Подробный обзор курса «Профессия Аналитик» от GeekBrains совместно со Skillbox. 6 специализаций на выбор, реальные проекты, трудоустройство. Узнайте о программе обучения, преподавателях, стоимости и перспективах карьеры аналитика данных с зарплатой до 350 000 ₽.
👉 Перейти к полному описанию и отзывам ➔
Курс «Профессия Аналитик» от GeekBrains представляет собой амбициозную образовательную программу, созданную совместно с онлайн-университетом Skillbox специально для тех, кто хочет освоить востребованную IT-профессию с нуля или сменить карьерное направление. Программа объединяет опыт двух крупнейших образовательных платформ России, предлагая студентам богатую теоретическую базу, живое обучение и обширную практику на реальных проектах. Эта уникальная коллаборация позволила создать курс, где часть занятий проходит на платформе GeekBrains, а другая — в Skillbox, обеспечивая студентам доступ к лучшим методикам обучения обеих школ.
Особенность программы заключается в её универсальности: после базового обучения студенты могут выбрать одну из шести специализаций в аналитике или даже сменить направление на дизайн, маркетинг, кино или игры, если поймут, что IT — не их путь. Средняя зарплата аналитиков данных в России составляет 110 000 рублей, причём начинающие специалисты получают от 50 000 до 150 000 рублей, а опытные профессионалы — до 350 000 рублей в месяц. Курс готовит выпускников к уровню Junior с перспективой роста до Middle за 1-3 года и Senior после трёх лет работы.
Структура и формат обучения
Программа построена таким образом, чтобы студент не просто просматривал лекции, а действительно учился через практику. Начинается обучение с профориентационного теста, который учитывает личные особенности, текущие навыки, прошлый опыт и интересы студента, помогая определить наиболее подходящее направление в аналитике. После теста доступны интерактивные материалы о каждой профессии — статьи с видео, тестами и опытом экспертов, где можно узнать, чем занимаются специалисты, сколько они зарабатывают и даже решить несколько задач, чтобы «примерить» профессию на себя.
Методика обучения включает живые вебинары с преподавателями-практиками, записи которых остаются доступными для повторного изучения. Студенты получают детальные методички и возможность задавать вопросы напрямую экспертам. Важный момент — гибкость графика: можно взять паузу в обучении или перенести сроки выполнения домашних заданий, что особенно ценно для тех, кто совмещает учёбу с работой. Правда, стоит учитывать, что темп обучения достаточно интенсивный, и некоторым студентам может быть непросто совмещать курс с основной деятельностью.
Домашние задания принимаются через GitHub, что даёт полезный опыт работы с профессиональными инструментами контроля версий, которые активно используются в реальных IT-компаниях. Каждое задание тщательно проверяется преподавателями, которые дают подробную обратную связь и помогают сделать работу лучше. Такой подход формирует не только теоретические знания, но и практические навыки, необходимые для успешного старта карьеры.
Шесть направлений специализации
Одна из главных особенностей курса — возможность выбрать специализацию из шести направлений аналитики, каждое из которых открывает разные карьерные перспективы и уровни дохода. Data Scientist со средней зарплатой 220 000 рублей в месяц работает с большими данными, машинным обучением и построением прогнозных моделей, используя Python, PyCharm, Jupyter Notebook, pandas, SQL, Power BI и продвинутые инструменты вроде Docker, Grafana, Airflow, Kafka и Spark. Специалисты этого профиля извлекают данные из различных источников, проводят разведывательный анализ, формулируют и проверяют гипотезы, а также разворачивают программную инфраструктуру для обработки и хранения информации.
BI-аналитик с доходом около 180 000 рублей в месяц фокусируется на создании бизнес-отчётности и дашбордов, работая с Power BI, Tableau и SQL. Этот специалист проектирует отчётность под нужды заказчика, выстраивает сквозную аналитику с нуля, анализирует базы данных и выявляет закономерности с учётом специфики бизнеса. Важная часть работы — составление рекомендаций по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе анализа данных, а также интерпретация сложной информации в понятной для бизнеса форме.
1С-аналитик со средним доходом 150 000 рублей специализируется на работе с конфигурацией 1С, автоматизации бизнес-процессов и интеграции 1С с другими системами, используя язык 1C, UML, BPMN и платформу 1С:Предприятие. Маркетолог-аналитик с зарплатой около 100 000 рублей работает с Python, SQL, Power BI, Tableau, Google Analytics и Google BigQuery, занимаясь выбором и расчётом продуктовых метрик, анализом трафика, исследованием клиентского опыта и оптимизацией маркетинговой стратегии. Менеджер проектов (130 000 рублей) и продакт-менеджер (200 000 рублей) получают навыки управления командами, ведения переговоров, анализа рынка и разработки стратегии развития продуктов.
Практические проекты и портфолио
В процессе обучения студенты выполняют шесть масштабных проектов, которые не только закрепляют полученные знания, но и формируют впечатляющее портфолио для будущих работодателей. Первый проект связан с банковской сферой: студенты создают модель кредитного риск-менеджмента, которая помогает спрогнозировать платежеспособность клиентов. Это реальная задача, с которой сталкиваются аналитики в финансовых учреждениях, и её успешное выполнение демонстрирует понимание машинного обучения и работы с финансовыми данными.
Второй проект посвящён созданию модели для поиска дубликатов объявлений в сервисе — практическая задача, актуальная для интернет-площадок и классифайдов. Третий проект фокусируется на анализе данных о заказах мебели: студенты изучают ассортимент товаров, каналы продаж, причины отмены заказов, влияние скидок и промоакций, а затем визуализируют всё это на интерактивном дашборде. Такой проект учит работать с реальными бизнес-метриками и представлять сложную информацию в наглядной форме.
Четвёртый проект представляет собой комплексный анализ лояльности аудитории: студенты анализируют бриф от компании, организуют аналитическую базу данных, работают с дашбордами и метриками, а специалисты по машинному обучению обучают модель предсказывать отток клиентов. Пятый проект связан с веб-аналитикой: необходимо описать интеграцию сайта с Google Analytics, Яндекс.Метрикой и CRM, а затем создать отчёт для расчёта стоимости привлечения каждого пользователя и заказа. Шестой проект объединяет данные из amoCRM, Google Analytics и Яндекс.Директа в единый дашборд, где анализируются портреты клиентов и эффективность рекламных каналов. Все эти проекты имеют прикладной характер и отлично вписываются в портфолио при поиске работы.
Преподавательский состав
Курс ведут действующие специалисты из крупнейших российских и международных компаний, что гарантирует актуальность знаний и связь с реальной практикой. В числе преподавателей — Product analyst team lead из американской компании Citrix и Wrike, Team lead из SberData, старший продуктовый аналитик из Тинькофф, руководитель цифровой трансформации в Refin.online и Data solutions manager из Visa. Также курс ведут Product intelligence team lead из EQ SberDevices, Product head из «Контур.Экстерн», Team Lead IT-команды в ВТБ и Data scientist из финской компании Yousician.
Студенты особенно отмечают преподавателя Андрея Декановича, который тратит личное время на дополнительную связь со студентами, хотя это не входит в его прямые обязанности. Его манера объяснений через удачные аналогии и понятные примеры помогает усвоить даже самые сложные темы. Благодарности заслуживают и другие преподаватели — Ирина Телина, Мария Корлякова и Егор Котельников, которые помогают студентам без предварительной подготовки успешно осваивать материал. Все преподаватели GeekBrains — специалисты в области IT, которые не просто читают лекции, а показывают примеры из собственной практики, делая обучение максимально приближенным к реальности.
Поддержка и трудоустройство
Одно из главных преимуществ курса — комплексная поддержка студентов на всех этапах обучения и после его завершения. Каждому учащемуся назначается наставник, который подробно разбирает домашние задания и помогает улучшить их качество. HR-специалист оказывает индивидуальную поддержку в поиске работы: вместе со студентом составляет резюме, готовит портфолио и разрабатывает карьерный план. Студенты получают доступ к вакансиям компаний-партнёров и приоритет перед другими соискателями.
Служба поддержки помогает решать технические вопросы, связанные с платформой и прохождением курса. Отзывчивость команды GeekBrains отмечают многие студенты: преподаватели всегда на связи, готовы поддержать и подсказать. Эта система поддержки особенно важна для новичков без технической подготовки, которые могут столкнуться с трудностями при освоении сложных тем. Некоторые студенты начинают поиск работы уже через полгода обучения и успешно проходят собеседования в различных компаниях благодаря знаниям, полученным на курсе.
После завершения обучения выпускники получают сертификат, который подтверждает освоение профессии аналитика. GeekBrains работает на основании образовательной лицензии, что придаёт документу дополнительный вес. Аналитики данных востребованы в IT, бизнесе, маркетинге, банковском деле, государственном секторе, логистике и производстве — везде, где используют данные для принятия решений.
Условия обучения и оплаты
Курс предлагает гибкие условия оплаты без первого взноса и скрытых платежей. Доступна рассрочка, позволяющая распределить стоимость обучения на комфортные ежемесячные платежи. Студенты также могут воспользоваться налоговым вычетом, что дополнительно снижает финансовую нагрузку. По отзывам, стоимость курса находится на среднем уровне — не самая дешёвая, но соответствующая качеству предоставляемых услуг.
Программа обучения рассчитана примерно на год, хотя некоторые студенты завершают её быстрее или, наоборот, растягивают на полтора года в зависимости от индивидуального темпа и возможности совмещать учёбу с работой. Обучение построено так, что студенты получают не просто набор видеолекций, но полноценное образование с обратной связью, практикой и живым общением. Для новичков программа может показаться насыщенной и сложной, однако материал объясняется понятно и пошагово, что позволяет постепенно наращивать компетенции даже без предварительной подготовки.
Удобство портформы, качественные методички и возможность переноса сроков выполнения домашних работ создают комфортную среду для обучения. Студенты, которые в начале курса не владели ни одним инструментом работы с данными кроме Excel, к концу программы формируют прочный каркас базовых знаний по технологиям работы с данными. Это достигается именно благодаря построению программы, где необходимо учиться, а не просто пассивно потреблять контент.