары, видеолекции, практические занятия
Помощь в трудоустройстве: Центр развития карьеры, стажировки и проекты от партнёров
Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке
Кому подойдет: начинающим аналитикам, желающим быстро стартовать на позиции junior-аналитика
Особенности:
- Включает программу трудоустройства
- Партнёр для стажировок Reshape Analytics
- 108 часов теории и 172 часа практики
- 4 масштабных проекта для портфолио
- Более 20 комплексных практических заданий
- Записи вебинаров и другие материалы хранятся в личном кабинете
- Развитие навыков работы с кодом на тренажёре
- Преподавание практикующими экспертами
- Лекции и задания занимают 10–12 часов в неделю
- Государственная лицензия на обучение
3 место. Курс «Аналитик данных: расширенный курс» [Нетология]
В начальном этапе обучения вы освоите основные инструменты для быстрого старта в профессии "Аналитика данных". На воркшопах с экспертами аналитики вы определите направление для карьерного развития. Помимо этого, вы углубитесь в анализ больших данных, освоите A/B-тестирование и Power BI.
Ссылка на курс: https://netology.ru/programs/data_analyst_ultimate
Информация о курсе: стоимость — 148 200 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - 4 333 ₽ / мес., длительность курса от 13 месяцев
На курсе вы приобретете следующие навыки:
- Работа с SQL: выполнение запросов, фильтрация, сортировка, агрегация данных, объединение таблиц и создание автоматизированных отчетов.
- Использование Python: обработка данных, автоматизация задач, создание интерактивных отчетов.
- Применение статистических методов: понимание статистических показателей, проведение статистического анализа данных.
- Проведение A/B-тестов: формулировка гипотез, определение эффективности на основе данных.
- Работа с Big Data: построение аналитики, переход от мониторинга к прогнозированию с использованием Python и PySpark.
- Визуализация данных для различных аудиторий: создание графиков и диаграмм, визуализации под разные типы данных.
Программа обучения включает в себя два этапа:
базовые модули и воркшопы, где изучаются аналитическое мышление, работа с данными и основы Python, а также более продвинутые модули, охватывающие продуктовые метрики, работу с большими данными, визуализацию данных и A/B-тестирование.
Курсы Excel и Soft Skills также включены в программу, предоставляя навыки работы с данными и развитие мягких навыков.
Продолжительность: от 13 месяцев
Формат обучения: вебинары, видеолекции, практика, от 6 часов в неделю
Помощь в трудоустройстве: Центр развития карьеры, стажировки и проекты от партнёров
Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке
Кому подойдет: начинающим аналитикам, желающим развить карьеру до уровня middle
Особенности:
- Партнёр при трудоустройстве
- Воркшопы с экспертами для выбора карьерного направления
- Аналитика больших данных, A/B-тестирование и Power BI
- 173 часа теории и 300 часов практики
- 8 масштабных проектов и более 35 практических заданий для портфолио
- Вебинары 1–2 раза в неделю в 19:00 МСК
- Материалы хранятся в личном кабинете
- Дополнительные консультации по обучению и карьере
- Преподавание практикующими экспертами
- Государственная лицензия на обучение
Курс «Аналитик данных» для начинающих с нуля, обучение от [SkillFactory]
Обучение аналитике данных от SkillFactory.
Ссылка на курс: https://skillfactory.ru/data-analyst-pro
Информация о курсе: стоимость — от 4 890 руб. / мес. в рассрочку на 36 месяцев
На курсе вы приобретете навыки:
- Анализ основных метрик продукта и маркетинга.
- Сбор данных с использованием инструментов, таких как Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрика и Python.
- Применение статистических знаний для анализа данных.
- Обработка данных с использованием Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL и Python.
- Визуализация данных с использованием Google Sheets, Power BI и Python.
- Формулирование выводов и рекомендаций для бизнеса на основе анализа данных.
Структура курса включает в себя следующие этапы:
- Базовый уровень:
знакомство с бизнес-моделями e-commerce и GameDev, практическая работа с Google Таблицами, освоение основ статистики, SQL и Python для эффективного анализа данных. - Основной блок:
углубление навыков Python, работа с бизнес-моделью on-demand, выбор дальнейшей специализации. - Профессиональный уровень:
погружение в одну из выбранных специализаций - "Маркетинговая аналитика" или "Продуктовая аналитика". Научитесь проводить A/B-тесты, визуализировать данные, интерпретировать метрики, проверять гипотезы и извлекать инсайты на основе данных. Ваше портфолио будет также обогащено двумя проектами.
Продолжительность: 14 месяцев
Формат обучения: вебинары, видеолекции, практика, от 6 часов в неделю
Помощь в трудоустройстве: Центр карьеры, стажировки и проекты от партнёров
Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке + сертификат
Кому подойдет: начинающим аналитикам, желающим специализироваться в маркетинге или продукте
Особенности:
- Работайте удаленно из любой точки мира
- Доступ ко всем льготам для айтишников
- 173 часа теории и 300 часов практики
- 8 масштабных проектов и более 35 практических заданий для портфолио
- Воркшопы с экспертами для выбора карьерного направления
- Лекции и задания занимают около 6 часов в неделю
- Преподавание практикующими экспертами
- Дополнительные консультации по обучению и карьере
- Государственная лицензия на обучение
- Тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны для практики
- Менторы и координаторы на связи
- Сертификат с возможностью перевода на английский
Курс «Аналитик с нуля до Junior» [GeekBrains]
Ссылка на курс: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst
Информация о курсе: стоимость — от 3 654 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев
В рамках программы вы приобретете навыки сбора и обработки данных, их визуализации и интерпретации. Вы освоите основы создания и развития процессов, функциональных и бизнес-моделей. Также вы узнаете, как формировать метрики и показатели, а также работать с ними.
Вы сможете преобразовывать информацию в понятные отчеты и графики, извлекать выводы, что поможет вам и вашим коллегам, а также системам, принимать обоснованные решения на основе данных.
Программа курса:
- Введение в программирование.
- Введение в контроль версий + практическое занятие.
- Знакомство с языками программирования + практическое занятие.
- Знакомство с базами данных.
- Итоги блока. Выбор специализации.
- Математика и информатика для программистов. Видеокурс.
- Знакомство с языком Python.
- Знакомство с веб-технологиями.
- Основы анализа данных в Excel.
- Основы языка Python для аналитиков.
- Базы данных и SQL.
- Введение в BI.
- Промежуточная аттестация.
- Введение в продуктовую аналитику.
- Теория вероятностей и математическая статистика.
- А/В тестирование.
- Основы моделирования бизнес-процессов. Введение в бизнес-модель.
- Итоговая аттестация.
- Финансовая математика.
- Юнит-экономика.
- Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Kanban и другие).
- Конфликтология.
Продолжительность: 12 месяцев, 12 часов в неделю
Формат обучения: лекции, семинары, онлайн-лекции и вебинары, видеозаписи занятий, практические занятия, домашняя работа
Помощь в трудоустройстве: индивидуальная поддержка, каналы с лайфхаками, вебинары с карьерными консультантами
Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке
Кому подойдет: тем, кто никогда не работал, хочет сменить работу или получить востребованную специальность
Особенности:
- Востребованная профессия
- Поддержка отрасли государством
- Гибкость и актуальность программы
- Возможность менять специализацию
- Курс по нейросетям в подарок
- Интервью со студентами, которые уже работают
- Доступ к базе знаний для развития карьеры
- Модули по развитию Soft Skills
- Лекции и семинары в прямом эфире и в записи
- Записи других потоков по той же теме
- Самостоятельное изучение через онлайн-библиотеку
Курс «Аналитик с нуля до Middle» [GeekBrains]
На "курсе аналитик данных" освоите навыки сбора и обработки данных, а также умение визуализировать и интерпретировать их.
Ссылка на курс: https://gb.ru/geek_university/developer/analyst/master
Информация о курсе: стоимость — от 4 218 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев
Вы сможете преобразовывать информацию в понятные отчеты и графики, делать выводы, что помогает в принятии решений на основе данных. В пакете "Мастер" вам предоставляется возможность более глубокого изучения технологической специализации с экспертной поддержкой.
Структура курса включает следующие этапы:
- Введение в программирование.
- Введение в контроль версий + практическое занятие.
- Знакомство с языками программирования + практическое занятие.
- Знакомство с базами данных.
- Итоги блока. Выбор специализации.
- Математика и информатика для программистов. Видеокурс.
- Знакомство с языком Python.
- Знакомство с веб-технологиями.
- Основы анализа данных в Excel.
- Основы языка Python для аналитиков.
- Базы данных и SQL.
- Введение в BI.
- Промежуточная аттестация.
- Введение в продуктовую аналитику.
- Теория вероятностей и математическая статистика.
- А/В тестирование.
- Основы моделирования бизнес-процессов. Введение в бизнес-модель.
- Итоговая аттестация.
- Финансовая математика.
- Юнит-экономика.
- Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Kanban и другие).
- Конфликтология.
Курс «Аналитик данных» обучение в [OTUS]
Ссылка на курс: https://otus.ru/lessons/data-analyst/
Информация о курсе: стоимость — 81 000 ₽ или рассрочка - от 8 100 ₽ / мес.
На курсе аналитика данных вы освоите мощные навыки в области анализа данных, включая анализ требований, статистику и бизнес-интеллект, и получите востребованную профессию
По завершении обучения вы сможете:
- Работать в области анализа данных, начиная с junior-уровня.
- Взаимодействовать с заинтересованными сторонами, обсуждать запросы на анализ данных и уточнять требования.
- Предварительно обрабатывать и исследовать необработанные данные, проводить статистическое описание данных и подготавливать их для дальнейшего анализа.
- Написать SQL- и Python-код для анализа и визуализации данных.
- Использовать BI-платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создания дашбордов и дата-стори.
- Презентовать результаты работы, находя правильные формулировки для "простого объяснения сложного".
- Иметь представление о различных инструментах в области анализа данных, а также о возможных направлениях развития в области машинного обучения и науки о данных.
Программа обучения содержит этапы:
- Принятие решений в бизнесе на основе данных.
- Системы управления базами данных и SQL.
- Введение в Business Intelligence и визуальный анализ данных.
- Введение в Python.
- Специальные методы и направления в области анализа данных.
- Основы статистики.
- Предобработка данных, исследовательские и статистические методы анализа данных.
- Проектная работа.
Курс «Аналитик данных» [Хекслет]
Ссылка на курс: https://ru.hexlet.io/programs/data-analytics
Информация о курсе: стоимость — 108 540 ₽ - 188 100 ₽ или рассрочка на 24 месяца - от 5 025 ₽ / мес.
За девять месяцев обучения вы освоите навыки:
- Анализ данных на основе статистических знаний.
- Написание SQL-запросов к базам данных.
- Работу с метриками в области продукции и маркетинга.
- Сбор и обработку данных.
- Визуализацию данных с использованием инструментов, таких как Google Таблицы, Power BI и Python.
- Создание отчетности в системах бизнес-аналитики.
- Решение задач с использованием Python.
- Использование инструментов анализа данных, таких как Google Sheets, Google Analytics и Яндекс.Метрика.
- Предоставление бизнесу рекомендаций на основе проведенного анализа.
Программа курса:
- Введение в аналитику данных: ознакомление с основными задачами аналитика данных, обработка различных типов данных, работа с Google Таблицами, обработка данных с использованием языка SQL.
- Аналитика данных для реальных задач: решение задач в финансовой, продуктовой, маркетинговой и веб-аналитике, изучение ключевых метрик и их расчет, стратегическое принятие решений на основе данных.
- Python для анализа данных: введение в язык программирования Python, работа с большими объемами данных, подключение и автоматическое обновление баз данных.
Аналитик данных обучение с нуля →
Курс «Аналитик данных» [Eduson Academy]
Ссылка на курс: https://eduson.academy/data-analyst
Информация о курсе: стоимость — 4 455 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца
Практический курс онлайн-обучения, на котором вы овладеете востребованной профессией с нуля, создадите портфолио из учебных проектов. После окончания курса аналитика данных вы можете начать работать в IT уже через 6 месяцев
В рамках курса вы приобретете навыки:
- Проведение аналитических исследований.
- Анализ данных в Excel и Google Sheets.
- Работа с базами данных и написание SQL-запросов.
- Создание интерактивных дашбордов в Power BI.
- Проведение тестирования гипотез с использованием A/B-тестирования.
- Анализ больших данных с использованием Python.
Структура обучающей программы:
- Введение в аналитику.
- Развитие бизнес-мышления для аналитика.
- Использование Excel и Google Sheets для анализа данных.
- Применение расширений Power Query и Power Pivot.
- Проведение статистического анализа данных в Excel.
- Изучение SQL для работы с базами данных.
- Использование Power BI для анализа данных.
- Визуализация данных с помощью Power BI.
- Освоение метрик и понятий юнит-экономики.
- Проведение тестирования гипотез.
- Работа с A/B-тестированием.
- Изучение Python для анализа данных.
- Прохождение карьерного акселератора.
- Использование PowerPoint и развитие навыков публичных выступлений.
- Завершающий проект и получение диплома.
Курс «Аналитик данных с нуля» [skypro]
Ссылка на курс: https://sky.pro/courses/analytics/data_analytics
Информация о курсе: стоимость — от 4 971 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев
На курсе "Аналитик данных" вы освоите навыки
- Прогнозирование экономических показателей предприятия.
- Мониторинг трендов в возрастающих или убывающих направлениях.
- Формулирование гипотез для стимулирования роста, основанных на данных.
- Автоматизация обработки обширных объемов данных.
- Перевод числовых значений на язык бизнес-решений.
Обучение на аналитика данных →
Курс «Аналитик» [ProductStar]
Ссылка на курс: https://new.productstar.ru/analytics-prof
Информация о курсе: стоимость — 129 600 ₽ - 266 643 ₽ или рассрочка на 24 платежа - от 6 000 ₽ / мес.
Содержание программы включает в себя:
- Инструменты для основного анализа данных
Освоите основные принципы аналитики, изучите методы исследования целевой аудитории, рынков, конкурентов, и обнаружения потенциальных точек роста в мобильных продуктах. - Применение на практических проектах и продвинутые средства анализа данных
Приобретёте навыки автоматизации и использования искусственного интеллекта в работе. Интерпретируете данные с применением математических методов. Сделаете точные выводы о бизнес-процессах и преобразите числовую информацию в наглядные дашборды. - Выбор направления специализации - Data Scientist / Маркетолог-аналитик / Бизнес-аналитик / Системный аналитик.
Курс «Аналитика с нуля» [ProductStar]
Ссылка на курс: https://productstar.ru/analytics-mini-course-fastanalytics
Информация о курсе: стоимость — 46 350 ₽ или рассрочка - 2 146 ₽ / мес.
В ходе обучения на курсе вы приобретете навыки:
- Работа с данными
Осуществление сбора и обработки данных через SQL-запросы, создание дата-сетов и взаимодействие с базами данных. - Анализ данных в Excel и Google Sheets
Использование основных сервисов для работы с таблицами с целью создания дашбордов, отчетов и проведения аналитических исследований. - Визуализация данных
Представление полученных данных в удобном формате при помощи инструментов визуализации, таких как Tableau и другие. - Улучшение метрик
Научитесь взаимодействовать с основными метриками IT-продуктов и строить иерархию метрик.
Структура курса:
- Роль и положение аналитика в команде
- Метод Lean Canvas
- Циклы HADI
- Основные виды бизнес-метрик
- Декомпозиция метрик: структура и пирамида
- Введение в SQL
- SQL: Извлечение и фильтрация данных
- SQL: Преобразование и сортировка данных
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- SQL: Объединение таблиц
- SQL: Вложенные запросы (подзапросы)
- SQL: Обновление, добавление и удаление данных
- SQL: Создание, изменение и удаление таблиц
- SQL: Продвинутые темы
- Итоговый проект
- Дополнительный урок.
Курс «Аналитик 2.0» [SF Education]
Ссылка на курс: https://sf.education/analyst
Информация о курсе: стоимость — 6 763 ₽ / мес. в рассрочку на 24 месяца
Приобретете навыки работы с различными инструментами и технологиями, включая Excel, Google-таблицы, Power BI, Power Query, SQL, Python и VBA.
Структура обучения включает в себя следующие этапы:
- Знакомство с индустрией и перспективами карьеры
- Освоение базовых навыков работы в Excel
- Развитие продвинутых навыков работы в Excel
- Изучение Google-таблиц
- Визуализация и обработка данных в Power BI
- Работа с данными в Power Query
- Обработка данных в SQL
- Программирование на Python
- Программирование на VBA
- Создание профессиональных презентаций
- Освоение основной математики
- Знакомство с Data Science
- Введение в бизнес-анализ
- Взаимодействие с разработкой
- Работа с документацией
- Описание бизнес-процессов
- Дизайн пользовательского интерфейса / пользовательского опыта (UI / UX)
- Освоение юнит-экономики
- Маркетинговые исследования
- Введение в финансовый учет и анализ
- Корпоративные финансы
- Освоение базового финансового моделирования
- Финансовая аналитика
- Подготовка к экзамену FMI
- Бизнес-английский
- Карьерный модуль и развитие Soft Skills.
Data analyst обучение с нуля →
Онлайн-курс «Аналитик данных» [Яндекс.Практикум]
Ссылка на курс: https://practicum.yandex.ru/data-analyst/
Информация о курсе: стоимость — 96 000 ₽ или рассрочка на 7 месяцев - 14 500 ₽ / мес.
План обучения включает в себя следующие этапы:
- Введение в Python и основы анализа данных
- Освоение базовых навыков Python
- Предварительная обработка данных
- Изучение методов исследовательского анализа данных
- Проведение статистического анализа данных
- Реализация первого крупного проекта
Научитесь предварительному исследованию данных, формулировке и проверке гипотез на примере данных о продаже игр. - Основы языка SQL
- Анализ ключевых бизнес-показателей
- Продвинутый уровень SQL
- Принятие решений в сфере бизнеса
- Реализация второго крупного проекта
Освоите методы проверки статистических гипотез в рамках A/B-тестирования, представление выводов и рекомендаций в виде аналитического отчета. - Навыки рассказа истории с использованием данных
- Создание дашбордов в Tableau
- Дополнительные курсы: теория вероятностей
- Дополнительные курсы: основы машинного обучения
- Дополнительные курсы: практика Python
- Финальный проект
Подтвердите усвоение новой профессии: выберите одну из пяти областей (банки, розничная торговля, игры, мобильные приложения, электронная коммерция), уточните задачу клиента, пройдите все этапы анализа данных, как на реальном рабочем проекте. Описание шагов в проекте будет отсутствовать, и вы будете самостоятельно разрабатывать их.
Курс «Аналитик данных плюс» [Яндекс.Практикум]
Ссылка на курс: https://practicum.yandex.ru/data-analyst-plus/
Информация о курсе: стоимость — 168 000 ₽ или рассрочка на 12 месяцев - 15 500 ₽ / мес.
Что вы узнаете в ходе обучения:
- Экстрагировать, преобразовывать и очищать данные, используя SQL-запросы
- Запускать A/B-тестирования для проверки гипотез
- Помогать компании в принятии решений на основе данных
- Создавать дашборды с использованием Tableau и других инструментов
- Рассчитывать ключевые метрики эффективности компании и оценивать их значимость.
План обучения включает в себя:
- Основы Python и анализа данных
- Базовые навыки Python
- Предварительная обработка данных
- Исследовательский анализ данных
- Первый крупный проект
В рамках этого проекта вы проведете сложный анализ датасета о фильмах, включая информацию о показах в кинотеатрах, сборах и государственной поддержке. Вы получите опыт предобработки данных, расчетов и визуализации. К концу проекта, вы проведете самостоятельное исследование о фильмах с господдержкой, выявив интересные закономерности. - Основы SQL
- Искусство рассказа историй с помощью данных
- Создание дашбордов в Tableau
- Второй крупный проект
Вы проанализируете данные о метрике NPS клиентов телекоммуникационной компании из базы данных, а затем визуализируете результаты. Этот проект объединит ваши навыки, приобретенные на предыдущих этапах. - Анализ бизнес-показателей
- Продвинутый SQL
- Проект с реальным заказчиком в Мастерской
В Мастерской, внутри Практикума, вы решите актуальную задачу от реального заказчика, что пополнит ваше портфолио и станет дополнительным плюсом при поиске работы. - Статистический анализ данных
- Принятие решений в бизнесе
- Основы машинного обучения
- Дополнительный курс: теория вероятностей
Вы вспомните или изучите основные понятия теории вероятностей, такие как независимые, противоположные и несовместные события, на простых примерах и увлекательных задачах, что поможет вам лучше ориентироваться в работе с числами и строить логические рассуждения. - Дополнительный курс: линейная алгебра и алгоритмы
Вы изучите основы линейной алгебры и принципы работы с алгоритмами. Это улучшит ваши шансы при собеседованиях и позволит претендовать на вакансии с повышенными требованиями к фундаментальным знаниям. - Дополнительный курс: практика Python
Вы пройдете несколько лабораторных занятий с дополнительными задачами по языку программирования Python и узнаете, как извлекать данные из веб-ресурсов. - Итоговый проект
Докажите, что вы освоили новую профессию: выберите одну из пяти областей (банки, розничная торговля, игры, мобильные приложения, электронная коммерция), уточните задачу заказчика и пройдите все этапы анализа данных, подобно реальной рабочей ситуации. Описание шагов в проекте будет отсутствовать, и вы будете самостоятельно решать задачи.
Аналитика данных обучение с нуля →
Курс «Аналитик данных» [Международная школа профессий]
Ссылка на курс: https://online.videoforme.ru/computer-programming-school/analyst-prof-web
Информация о курсе: стоимость — 48 500 ₽
Станьте профессионалом в области анализа данных: владейте навыками работы с системами управления базами данных (СУБД), создавайте отчеты и визуализируйте информацию в инструменте Power BI, а также освоите использование Python для взаимодействия с базами данных.
В процессе обучения вы освоите:
- Применение Python для анализа данных
- Составление SQL-запросов для анализа данных
- Визуализацию данных с использованием Power BI.
Программа обучения включает в себя следующие этапы:
- Изучение веб-аналитики
- Применение SQL в анализе данных
- Работа с Python в контексте аналитики
- Создание отчетов и визуализация данных в Power BI.
Курс «Аналитик данных» - обучение в Специалист
Ссылка на курс: https://www.specialist.ru/track/dp-andan
Информация о курсе: стоимость — 183 590 ₽ - 211 790 ₽
По завершении обучения в рамках программы вы сможете:
- Определять соответствующие инструменты и методы для решения основных задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками.
- Применять методы статистики для анализа финансово-хозяйственной деятельности компании.
- Эффективно использовать инструменты и функции Excel для анализа и обработки данных, создавать формулы массивов для обработки данных.
- Анализировать данные на основе отчетов, разрабатывать дашборды в Tableau.
- Применять сложные конструкции SQL.
- Создавать и использовать программные механизмы для глубокого исследования данных.
- Строить комбинированные отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм, создавать наглядные отчеты с привязкой к географическому расположению с 3D Map.
- Выполнять различные трансформации с исходными данными для получения нормированных таблиц.
- Использовать DAX Studio для вычислений.
- Загружать и преобразовывать данные в Power BI Desktop из внешних источников.
- Импортировать данные из модели Power Pivot, созданной в Microsoft Excel.
Курсы, включенные в дипломную программу:
- Основы работы с большими данными (Data Science).
- Введение в статистику.
- Microsoft Excel. Уровень 2. Расширенные возможности.
- Microsoft Excel. Уровень 3. Анализ и визуализация данных.
- Основы работы с Tableau – визуализация и анализ данных.
- Анализ данных на языке SQL.
- Data Mining на платформе Microsoft (Excel + SQL Server).
- Microsoft Excel. Уровень 6. Бизнес-аналитика с Power Pivot: создание модели, построение дашбордов.
- Microsoft Excel. Уровень 7. Создание запросов Power Query: преобразования и консолидация данных.
- Microsoft Excel. Уровень 8. Углубленное изучение модели Power Pivot и языка DAX.
- Динамические отчеты в Power BI Desktop.
Обучение аналитике данных с нуля →
Курс «Аналитик данных» [Бруноям]
Ссылка на курс: https://brunoyam.com/online-kursy/data-analytics
Стоимость обучения на аналитика данных — 59 900 ₽
В течение 4 месяцев вы пройдете путь от начинающего специалиста до джуниор-аналитика данных. В ходе этого процесса шаг за шагом освоите навыки работы с SQL, Python, библиотекой Pandas, проведение А/В-тестирования, использование инструментов как Tableau и Superset, а также другие необходимые инструменты. Этот курс предоставляет достаточную базу для принятия обоснованных решений на основе данных.
Возможность прохождения курса предоставляется в любом месте, при этом имеется расписание и сроки сдачи заданий. Вы воспользуетесь предзаписанными видеолекциями и интерактивными онлайн-встречами с опытными преподавателями. Программа включает в себя изучение теории, практику с инструментами и анализ кейсов.
Курс разработан с учетом требований компаний к аналитикам данных, обеспечивая быстрое закрепление материала и его практическое применение через проекты. На каждом этапе обучения вас будет сопровождать личный наставник.
В рамках курса вы изучите следующие темы:
- Основы аналитики
- Основы Python: типы данных, особенности
- Библиотека Pandas
- Основы SQL
- Исследовательский анализ данных (EDA)
- Статистический анализ данных
- Проведение A/B-тестирований
- Анализ бизнес-показателей
- Визуализация в Tableau
- PowerBI
- Основы прогнозирующего моделирования
- Анализ временных рядов
- Работа с большими данными: этика данных.
Курс «Аналитик данных» [Stepik]
Ссылка на курс: https://stepik.org/course/121043/promo
Информация о курсе: стоимость — 2 900 ₽
На данный момент, специализация "Аналитик данных" включает три курса:
- SQL для всех
В рамках этого курса вы освоите навыки SQL до уровня написания сложных запросов и примените их на данных торговой компании в одной из самых распространенных систем управления базами данных. - SQL для всех. Level Up
Переходя на следующий уровень, мы начнем создавать таблицы и базы данных, изучим оконные функции на практике и оптимизируем анализ данных, используя полезные лайфхаки. - Python: анализ данных с Pandas
Этот курс фокусируется на практической работе с библиотекой Pandas. Вы ознакомитесь с необходимой теорией и закрепите ее, решая множество практических задач.
Курс «Data Analyst» [ФПМИ МФТИ]
Ссылка на курс: https://fpmi-edu.ru/data-analyst
Информация о курсе: стоимость — 192 000 руб.
Чего вы освоите в ходе обучения?
- Основы использования инструментов и подходов в Python для начала работы с данными.
- Конфигурирование и автоматизация процессов сбора, трансформации, очистки и первичного анализа данных с использованием SQL.
- Применение ключевых математических методов и основ статистики в рабочих задачах.
- Визуализация данных с использованием различных средств: Google Sheets, Excel, Python, Power BI, Tableau.
Структура программы курса:
- Python и инструменты машинного обучения
- Базовый SQL (Модуль из курса "SQL для прикладных задач")
- Теория вероятностей и математическая статистика (Модули из курса "Математика для анализа данных")
- Инструменты анализа и визуализации данных.
Курс «Аналитик данных» [Karpov.Courses]
Ссылка на курс: https://karpov.courses/analytics
Информация о курсе: стоимость — 80 000 ₽
План обучения:
- Программирование на Python в сфере обработки данных.
- Использование системы контроля версий Git.
- Знакомство и работа с языком SQL.
- Теория вероятностей. Практические аспекты статистики. Проведение и анализ A/B-тестов.
- Визуализация данных.
- Развитие продукта.
- Аналитика продукта.
- Использование Airflow для оркестрации задач.
- Советы по поиску работы в данной области.
- Завершающий проект.
Специалист по анализу данных: обучение →
Курс «Hard аналитика» [Karpov.Courses]
Ссылка на курс: https://karpov.courses/analytics-hard
Информация о курсе: стоимость — 120 000 ₽
На данном курсе вы освоите навыки:
- Разработка системы отчётности и создание удобных дашбордов для компании.
- Глубокое понимание структуры аналитических хранилищ. Навыки работы с большими объемами данных (Spark и Clickhouse) и эффективное взаимодействие с командой DWH.
- Способность проектировать и внедрять разноуровневые эксперименты с использованием нескольких моделей машинного обучения для решения аналитических и исследовательских задач.
- Освоение методов планирования, проведения и анализа экспериментов на всех этапах: от концепции бизнес-идеи до применения результатов для обеспечения роста компании.
Курс «Аналитик данных» [Bang Bang Education]
Ссылка на курс: https://bangbangeducation.ru/program/data-analyst
Информация о курсе: стоимость — 82 500 ₽
Получите навыки основных инструментов анализа данных: Excel, SQL, Python и BI-системы. Дополните свое портфолио 20 практическими задачами и до 10 проектами. Пройдите 5 полных циклов обработки данных — от сбора до визуализации.
Что вы освоите:
- Выполнение первичного анализа данных в Excel и Google-таблицах.
- Подключение к данным с использованием SQL и анализ в Python.
- Проверка гипотез с использованием A/B-тестов.
- Создание дашбордов в Tableau, PowerBI и FineBI.
Программа курса:
- Введение в профессию
- Работа с таблицами
- Основы статистики и теории вероятностей
- Основы SQL и баз данных
- Основы программирования на Python
- Работа с Git
- Обработка больших данных и машинное обучение
- Визуализация данных в Tableau
- Анализ показателей и метрик
- Дипломный проект
- Подготовка к трудоустройству.
Курс «Аналитик данных» [НИУ ВШЭ]
Ссылка на курс: https://www.hse.ru/edu/dpo/557704084
Информация о курсе: стоимость — 390 000 ₽
В процессе обучения вы освоите язык программирования Python и научитесь использовать его для сбора, обработки, визуализации и анализа данных. Вы также получите базовые знания в области статистики и машинного обучения, а также овладеете профессиональными методиками работы над реальными задачами бизнеса.
Программа курса включает в себя:
- Python для автоматизации и анализа данных
- SQL
- Прикладная статистика
- A/B-тестирование
- Бизнес-аналитика
- Машинное обучение
- Анализ продуктов
- Хранилище данных (Data Warehouse)
- Завершающий проект.
Курс «Аналитик данных» [Арнион]
Ссылка на курс: https://arnion.ru/analitik-dannyh-kurs-obucheniya-professii-za-6-mesyaczev/
Информация о курсе: стоимость — 69 000 руб.
Учебный план включает следующие модули:
- Работа с электронными таблицами (Excel и Google Sheets): анализ данных, импорт и экспорт таблиц, функции, применяемые в анализе данных, построение наглядных диаграмм, использование Google Forms для сбора и обработки данных, анализ отчетов по продажам, прогнозирование продаж, расчет юнит-экономики продукта.
- Базы данных MS Access / LibreOffice Base: знакомство с базами данных, создание запросов, управление связями между таблицами, импорт и экспорт данных, ключевые поля, создание отчетов, работа в учебной базе данных.
- SQL: серверные СУБД, установка и настройка MySQL, использование SQLyog, основные операторы SQL, внутренние и внешние связи между таблицами, работа с большими массивами данных, нормализация, создание отчетов с использованием хранимых процедур и представлений, анализ категорий товаров и продаж в базе данных.
- Python для анализа данных: установка среды разработки на Python, создание простого графического интерфейса, основные операторы языка, применение математической статистики для бизнеса, обработка данных из базы данных и электронных таблиц с использованием Python, знакомство с языком анализа данных R.
- Python для визуализации данных и PowerBi: библиотека Numpy, вычислительные задачи, библиотека Pandas, подготовка данных для визуализации на Python, когортный анализ, подключение к веб-серверу для получения данных по API, визуализация данных с использованием Microsoft PowerBI, подключение различных источников данных к PowerBI.
- Веб-аналитика: сквозная аналитика для интернет-магазина, настройка систем статистики (Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика), понятие dataLayer в Google Tag Manager, электронная коммерция, когортный анализ в интернет-магазине, использование Google Data Studio, A/B тестирование, расчет достоверности теста, анализ мобильного приложения.
- Дипломная работа: проверка гипотез для интернет-проекта, подготовка и анализ А/B теста, создание отчета и презентации по результатам работы.
Курсы обучения по аналитике данных для начинающих →
Бесплатные курсы аналитики данных, видео и уроки для аналитиков данных
Курс «Введение в аналитику» [Skillbox]
Ссылка на курс: https://skillbox.ru/course/introduction-to-analytics-free/
Познакомитесь с актуальными профессиями в области аналитики, пройдете тест на профориентацию и определите, какая область вас привлекает больше всего.
Что вы освоите:
- Основы аналитического мышления
Усвоите полезные методы и приемы, которые помогут вам принимать более обоснованные и разумные решения в личной и профессиональной жизни. Узнаете, насколько часто аналитика играет важную роль в повседневности (подсказка: гораздо чаще, чем вы думаете). - Ориентирование в аналитических профессиях
Разберетесь с тем, с какими задачами и инструментами сталкиваются аналитики разных специализаций и какие навыки ценятся работодателями. Выясните, действительно ли необходимо техническое образование и есть ли место для творчества в данной профессии. - Понимание стратегии развития в аналитике
Узнаете, с чего начать свой путь в этой области и какое направление выбрать, учитывая ваши интересы, увлечения, склонности, текущие навыки и знания. Поймете, какие soft skills являются обязательными, что такое грейд и как его улучшить.
Содержание курса:
- Понятие аналитики
Познакомитесь с устройством курса и изучите карту профессий. Поймете, зачем изучать аналитику и нужно ли обязательно техническое образование. Разберете 5 распространенных мифов о профессии, которые могут вызывать беспокойство и сомнения. - Разнообразие профессий в аналитике
Узнаете, какие функции выполняют аналитики, какими навыками они обладают, с какими данными они работают и в каких компаниях они трудятся в различных областях. Протестируете себя в каждой из этих профессий и оцените перспективы карьерного роста. - Выбор направления в аналитике и стратегии развития
Разберетесь, какие soft skills важны для будущего аналитика и как вести общение с заказчиком. Пройдете тест на профориентацию и определите, какая область в аналитике вас наиболее привлекает.
Аналитик данных: обучение бесплатно с нуля →
Курс «Аналитика данных с нуля» [SkillFactory]
Ссылка на курс: https://skillfactory.ru/data-analyst-free-microkurs
В рамках краткосрочного обучающего курса вы получите сжатую информацию, необходимую для вступления в новую профессию: от обязательных навыков до эффективных стратегий прохождения собеседований, от рассмотрения кейсов до подробного анализа используемых инструментов.
По окончании курса вы:
- Будете понимать различия между разными видами аналитиков и их областями деятельности.
- На реальных примерах кейсов познакомитесь с особенностями работы аналитиков.
- Найдете свою нишу в широком спектре направлений анализа данных.
- Начнете ориентироваться в современных инструментах, используемых аналитиками.
- Познакомитесь с тем, как привлечь внимание отдела кадров: узнаете секреты создания идеального резюме и успешного прохождения собеседования.
Курсы аналитика данных бесплатно →
Курс «Какую профессию выбрать в анализе данных» [Яндекс.Практикум]
Ссылка на курс: https://practicum.yandex.ru/start-in-data/
Если ваша цель – получить востребованную профессию и заниматься анализом данных, данный курс поможет вам сделать осознанный выбор.
Вы узнаете разнообразие видов аналитиков и их функциональные обязанности, с чем столкнуться в работе, а также какие зарплатные ожидания могут быть. Это обеспечит вам легкость в выборе направления, соответствующего вашим интересам.
Тематика уроков в рамках курса включает в себя:
- Шаги по становлению аналитиком: основные этапы действий.
- Структура индустрии анализа данных и пути профессионального развития в этой области.
- Ключевые навыки, необходимые для успешной деятельности.
- Реальные задачи, с которыми сталкиваются аналитики.
- Различные уровни профессионального роста.
- Критерии выбора специальности и на что обратить внимание.
- Детальный обзор профессиональных областей: задачи, возможности карьерного роста, уровень заработной платы.
Курс «Аналитик данных: с нуля до разработки прикладных решений для бизнеса» [Академия Курс «Сигма»]
Ссылка на курс: https://dpo.edu-sigma.ru/program/analystforbusiness
На данном курсе вы приобретете навыки обработки и анализа данных, применяя методы машинного обучения, а также освоите навыки их визуализации.
Структура программы включает в себя:
- Введение в профессиональную сферу
- Основы языка программирования Python
- Сбор и предварительная обработка данных
- Проведение исследовательского анализа данных с использованием Python
- Основы языка SQL
- Разбор практических кейсов.
Курс «Введение в анализ данных» [VK Education]
Ссылка на курс: https://education.vk.company/program/217
Содержание учебной программы:
- Основы синтаксиса Python
- Применение библиотек Pandas и Numpy
- Визуализация данных с использованием Python
- Фундаментальные понятия математической статистики
- Проведение статистических тестов. Параметрические методы
- Проведение статистических тестов. Непараметрические методы и формирование доверительных интервалов
- Знакомство с синтаксисом SQL.
Также обратите внимание на эти бесплатные курсы, лекции, уроки, мастер-классы и интенсивы аналитика данных
Курс аналитик данных от NEITRINO MARTIN
Обучение аналитике данных с нуля
Аналитик данных кто это
Суть работы аналитика данных
Аналитик данных: что нужно знать
Чем занимается аналитик данных простыми словами
Аналитик данных отзывы о работе
Как стать аналитиком данных с нуля
Аналитик данных пример работы
Как я стал дата аналитиком
Вопросы и ответы про аналитика данных
Аналитик данных кто это и что делает
Аналитик данных — это специалист, который занимается сбором, обработкой, анализом и интерпретацией данных. Главная его задача — находить скрытые закономерности и тренды в данных, чтобы помочь организациям принимать более обоснованные решения.
Например, аналитик данных в розничной торговле может анализировать данные о продажах, чтобы выявить наиболее популярные товары и оптимизировать запасы. В сфере здравоохранения аналитик может работать с данными пациентов для улучшения качества медицинского обслуживания и прогнозирования эпидемий.
Аналитика данных это
Аналитика данных — это процесс исследования, интерпретации и визуализации данных для извлечения полезной информации и принятия обоснованных решений. Она включает в себя использование различных методов, алгоритмов и инструментов для анализа данных, которые могут поступать из различных источников, таких как базы данных, текстовые файлы, логи веб-серверов и многое другое.
Что такое аналитические данные
Аналитические данные — это информация, полученная в результате анализа различных исходных данных. Суть аналитических данных заключается в том, чтобы помочь организациям, компаниям и отдельным лицам принимать обоснованные решения, основанные на релевантной информации.
Какие навыки нужны аналитику данных
Давайте вместе разберем, какие навыки нужны для этого.
1. Основные технические навыки
- Программирование: владение языками программирования, такими как Python или R. Это необходимо для обработки данных, написания скриптов и автоматизации повторяющихся задач.
- Работа с базами данных: знание SQL (и NoSQL систем) для извлечения и управления данными.
- Анализ данных: опыт работы с инструментами анализа данных, такими как Excel, Pandas, NumPy, и т.п.
2. Навыки визуализации данных
- Визуализационные инструменты: умение использовать инструменты для визуализации данных, такие как Tableau, Power BI или Matplotlib, Seaborn в Python.
- Построение графиков: знание принципов построения читабельных и информативных графиков, диаграмм.
3. Статистика и математика
- Основные статистические методы: понимание и применение базовых статистических методов и моделей (регрессия, тесты гипотез).
- Математический анализ: знание основ математического анализа и теории вероятностей.
4. Навыки работы с большими данными
- Big Data технологии: опыт работы с технологиями для обработки больших данных, такими как Hadoop или Spark.
- Хранилища данных: знание принципов работы с дата-центрами и хранилищами данных.
5. Машинное обучение
- Базовые модели и алгоритмы: понимание основных алгоритмов машинного обучения и умение их применять (например, кластеризация, классификация, регрессия).
- Практические навыки: Опыт работы с библиотеками машинного обучения, такими как Scikit-Learn, TensorFlow, Keras.
6. Навыки решения проблем
- Критическое мышление: умение анализировать проблемы, находить причины и предлагать решения.
- Креативность: способность подходить к задачам нестандартно и предлагать новые методы анализа и визуализации данных.
7. Навыки коммуникации
- Письменная и устная речь: умение чётко и понятно излагать свои мысли, как в письменной, так и в устной форме.
- Презентационные навыки: способность эффективно презентовать свои аналитические находки и объяснять сложные концепции аудитории с разным уровнем подготовки.
8. Бизнес-знания
- Понимание бизнес-процессов: знание основных бизнес-процессов и умение связывать их с данными.
- Погружение в предметную область: способность быстро погружаться в предметную область и понимать специфические для бизнеса задачи.
9. Проектное управление
- Управление временем: навыки планирования и управления временем для выполнения проектов в срок.
- Командная работа: опыт работы в команде и умение делегировать задачи.
10. Системное мышление
- Понимание целостности: умение видеть все элементы системы и их взаимосвязи.
Эти навыки помогут в успешной карьере аналитика данных. Если планируешь развиваться в этой сфере, выбирай области, которые тебе наиболее интересны, и развивайся профессионально!
Какими качествами должен обладать аналитик данных
Аналитик данных должен обладать рядом важных качеств и навыков, чтобы эффективно выполнять свою работу. Давайте рассмотрим основные из них:
1. Технические навыки
- Знание языков программирования: Python, R, SQL — это основные инструменты анализа данных.
- Работа с большими данными: владеет инструментами для работы с большими объемами данных (например, Hadoop, Spark).
- Опыт работы с инструментами визуализации: Power BI, Tableau, Looker.
2. Аналитические и критические навыки
- Способность анализировать и интерпретировать данные: умение делать выводы на основе данных.
- Умение находить решения сложных задач: способность подходить к проблеме с разных сторон и искать оптимальные пути решения.
3. Математические и статистические знания
- Знание статистики: понимание вероятности и статистических методов.
- Математическое мышление: способность применять математические концепции для решения проблем.
4. Бизнес-ориентированность
- Понимание бизнес-процессов: знание, как данные могут влиять на бизнес-решения.
- Коммуникационные навыки: способность ясно и доступно объяснять свои выводы и предложения бизнес-командам.
5. Мягкие навыки (soft skills)
- Внимательность к деталям: умение замечать мелкие, но важные детали.
- Организованность: планировать и структурировать свою работу.
- Гибкость и адаптивность: способность быстро адаптироваться к изменениям в проектах и задачах.
6. Постоянное обучение и саморазвитие
- Желание учиться: постоянно совершенствовать свои навыки и знания.
- Следование трендам: быть в курсе новейших технологий и методологий в анализе данных.
Аналитик данных: зарплата
Зарплаты аналитиков данных могут варьироваться в зависимости от опыта, местоположения и отрасли. Общие тенденции следующие:
- Средняя зарплата аналитика данных в России составляет примерно от 100,000 до 150,000 рублей в месяц.
- Опытные аналитики данных могут зарабатывать больше, вплоть до 200,000 рублей и выше.
Сколько зарабатывает аналитик данных в москве
Москва традиционно предлагает более высокие зарплаты по сравнению с другими регионами России:
- Средняя зарплата аналитика данных в Москве составляет от 120,000 до 180,000 рублей в месяц.
- Высококвалифицированные специалисты могут зарабатывать более 200,000 рублей в месяц.
Аналитик данных джуниор зарплата
Начинающие специалисты или джуниор аналитики данных обычно получают:
- Средняя зарплата джуниор аналитика данных в России составляет примерно от 60,000 до 100,000 рублей в месяц.
- В Москве джуниор аналитики данных могут зарабатывать от 90,000 до 120,000 рублей в месяц.
Аналитик данных перспектива и востребованность профессии
Настоящее время является благоприятным периодом для работы в области анализа данных. Спрос на квалифицированных специалистов по анализу данных продолжает расти.
1. Спрос на рынке труда
Множество компаний осознало ценность данных, поэтому спрос на специалистов по анализу данных растет. Поиск специалистов ведется в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, маркетинг, розничную торговлю и технологии.
2. Технологии и инструментарий
Современные технологии и инструменты анализа данных постоянно развиваются. Это включает машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных и визуализацию данных. Специалисты, владеющие этими инструментами, становятся ещё более ценными для компаний.
3. Конкурентное преимущество
Компании, которые активно анализируют данные, получают значительное конкурентное преимущество. Это делает аналитиков данных ключевыми фигурами в стратегическом планировании и принятии решений.
4. Карьерные возможности
Аналитики данных могут двигаться по карьерной лестнице, переходя на более высокие должности, такие как старший аналитик, менеджер по анализу данных, Data Scientist или даже Chief Data Officer (CDO).
5. Заработная плата
В целом, профессия аналитика данных считается высокооплачиваемой. Выплаты варьируются в зависимости от региона, опыта и специфики работы, но общий тренд положителен.
Где работают аналитики данных
Вот 10 сфер, где они обычно работают:
- Финансовые услуги: банки, страховые компании и инвестиционные фирмы часто используют аналитиков данных для оценки рисков, прогнозирования рыночных тенденций и повышения операционной эффективности.
- Здравоохранение: медицинские учреждения и фармацевтические компании нанимают аналитиков данных для улучшения диагностики, эффективности лечения и управления медицинскими данными.
- Телекоммуникации: компании этой сферы анализируют данные о клиентских поведениях и использовании услуг для улучшения качества сервиса и разработки новых продуктов.
- Потребительские товары и услуги: ритейлеры и производители используют аналитиков данных для анализа покупательских предпочтений, управления запасами и оптимизации маркетинговых стратегий.
- Информационные технологии: IT-компании нуждаются в аналитиках данных для мониторинга производительности систем, анализа пользовательского поведения и разработки новых технологий.
- Энергетика и коммунальные услуги: энергетические компании анализируют данные для улучшения расхода ресурсов, прогнозирования потребностей и повышения надежности сетей.
- Государственные учреждения: в правительственных структурах аналитики данных помогают в разработке политик, оценке эффективности программ и управлении большими объемами данных.
- Образование: учебные заведения используют данные для улучшения учебных программ, анализа успеваемости студентов и повышения качества образования.
- Транспорт и логистика: компании этой сферы полагаются на аналитику данных для оптимизации маршрутов, управления цепочками поставок и снижения издержек.
- Медиа и развлечения: медиа-компании анализируют поведение аудитории для создания контента, оптимизации рекламных кампаний и прогнозирования трендов.
Обучение аналитик данных: вузы в России и куда поступать
В России существует множество университетов, которые предлагают обучение по специальности "Аналитика данных" или смежным направлениям, ниже вы найдете ответ на вопрос "куда пойти учиться на аналитика данных".
- Московский физико-технический институт (МФТИ) - один из ведущих технических университетов в России. Здесь можно получить образование в области прикладной математики и информатики, что является основой для аналитики данных.
- Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) - один из лучших университетов в области экономических и социальных наук. В ВШЭ есть программы, специально направленные на аналитику данных и большие данные.
- Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) - один из старейших университетов России, предлагающий широкий спектр программ в области математики, компьютерных наук и прикладной информатики.
- Уральский федеральный университет (УрФУ) - предлагает программы по информационным технологиям и анализу данных, а также множество исследований в этом направлении.
- Новосибирский государственный университет (НГУ) - университет, расположенный в сердце Сибирского научного центра, обладает сильными кафедрами математики и информатики.
- Институт прикладной математики имени М.В. Келдыша РАН (ИПМ РАН) - хотя это исследовательский институт, он также предлагает образовательные программы для подготовки аналитиков данных.
- Московский государственный университет (МГУ) - ведущий университет страны, известный своими сильными программами в области математики и компьютерных наук.
Некоторые из этих университетов также предлагают онлайн-курсы и программы дополнительного образования по аналитике данных, включая магистерские программы и курсы повышения квалификации.
Лучшие программы для анализа данных
Вот несколько самых популярных и лучших программ:
1. Python
Python часто используется для анализа данных благодаря богатой экосистеме библиотек, таких как:
- Pandas. Подходит для работы с таблицами данных, предоставляет мощные средства для обработки, очистки и анализа данных.
- NumPy. Используется для научных вычислений и работы с массивами данных.
- Matplotlib и Seaborn. Библиотеки для визуализации данных.
- Scikit-learn. Библиотека для машинного обучения, включающая множество алгоритмов и инструментов для анализа данных.
2. R
R — это еще один мощный язык программирования, специально разработанный для статистического анализа и визуализации данных. Он широко используется исследователями и аналитиками данных благодаря следующим библиотекам:
- ggplot2. Одно из лучших средств для создания графиков и диаграмм.
- dplyr и tidyr. Для манипуляций данными.
- caret. Для машинного обучения и анализа данных.
3. Tableau
Tableau — популярное программное обеспечение для визуализации данных и бизнес-аналитики. Оно позволяет создавать интерактивные и информативные визуализации, которые легко понять и использовать для принятия решений.
4. Microsoft Power BI
Power BI — инструмент от Microsoft для анализа и визуализации данных. Он позволяет создавать дэшборды и отчеты, объединять данные из различных источников и делиться ими с коллегами.
5. Excel
Microsoft Excel остается одним из самых популярных инструментов для базового анализа данных благодаря своей доступности и широкому набору функций, таких как ВПР, фильтры, сводные таблицы и диаграммы.
6. SAS
SAS — это мощный инструмент для статистического анализа данных, который широко используется в различных отраслях, включая страхование, здравоохранение и финансовый сектор. Он предлагает богатый набор функций для анализа больших данных и прогностической аналитики.
7. SQL
SQL (Structured Query Language) используется для управления и анализа данных в реляционных базах данных. Его часто используют аналитики данных для извлечения данных из баз данных и выполнения различных операций над этими данными.
Как стать аналитиком данных и как научиться самому
Пошаговый план, который поможет вам начать этот путь и развиваться в профессии аналитика данных.
1. Основы математики и статистики
Анализ данных требует хорошего понимания математики и статистики. Основные темами включают:
- Статистика: вероятности, распределения, тестирование гипотез.
- Математика: линейная алгебра, исчисление.
2. Основы программирования
Вам понадобится знание языков программирования и инструментов для анализа данных:
- Python: самый популярный язык в этой среде. Рекомендуется изучить библиотеки для анализа данных, такие как Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
- R: используется в академическом и исследовательском контексте. Полезно знать для продвинутого статистического анализа.
- SQL: основной язык для работы с базами данных.
3. Обучение и курсы
Есть множество онлайн-курсов и ресурсов, которые помогут вам освоить аналитические навыки.
4. Получение практического опыта
Теория - это важно, но практика - это ключ к пониманию и улучшению навыков. Вот несколько способов получить опыт:
- Проекты: выбирайте реальные задачи и пытайтесь их решать. Это могут быть данные, доступные в интернете, или данные из курсов.
- Интерны и стажировки: работа в реальных компаниях под руководством опытных специалистов.
- Кагл: участие в соревнованиях на платформе Kaggle поможет улучшить навыки работы с данными и решить интересные задачи.
5. Инструменты анализа данных
Овладение инструментами и платформами анализа данных:
- Excel: мощный инструмент для начального анализа данных.
- Tableau и Power BI: инструменты для визуализации данных.
Что делает аналитик данных в it
Вот основные обязанности и задачи:
1. Сбор и извлечение данных
- Источники данных: аналитик данных собирает данные из различных источников, таких как базы данных, API, файлы CSV, журналы сервера и так далее.
- Инструменты и технологии: SQL, Python (с библиотеками вроде Pandas), ETL-процессы (Extract, Transform, Load), инструменты для работы с большими данными (как Hadoop, Spark).
2. Чистка и подготовка данных
- Удаление шумов: удаление дубликатов, исправление или удаление некорректных или неполных данных.
- Трансформация данных: преобразование данных в нужный формат для дальнейшего анализа, нормализация или агрегирование данных.
3. Анализ данных и визуализация
- Статистический анализ: применение методов статистики для выявления трендов, корреляций, аномалий.
- Визуализация данных: использование инструментов вроде Tableau, Power BI, matplotlib и Seaborn в Python для создания графиков и отчетов, которые легко интерпретировать.
4. Моделирование и прогнозирование
- Машинное обучение: построение и тренировка моделей машинного обучения для прогнозирования и классификации.
- Инструменты и библиотеки: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch.
5. Интерпретация результатов и представление данных
- Отчеты и презентации: подготовка подробных отчетов и презентаций для менеджмента и других заинтересованных сторон.
- Рекомендации: предоставление рекомендаций на основе анализа данных для улучшения бизнес-процессов и стратегий.
6. Взаимодействие с другими командами
- Коммуникация: тесное сотрудничество с разработчиками, продукт-менеджерами, маркетинговыми командами и руководством для понимания их потребностей и представления результатов анализа.
Онлайновые курсы и платформы
- Coursera: курсы от ведущих университетов и компаний, таких как Stanford, Johns Hopkins, Google.
- Udacity: узкоспециализированные наностепени (nanodegrees) в аналитике данных и машинном обучении.
- DataCamp: акцент на интерактивных курсах программирования и анализа данных.
- Kaggle: задачи аналитики данных в форме соревнований и учебных курсов.
Самостоятельное обучение
- Книги: например, "Python для анализа данных" Уэс МакКинни, "Предсказуемые победы" Тобиаса Бааша и другие.
- Блоги и статьи: Towards Data Science, Analytics Vidhya.
- YouTube каналы: Data School, Corey Schafer, StatQuest с Джошом Старинером.
Практика
- Kaggle: помимо курсов, здесь есть множество наборов данных для самостоятельной работы.
- Проекты: создайте свои проекты по анализу данных. Это может быть анализ данных из открытых источников (каталоги, API и т.д.).
- Online соревнования: присоединяйтесь к соревнованиям на платформах, таких как Kaggle, DrivenData, и другие.
Где получить опыт аналитику данных
1. Образовательные программы
- Онлайн-курсы и платформы: Skillbox, Coursera, Stepik, Яндекс.Практикум, GeekBrains и другие предлагают множество курсов, сосредоточенных на анализе данных, программировании и работе с инструментами аналитики.
- Университеты и колледжи: множество вузов, таких как ВШЭ, МГУ, СПбГУ, предлагают программы и курсы по анализу данных и смежным дисциплинам.
2. Стажировки и практики
- Технологические компании: Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, ВТБ и другие крупные ИТ и финансовые компании регулярно набирают стажеров и проводят летние практики для студентов.
- Малые и средние предприятия (SMEs): часто ищут молодых специалистов для выполнения конкретных задач или проектов.
3. Обучение на рабочем месте
- Программы развития сотрудников: многие компании предлагают внутренние программы повышения квалификации, где можно обучаться и одновременно применять знания на практике.
- Менторство и коучинг: найди опытного аналитика, который сможет тебя направлять и консультировать.
4. Проектная работа и фриланс
- Фриланс-платформы: Work-zilla, FL.ru, Upwork – попробуй выполнить несколько фриланс-проектов, чтобы наработать портфолио.
- Hackathons и Kaggle: участвуй в хакатонах и соревнованиях на Kaggle, чтобы получить реальный опыт работы над серьезными задачами.
5. Сообщества и конференции
- Митапы и конференции: участвуй в мероприятиях, организуемых сообществами аналитиков данных, такими как Moscow Data Science Meetup, чтобы познакомиться с коллегами и узнать о современных трендах.
- Онлайн-сообщества: присоединяйся к форумам, Telegram-каналам и группам в соцсетях, посвященных аналитике данных.
Задачи для дата аналитика
1. Сбор данных
Примеры задач:
- Парсинг данных из веб-источников: написание скрипта для сбора данных с веб-сайтов.
- Работа с API: получение данных с помощью API различных сервисов, например, соцсетей или бирж.
2. Обработка и очистка данных
Примеры задач:
- Очистка данных: удаление дубликатов, исправление ошибочных значений, работа с пропусками в данных.
- Преобразование данных: преобразование форматов данных, создание новых переменных.
3. Анализ данных
Примеры задач:
- Анализ временных рядов: прогнозирование на основе исторических данных.
- Корреляционный анализ: поиск взаимосвязей между переменными.
- Сегментация: кластеризация данных для выделения групп наблюдений с похожими характеристиками.
4. Визуализация данных
Примеры задач:
- Создание графиков и диаграмм: использование библиотек, таких как Matplotlib, Seaborn или Tableau.
- Интерактивные панели: разработка дашбордов с использованием Power BI или Tableau для мониторинга KPI.
5. Моделирование
Примеры задач:
- Построение моделей машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация.
- Оценка моделей: использование метрик для оценки качества модели, таких как точность, полнота, F1-score.
6. Отчетность
Примеры задач:
- Создание отчетов: составление документированных отчетов на основе проведенного анализа.
- Презентации: подготовка слайдов для представления результатов анализа перед заинтересованными сторонами.
7. Автоматизация процессов
Примеры задач:
- Автоматизация ETL-процессов: использование инструментов, таких как Apache Airflow, для автоматизации процессов извлечения, трансформации и загрузки данных.
- CI/CD для моделей: настройка процессов непрерывной интеграции и деплоя для моделей машинного обучения.
Примеры конкретных задач
- Анализ клиентской базы: выделение наиболее прибыльных клиентов на основе их покупательной активности.
- Прогноз продаж: построение модели для прогноза объемов продаж на следующий квартал на основе исторических данных.
- Анализ текучести кадров: определение факторов, влияющих на увольнение сотрудников, и разработка модели для прогноза оттока персонала.
Задачи на собеседовании аналитика данных
Обычно задачи делятся на несколько категорий: статистика и анализ данных, SQL, работа с Excel или Google Sheets, задачи на программирование (Python, R), бизнес-кейсы и визуализация данных. Давай рассмотрим примеры из каждой категории с объяснениями:
1. Статистика и анализ данных
- Задача: у вас есть набор данных с продажами товаров в разных регионах. Как бы вы определили, есть ли значимые различия в продажах между регионами?
- Объяснение: здесь можно использовать t-тест или ANOVA для проверки значимых различий.
2. SQL
- Задача: напишите запрос, который вернет топ-5 продуктов по количеству продаж за последний месяц.
- Объяснение: используя функции LIMIT и ORDER BY, можно легко составить такой запрос.
Например:
SELECT product_name, COUNT(*) as sales_count FROM sales WHERE sale_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) GROUP BY product_name ORDER BY sales_count DESC LIMIT 5;
3. Работа с Excel/Google Sheets
- Задача: какой формулой вы посчитаете сумму продаж по каждому региону в таблице Excel?
Объяснение: например, используя функцию SUMIFS:
=SUMIFS(Range_to_Sum, Criteria_Range, Criteria)
4. Программирование (Python, R)
- Задача: напишите функцию на Python, которая принимает на вход список чисел и возвращает среднее значение, медиану и стандартное отклонение.
- Объяснение: используем библиотеки numpy и statistics:
import numpy as np from statistics import mean, median, stdevdef calculate_statistics(numbers):avg = mean(numbers)
med = median(numbers)
std_dev = stdev(numbers)
return avg, med, std_dev
5. Бизнес-кейсы
- Задача: представьте, что вы аналитик в интернет-магазине. Продажи показали снижение на 10% за последний квартал. Как вы подойдете к анализу этой ситуации?
- Объяснение: сначала нужно понять, что вызвало падение продаж, просмотреть данные по трафику, конверсии, среднему чеку, конкуренцию, маркетинговые активности и так далее. Затем сделать шаги по улучшению положения.
6. Визуализация данных
- Задача: постройте график изменений продаж по месяцам в Python.
- Объяснение: здесь можно использовать matplotlib или seaborn:
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pddata = pd.read_csv('sales_data.csv') data['sale_date'] = pd.to_datetime(data['sale_date']) monthly_sales = data.groupby(data['sale_date'].dt.to_period('M')).sum()plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(monthly_sales.index, monthly_sales['sales_amount']) plt.title('Monthly Sales') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Sales Amount') plt.show()
Аналитика баз данных что это такое
Аналитика баз данных — это комплексный процесс, включающий сбор, управление, анализ и интерпретацию данных, хранящихся в базах данных, с целью получения ценной информации и принятия обоснованных решений. Этот процесс может включать в себя различные методы и инструменты, подходящие для конкретных целей анализа, такие как статистические методы, машинное обучение и визуализация данных.
Должностная инструкция аналитика базы данных
Вот пример должностной инструкции для аналитика базы данных:
Общие положения
- Аналитик базы данных относится к категории специалистов.
- Аналитик базы данных подчиняется непосредственно начальнику отдела ИТ.
Квалификационные требования
- Высшее образование в области информационных технологий, математики или вычислительной техники.
- Знание основ программирования и баз данных.
- Опыт работы с СУБД (Системами управления базами данных), такими как SQL Server, MySQL, Oracle.
- Знание языков запросов (SQL).
- Навыки работы с большими объемами данных и инструментами их анализа.
- Умение работать с BI-инструментами (Power BI, Tableau и др.).
- Аналитическое мышление и внимательность к деталям.
- Способность работать в команде и коммуникабельность.
Должностные обязанности
- Анализ данных, извлекаемых из баз данных компании, для получения нужной информации.
- Разработка и оптимизация запросов к базе данных.
- Мониторинг производительности баз данных и выявление проблемных областей.
- Создание отчетов и визуализаций данных для различных департаментов компании.
- Поддержка пользователей баз данных, консультирование и обучение по вопросам работы с данными.
- Обеспечение безопасности данных и выполнение процедур резервного копирования.
- Участие в разработке и внедрении новых баз данных и систем хранения данных.
- Документирование процессов по управлению базами данных.
Права
- Запрашивать у руководства и сотрудников необходимые для выполнения своих обязанностей документы и информацию.
- Вносить предложения по улучшению работы компании, касающиеся своей компетенции.
- Проходить дополнительное обучение и аттестацию.
Ответственность
- За неисполнение или ненадлежащее исполнение своих обязанностей, установленных должностной инструкцией.
- За правонарушения, совершенные в процессе осуществления своей деятельности, в пределах, определенных действующим административным, уголовным и гражданским законодательством.
- За причинение материального ущерба в пределах, определенных действующим трудовым и гражданским законодательством.
Зачем sql системному аналитику
SQL системному аналитику необходимо для:
- Извлечения данных: формулирование запросов к базе данных для получения нужной информации.
- Анализа данных: проведение анализа, выявление закономерностей и тенденций.
- Создания отчетов: формирование отчетов для принятия бизнес-решений.
- Оптимизации процессов: улучшение и автоматизация рабочих процессов, связанных с данными.
Иными словами, знание SQL позволяет эффективно работать с базами данных, что является ключевым для системного анализа.
Что лучше аналитик данных или data science
Аналитик данных (Data Analyst) и специалист по Data Science (Data Scientist) выполняют различные, но взаимодополняющие роли. Как правило, Data Science требует более глубоких знаний в математике, программировании и статистике, что делает эту область более технически сложной.
Программирование или аналитика данных
Выбор между аналитикой данных и программированием зависит от ваших интересов и карьерных целей. Если вам нравится работать с данными, анализировать тренды, визуализировать информацию и принимать решения на основе данных, то аналитика данных может быть вашим выбором.
С другой стороны, если вас привлекает создание программ, решение логических задач, разработка приложений и систем, то программирование будет отличным вариантом. Оба направления перспективны, и каждый из них предлагает хорошие карьерные возможности и конкурентоспособную заработную плату.
Аналитика данных для бизнеса и экономики
Аналитика данных для бизнеса и экономики представляет собой процесс сбора, обработки и анализа значительных объёмов данных для поддержания информационно обоснованных управленческих решений. Она включает в себя использование статистических методов, математического моделирования и машинного обучения для выявления закономерностей, прогнозирования тенденций и оптимизации бизнес-процессов.
Настольная книга аналитика данных
- "Анализ данных с Python" – Весел Енджиън. Отличная книга для новичков и тех, кто хочет углубить свои знания в области анализа данных с использованием Python.
- "Питон для анализа данных" – Уэс Маккини. Эта книга популярна среди аналитиков, так как охватывает основные инструменты и методы анализа на Python.
- "Машинное обучение. Научный подход" – Питер Флэч. Отлично подходит для тех, кто хочет понять основы и глубину машинного обучения.
- "Статистика и котики. Введение в статистику и теорию вероятностей с примерами на Python и R" – Кори Шафер. Забавный и интересный подход к изучению статистики и теории вероятностей.
