Профессия Data Analyst
- Тематика: Data Analysis, IT, Python, SQL, Web-аналитика, Машинное обучение, Продуктовая аналитика
- Уровень сложности: Базовый, Новичок
- Формат: Онлайн
- Демо-доступ: нет
- Дата старта: 21 февраля 2022
- Продолжительность: 10 месяцев
- Кураторская поддержка: да
- Сертификат: да
Онлайн-курс от Skillfactory «Профессия Data Analyst», рассчитанный на 1.5 года обучения по 5-7 часов в неделю, подходит для глубокой подготовки по профессии аналитик данных с нуля.
В рамках курса студенты не только изучают теорию, но и выполняют практические задачи, работают на тренажерах по машинному обучению, развивают soft skills и собирают первый кейсы в портфолио.
Ключевая задача аналитиков данных — извлечение из массивов информации сведений, важных для бизнеса, в частности, для принятия грамотных управленческих решений. Сейчас аналитик данных — это одна их самых востребованных специальностей в IT, они нужны буквально всем: в разработке продуктов, маркетинге и продажах, финтехе, медицине, ритейле, в киберспорте. Компании готовы платить от 130000 рублей специалистам middle уровня даже с небольшим опытом работы в 1-2 года, несмотря на это, спрос на аналитиков на рынке труда до сих пор превышает предложение.
В учебной программе курса «Профессия Data Analyst» собраны ключевые темы специальности:
- аналитика данных;
- продуктовая аналитика;
- маркетинговая аналитика;
- team lead;
- SQL Pro, Python Pro, Machine Learning;
По выполненным урокам команда кураторов даст обратную связь и поможет с выполнением, поддержка работает по графику 24/7. Общение с коллегами в закрытом чате позволит найти интересное решение сложных задач, там студенты часто делятся кодом и бизнес-решениями. С самого первого дня студента поддерживает и мотивирует персональный тьютор, он поможет вам определить ключевые цели и не уйти с половины курса.
По итогам обучения резюме выпускника курса пополнится следующими полезными навыками:
- владение data-driven подходов в принятии решений;
- внедрение сквозной аналитики с нуля;
- автоматизация обработки данных;
- обработка больший данных при помощи Python;
- изменения в стратегию продвижения и в рекламные кампании по итогам анализа собранной статистики;
- планирование аналитической архитектуры с учетом бизнес-задач;
- разработка аналитических дашбордов;
- кластеризация пользователей;
- глубокое владение веб-аналитикой;
- A/B-тесты, гипотезы, оптимизация по итогам теста;
Тренажер «Google Таблицы для анализа данных »
3 недели, 7 ч/нед
Владение таблицами – базовая компетенция аналитика. А решить сложные задачи, не изобретая велосипед — мастерство:
- 6 модулей, нацеленных на продвинутых пользователей
- Анализ данных и визуализация
- 240 упражнений
- Подборки внешних материалов
Возможность задать вопросы экспертам
Тренажер «Базы данных и SQL»
3 недели, 7 ч/нед
Согласно анализу, в 84% вакансий аналитиков с опытом от 1 до 3 лет требуется знания SQL:
- 6 модулей, упорядоченных по сложности
- 240 упражнений
- Подборки внешних инструментов для дополнительной практики
- Возможность задать вопросы по обучению экспертам
Тренажер «Python для анализа данных»
8 недель, 7 ч/нед
Скриптовый язык требуется в 83% вакансий для специалистов с опытом от 1 до 3 лет. В ближайшее время владение Python станет блокирующим для роста в сфере:
- 16 модулей, от введения в программирование до работы с API
- 480 упражнений
- Подборки внешних материалов
- Возможность задать вопросы практикам
Курс «Статистика для аналитиков»
6 недель, 7 ч/нед
Математическая статистика — третье по популярности требование для кандидатов-аналитиков:
- 12 модулей, от базовых понятий теории вероятности до множественных регрессий
- 400 упражнений
- Возможность задать вопросы экспертам
Курс «Построение отчетов в BI системах»
Визуализация данных и сбор дашбордов — необходимый навык для аналитиков:
- Установка и настройка Power BI
- Подключение источников данных
- Оформление результатов с помощью визуализации
Специализация на выбор
Вариант 1: Продуктовая аналитика
На продуктовой специализации вы разберетесь в основных метриках продукта, узнаете, какие данные нужно собирать и где их хранить, научитесь проверять гипотезы и получать ценные для бизнеса инсайты на основе данных.
- Продуктовое мышление: 3 недели
- Клиентская аналитика: 5 недель
- А/В-тестирование: 6 недель
- Data-driven культура: 2 недели
Вариант 2: Маркетинговая аналитика
На маркетинговой специализации вы научитесь настраивать сквозную аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и RFM-анализ и составлять понятные отчеты и дашборды, запускать статистически обоснованное А/В-тестирование и делать грамотные выводы с использованием математического аппарата.
- Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели
- Когортный и RFM-анализ: 2 недели
- Работа с базами данных: 2 недели
- Настройка сквозной аналитики: 2 недели
- Внешние источники данных: 2 недели
- Инструменты анализа данных: 2 недели
- А/В-тесты — статистика и математика: 2 недели
- А/В-тесты — проблемы при А/В-тестировании и их решение: 2 недели
Студенты курса получат высокооплачиваемую и интересную профессию Data Analyst и соберут портфолио проектов. В рамках обучения удастся подготовить кейсы на основе реальных задач от партнеров школы, пройти практических упражнениях, поработать на тренажерах машинному обучению и наработать мягкие навыки (определение сильных и слабых сторон, навыки управления своими ресурсами, умение делегировать, принимать решения, аргументировать точку зрения).
Для успешного обучения потребуется лишь ноутбук с установленным Python (с установкой обещают помочь), выход в интернет и в среднем 6-8 часов в неделю на изучение тем и выполнение заданий.
За 18 месяцев обучения студенты курса уверенно пройдут путь от специалиста уровня Junior до Middle к окончанию курса.
Срок обучения 18 месяцев, стоимость 14166 рублей в месяц. На сайте курса доступна скидка 40%, в этом случае стоимость составит 8500 рублей в месяц.
Есть беспроцентная рассрочка на 12 месяцев от банков-партнеров: Тинькофф, Альфа-Банк, Почта Банк.
Другие курсы школы:
Все отзывы о курсе:
Редакция не несет ответственности за опубликованный текст отзыва.
Все отзывы - это личное мнение учащихся курсов.
Отзывов ещё нет. Напишите первым.