Привет, коллеги!
Как продуктовый аналитик, я прекрасно понимаю, насколько сложно разобраться в огромном количестве бесплатных курсов по анализу и визуализации данных. Особенно, когда нужно не просто освоить теорию, а получить реально применимые навыки без лишних трат. Я сам столкнулся с этим вызовом и искал путь, который позволил бы мне овладеть передовыми инструментами и стать востребованным специалистом, способным создавать наглядные и полезные дашборды.
Позвольте поделиться с вами несколькими “быстрыми находками”, которые легли в основу моего списка рекомендаций:
Мой обзор лучших курсов по анализу и визуализации данных
После первого беглого взгляда на множество бесплатных курсов, я углубился в детали, чтобы понять, что каждый из них предлагает на самом деле. Мой подход был сугубо практическим: что я могу получить от курса, применимо ли это к моей работе, и стоит ли тратить на это время. Вот мои размышления по каждому из них:
ТОП 1. Бесплатный курс «Основы работы с DataLens» - Яндекс Практикум
Этот курс меня очень заинтересовал, так как DataLens становится все более востребованным инструментом. Для продуктового аналитика, как я, освоить новую BI-систему – это всегда плюс. Мне понравилось, что курс ориентирован на самостоятельное обучение и даёт практику на реальных кейсах. Я смог попробовать DataLens, а также вспомнить базовые вещи по Python и SQL, что оказалось очень полезным. Единственное, согласен с некоторыми отзывами — иногда решения даются "на тарелочке", но если подходить к задачам вдумчиво, это хорошая база.
- Цена: Бесплатный, без дедлайнов.
- Рейтинг: 4,5 на Отзовике, IRecommend и TutorTop
- Выпускники, нашедшие работу: 10 000 (по данным исследования НИУ ВШЭ)
- Продолжительность курса: 10–15 часов
- Целевая аудитория: Практикующие BI- и продуктовые аналитики, а также те, кто хочет настраивать графики и дашборды и имеет базовые знания в аналитике и визуализации данных.
- Количество модулей: 9 (6 доступны, 3 в разработке).
- Авторы: Роман Бунин, Павел Дубинин, Костас Спирилёв, Игорь Растокин, Александр Гинько.
- Особенности: Самостоятельное обучение онлайн в любое удобное время, практика на реальных кейсах, без сертификата.
Посмотреть курс на платформе Яндекс Практикум. Кстати, если потом решите пойти на что-то серьезное у них, можно получить выгоду, воспользовавшись инструкцией по клику.
ТОП 2. Визуализация данных: от скучных графиков к интерактивным дашбордам - Нетология
Визуализация — это то, с чем я работаю каждый день. Мне было важно найти что-то, что помогло бы мне улучшить свои дашборды и сделать их более наглядными. Этот курс обещал именно это — перевести "скучные графики" в "интерактивные дашборды", и в целом он справляется с этой задачей для начального уровня. Он отлично подходит для быстрого освежения или получения первых навыков по Power BI и Tableau. Длительность всего полмесяца, что очень удобно.
- Цена: Бесплатно.
- Длительность: 0.5 месяцев.
- Формат: онлайн.
- Особенности: практическая направленность с множеством реальных примеров, возможность работы с популярными инструментами для визуализации, такими как Power BI и Tableau.
Изучить курс по визуализации данных в Нетологии. Для будущих платных курсов в Нетологии, могу подсказать код WELCOME, дающий скидку.
ТОП 3. Изучаем основы аналитики в Power BI за 3 дня - Skillbox
3 дня на освоение Power BI? Звучит амбициозно, но как стартовый толчок — это очень даже хорошо. Этот курс дал мне первое представление о работе с базами данных и создании простых визуализаций в Power BI. Он действительно подходит для тех, кто "с нуля", и мне пригодился, чтобы быстро "пощупать" этот инструмент и понять его логику.
- Цена: Бесплатно.
- Длительность: 3 дня.
- Формат: видеоуроки, лекции, тесты.
- Доступ: после регистрации.
- Порог входа: с нуля.
- Документ об окончании: нет.
- Навыки: научитесь ориентироваться в разных видах баз данных, создавать функции и строить визуализации в Power BI, организовывать совместную работу с отчетами, трансформировать данные с помощью Power Query.
Начать изучение Power BI в Skillbox. Если после этого захотите пойти дальше, знайте, что у Skillbox бывают выгодные предложения, например, с промокодом promokong60.
ТОП 4. Аналитик данных: первые шаги для погружения в профессию - Eduson Academy
Я взглянул на этот курс как на возможность понять, как подаются вводные материалы для совсем новичков, чтобы потом рекомендовать друзьям, которые только задумываются о карьере аналитика. Три дня доступа — идеальный формат, чтобы быстро оценить качество и понять, стоит ли погружаться дальше.
- Цена: Бесплатно, 3 дня доступа.
- Формат: дистанционное демо обучение.
- Целевая аудитория: для новичков.
Ознакомиться с курсом Eduson Academy. Кстати, если потом захотите глубже погрузиться с Eduson, помните про промокод ЛИТРЕС.
ТОП 5. Аналитика данных с нуля - SkillFactory
Этот 5-дневный курс тоже ориентирован на новичков, и я прошел его, чтобы освежить некоторые основы и посмотреть на подачу материала от SkillFactory. Что мне понравилось, так это ежедневные видео-уроки и, что особенно ценно, советы по карьерному росту от экспертов индустрии. Для человека, который только входит в профессию, это очень полезно.
- Цена: Бесплатно.
- Длительность: 5 дней.
- Формат: ежедневно видео-урок с дополнительными материалами.
- Требования: не требуются дополнительные знания (подходит для начинающих).
- Включает: советы по карьерному росту от экспертов индустрии.
Посмотреть вводный курс от SkillFactory. На будущие платные курсы SkillFactory у них часто есть хорошие скидки, например, по промокоду promokodi45.
6. Практикум по аналитике - GeekBrains
Я расценивал этот практикум как возможность познакомиться с методикой преподавания GeekBrains и посмотреть, как они дают материалы для практической работы. Это был скорее тест-драйв, но он позволил мне оценить их подход к работе с Google Data Studio и понять, подойдет ли мне такой формат в будущем.
- Цена: Бесплатная регистрация.
- Формат: онлайн-урок/тест-драйв.
- Преподаватели: Александр Божков, Станислав Никуличев, Валерия Рыжова.
- Включает: материалы для урока: авторизация Google Data Studio, датасет.
Попробовать практикум GeekBrains. Для тех, кто планирует углубленное обучение в GeekBrains, советую использовать промокод GBSUMMER для скидки.
7. Продуктовый аналитик с нуля - Skypro
Будучи продуктовым аналитиком, мне было любопытно увидеть, как Skypro строит свой курс "с нуля". Эта программа охватывает очень широкий спектр тем — от SQL и Python до А/В-тестов и юнит-экономики, что для меня является основой ежедневной работы. Хотя курс и предназначен для новичков, мне удалось освежить некоторые знания и посмотреть на разные подходы к знакомым задачам.
- Цена: Бесплатно.
- Рейтинг: 4.6 (59 отзывов).
- Навыки: научитесь работать с большими объемами данных, SQL-запросами, базовым Python, визуализировать данные в Power BI и DataLens, проводить А/В-тесты, рассчитывать юнит-экономику, работать с веб-аналитикой.
- Программа включает модули: Excel, логика, бизнес, SQL, статистика.
Начать осваивать продуктовый анализ со Skypro. Имейте в виду, что при дальнейшем платном обучении у Skypro можно воспользоваться промокодом ADMITAD2024 для дополнительной скидки.
8. Визуализация данных и продвинутое Tableau - Karpov.Courses
Tableau — это один из ключевых инструментов для любого аналитика. Мне было важно углубиться в него, и этот курс от Karpov.Courses показался очень многообещающим для расширения навыков визуализации. Особенно порадовало, что он абсолютно бесплатный, что большая редкость для качественных материалов по Tableau. Я прошёл несколько модулей и смог освежить свои знания по построению сложных графиков.
- Цена: Абсолютно бесплатно.
- Программа курса: введение в анализ данных, основы Tableau, работа с Worksheet и построение первых графиков, операции над данными и кейс «Распродажи товаров в ритейле».
Погрузиться в Tableau с Karpov.Courses. Если же вы задумаетесь о других, более глубоких курсах от Karpov.Courses, то можете воспользоваться моим найденным промокодом на скидку promokodinet.
9. Аналитик данных (пробный доступ) - SF Education
Когда я выбирал, куда двигаться дальше в обучении, пробный доступ в SF Education на курс «Аналитик данных» оказался очень кстати. За три дня можно было понять структуру полного курса, оценить подачу материала и почувствовать, насколько он подходит для начинающих. Для меня это был хороший способ оценить качество, так как они обещают научить работать с Excel и SQL, что является фундаментом для аналитика.
- Длительность: 3 дня бесплатного доступа.
- Формат: видеоуроки, практические задания, домашние задания.
- Порог входа: с нуля.
- Навыки: научитесь использовать Excel и SQL для обработки и визуализации данных, познакомитесь с аналитическими инструментами.
Воспользоваться пробным доступом к курсу SF Education. Если решите пойти дальше, знайте, что я находил информацию о промокоде promokodus для выгодного обучения.
10. Профессия «Аналитик»: бесплатный курс - Productstar
Как продуктовый аналитик, я всегда ищу курсы, которые ведут практики. У Productstar мне привлек внимание именно преподаватель – действующий бизнес-аналитик Lenovo. За три дня я получил общее представление о сфере, что ценно для любого, кто хочет понять, стоит ли идти в аналитику. Это отличный ознакомительный мини-курс.
- Цена: Бесплатно.
- Длительность: 3 дня.
- Формат: видеоуроки, лекции, тесты.
- Доступ: после регистрации.
- Порог входа: с нуля.
- Документ об окончании: нет.
- Преподаватель: действующий бизнес-аналитик в Lenovo.
Изучить бесплатный курс от Productstar. Если вы нацелитесь на их основные программы, можете использовать промокод GDEPS.
11. Введение в аналитику данных - Hexlet
Hexlet всегда славился своим подходом к обучению программированию, и их введение в аналитику данных меня не разочаровало. Возможность проходить курс в своем темпе, получать обратную связь от поддержки и иметь неограниченный доступ к теории – это огромные плюсы. Я, хоть и не новичок, оценил качество материалов по Google Sheets, SQL и Python, это отличная база для начинающих.
- Цена: Бесплатно.
- Формат: самостоятельно и бесплатно в любое время.
- Особенности: обратная связь от поддержки Хекслета, неограниченный бесплатный доступ к пройденной теории.
- Целевая аудитория: для новичков.
- Включает: работу с Google Sheets, SQL-запросы, Python.
Начать введение в аналитику данных с Hexlet. Хочу отметить, что на их платные курсы есть возможность получить скидку по промокоду promokodus.
12. BI разработчик. Основы работы в Tableau - Stepik
Еще один бесплатный курс по Tableau, и его я тоже не мог обойти стороной. Мне понравилось, что автор, Андрей Найденов, является BI-консультантом с большим опытом, что внушает доверие к материалам. Курс охватывает основные моменты работы с Tableau, от знакомства с инструментами до разработки дашборда и настройки интерактивности. Это хороший шаг для тех, кто хочет сразу перейти к практике.
- Цена: Бесплатно.
- Автор: Андрей Найденов (BI Консультант с более чем 10-летним опытом).
- Программа курса: введение, знакомство с инструментами Tableau, подготовка к работе, разработка дашборда и настройка интерактивности.
Изучить основы работы в Tableau на Stepik.
13. Power BI (на Microsoft Learn) - Microsoft Learn
Официальные материалы от Microsoft по Power BI — это всегда кладезь знаний. Я постоянно обращаюсь к этой платформе, когда нужно что-то конкретное вспомнить или узнать о новых функциях. Интерактивные учебные пути и практические задания очень помогают. Возможность получить цифровые сертификаты тоже является приятным бонусом, хотя для меня главным было углубление знаний.
- Цена: Бесплатно.
- Особенности: Интерактивные учебные пути, пошаговые инструкции и практические задания, возможность получения цифровых сертификатов.
- Охватывает: создание отчетов, визуализацию данных, использование DAX.
Познакомиться с Power BI на Microsoft Learn.
14. High-Dimensional Data Analysis - Harvard University (через edX)
Этот курс от Гарвардского университета через edX — это уже для более продвинутого уровня, и я его изучал, чтобы расширить свой кругозор в области сложной аналитики. Конечно, он на английском языке, но тематика анализа многомерных данных и снижения размерности очень важна. Я проходил его в режиме аудита, и даже так получил массу полезной информации для своей работы.
- Цена: Бесплатно (в режиме аудита).
- Длительность: 4 недели.
- Язык: английский.
- Тематика: анализ многомерных данных, снижение размерности, факторный анализ, визуализация.
Пройти курс по анализу многомерных данных от Гарварда на edX.
15. Introduction to Data Science (Введение в науку о данных) - IBM (через Coursera)
Когда я захотел получить более широкое представление о науке о данных, этот вводный курс от IBM на Coursera стал отличным подспорьем. Хоть он и на английском, наличие русских субтитров очень помогло. Курс небольшой, всего около 6 часов, но даёт хорошую общую картину, что очень важно для меня как для аналитика, который стремится понять смежные области.
- Длительность: около 6 часов.
- Язык: английский с русскими субтитрами.
- Целевая аудитория: для новичков.
Познакомиться с введением в науку о данных на Coursera.
16. Основы Python для аналитика данных - Simulative
Python — один из столпов современной аналитики, и я всегда рад найти материалы, которые помогают в нем углубиться. Этот бесплатный курс от Simulative мне понравился своей сфокусированностью именно на аналитике. Хотя для меня, как для практикующего аналитика, многие моменты были уже знакомы, курс отлично подходит для освежения знаний и проверки себя.
- Цена: Бесплатно.
- Длительность: 1 месяц.
- Формат: видеозанятия в записи.
- Особенности: Python — основной инструмент аналитика данных, для тех, кто хочет стать крутым аналитиком.
Изучить основы Python для аналитика с Simulative.
17. Бесплатный курс BI-аналитика на основе BI-платформы Analytic Workspace - AW BI
Мне всегда интересно знакомиться с различными BI-платформами, ведь на рынке их много, и каждая имеет свои особенности. Этот бесплатный курс от AW BI позволил мне "пощупать" Analytic Workspace, понять логику построения виджетов и даже попробовать создать что-то свое. Это ценный опыт для расширения кругозора в области визуализации.
- Цена: Бесплатно.
- Длительность: 1 месяц.
- Включает: базовые правила визуализации данных, алгоритм выбора виджетов, создание HTML-виджета, работа с библиотекой, реализация бизнес-кейса.
Познакомиться с BI-платформой Analytic Workspace.
18. Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения (курс FUNP) - Python-school.ru
Этот курс от Python-school.ru оказался для меня очень полезным, так как он не тратит время на самые базовые основы программирования, а сразу переходит к практическому применению Python в анализе данных и машинном обучении. Я высоко оценил его за акцент на работу с библиотеками для быстрых вычислений, что критически важно в моей ежедневной работе.
- Цена: Бесплатно.
- Особенности: для ИТ-специалистов (администраторы, аналитики, инженеры данных), не изучает фундаментальные основы программирования Python в теории, направлен на практический опыт работы с библиотеками для быстрых вычислений и научных расчетов.
Прокачать Python для анализа данных с Python-school.ru.
Почему я выбрал курс «Основы работы с DataLens» от Яндекс Практикум
Яндекс Практикум предлагает экономию до -20% при оплате любого курса — узнайте подробности по клику. Активировать
Как продуктовый аналитик, я всегда ищу способы освоить новые и актуальные инструменты для анализа и визуализации данных. Среди множества бесплатных курсов, моя основная задача заключалась в поиске качественного обучения, которое дало бы реальные практические навыки, а не просто теорию. Я хотел научиться уверенно работать с современными инструментами и расширить свои профессиональные компетенции.
После того как я рассмотрел несколько курсов, таких как «Визуализация данных: от скучных графиков к интерактивным дашбордам» от Нетологии и «BI разработчик. Основы работы в Tableau» на Stepik, я понял, что хочу изучить что-то новое, а не углублять знания по уже знакомым инструментам. Оба курса были интересными, но они фокусировались на Power BI и Tableau, которые я уже знал. Мне нужно было освоить нечто современное и перспективное.
Вот почему я выбрал Бесплатный курс «Основы работы с DataLens» Яндекс Практикум. Он идеально отвечал моим ключевым критериям. Во-первых, курс был полностью бесплатным, что для меня было важным фактором. Во-вторых, он не имел строгих дедлайнов, что позволяло мне учиться в удобном темпе, совмещая с основной работой. В-третьих, DataLens – это современный и набирающий популярность инструмент, освоение которого давало мне возможность расширить свой инструментальный стек.
Курс был ориентирован именно на практикующих BI- и продуктовых аналитиков, что также совпало с моими профессиональными интересами. Продолжительность курса – 10–15 часов – казалась оптимальной, чтобы освоить основные концепции без перегрузки. Я также был уверен, что курс разработан опытными специалистами, такими как Роман Бунин и Павел Дубинин, что добавляло доверия к качеству материала. Особенно важно было наличие практики на реальных кейсах, так как я всегда предпочитаю сразу применять знания на практике, создавая полезные и наглядные дашборды. Пусть отсутствие сертификата могло бы кого-то смутить, но для меня важнее были именно реальные навыки, которые я мог сразу применить в работе.
Почему важно работать с данными
Анализ и визуализация данных играют ключевую роль в современном бизнесе. Компании достигают успеха, когда решения принимаются на основе данных, а не интуиции. Анализ помогает выявлять тренды, аномалии и паттерны, а визуализация делает сложную информацию понятной для всех членов команды. Эти навыки позволяют оптимизировать маркетинговые кампании, улучшать пользовательский опыт и прогнозировать продажи, что дает бизнесу реальное конкурентное преимущество.
Например, благодаря анализу данных я смог быстро понять, почему продажи продукта X резко упали в определенный период. В условиях растущего объема данных на рынке труда, специалисты, которые умеют интерпретировать информацию и превращать ее в понятные инсайты, становятся все более востребованными.
Кому подходит работа аналитика
Многие считают, что работа аналитика — это лишь скучные цифры, и что она подходит только для математиков. На самом деле, роль аналитика данных требует не только умения работать с числами, но и способности задавать правильные вопросы, искать скрытые взаимосвязи. Важными качествами являются внимательность к деталям и логическое мышление, которые помогают разобраться в данных. Также полезны любознательность и желание докопаться до сути любой проблемы.
Я сам на практике ощутил, как эти качества помогают, когда нужно систематизировать большой объем информации и донести свои выводы до нетехнических специалистов. Эта профессия подходит тем, кто любит решать головоломки, искать причинно-следственные связи и готов постоянно учиться, осваивать новые инструменты — как, например, я, когда начал изучать DataLens.
Если вы не уверены, подходит ли вам эта профессия, попробуйте пройти несколько вводных курсов или решить пару простых аналитических задач. Это поможет понять, есть ли в вас нужная комбинация логики и творческого подхода для работы с данными.
Навыки и инструменты для начинающих
Для тех, кто только начинает путь в аналитике данных, существует набор ключевых навыков и инструментов, которые будут необходимы для успешного развития в профессии.
Основной навык — это работа с данными. Важно понимать SQL для извлечения и фильтрации информации из баз данных, а также уверенно владеть Excel или Google Sheets для первичного анализа и создания простых отчетов, особенно если работа ведется с небольшими объемами данных.
Для визуализации данных потребуется освоить BI-инструменты, такие как Power BI, Tableau или DataLens. Эти инструменты необходимы для построения интерактивных дашбордов и эффективного представления результатов.
Кроме того, для более глубокого анализа и автоматизации задач будет полезным знание Python или R, что со временем станет обязательным. Также важно освоить базовые концепции статистики и математики, чтобы правильно интерпретировать данные и делать обоснованные выводы.
Не менее важны критическое мышление для формулирования гипотез, умение решать проблемы и презентационные навыки, чтобы донести свои инсайты до аудитории.
Если опыта нет, я бы посоветовал начинать с Excel и SQL, а затем переходить к одному из BI-инструментов, например, начать с «Основ работы с DataLens». Со временем этот список будет расширяться, и, как показывает анализ вакансий, эти навыки являются ключевыми для востребованности на рынке труда.
Мой путь в аналитике и обучение
Мой путь в аналитике начался не с громких проектов или стартапов, а с постепенного самообучения и прохождения различных курсов. Это и привело меня к тому, где я нахожусь сейчас. Помню, как освоение базовых навыков, таких как SQL, работа с Excel и изучение одного BI-инструмента, например, DataLens, заняло от 1 до 3 месяцев интенсивного обучения.
Погружение в более сложные темы, такие как Python, статистика и машинное обучение, уже стало делом на полгода и более. Это при условии регулярной практики и работы над собственными проектами, которые помогали формировать портфолио.
Совмещение обучения с основной работой всегда непросто, но мне помогало четкое планирование и разбивка материала на небольшие, управляемые части, чтобы избежать выгорания. Я понял, что ключ к успеху — это дисциплина в расписании и поиск единомышленников в сообществах, где можно обменяться опытом и задать вопросы.
Несмотря на трудности и возможные ошибки на пути, я уверен, что все эти усилия окупятся. В конце концов, вы почувствуете себя компетентным специалистом, который востребован в своей профессии.
Как бесплатный курс помогает карьере
Бесплатные курсы — это не просто возможность, а отличная стартовая точка для знакомства с профессией аналитика без значительных финансовых затрат. С их помощью можно освоить базовые навыки для решения простых задач или понять, стоит ли углубляться в эту сферу, прежде чем инвестировать в более длительное и платное обучение.
Из собственного опыта могу сказать, что главное, что дают такие курсы — это не красивые сертификаты, хотя они и подтверждают вашу заинтересованность, а именно реальные навыки и, что гораздо важнее, проекты, выполненные в процессе обучения. Эти проекты и ваше понимание демонстрируют работодателю вашу инициативу и базовые знания, что часто становится решающим при поиске первой работы на позиции стажера или младшего специалиста.
Не стоит недооценивать такие возможности. Используйте каждый доступный бесплатный ресурс, чтобы начать свой путь в аналитике.