15+ лучших курсов аналитика данных в 2024 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

• Станьте универсальным аналитиком и начните работать уже через полгода обучения
• Изучите ключевые инструменты и соберите портфолио для демонстрации будущему работодателю
• Формат обучения — Вебинары, воркшопы, гостевые лекции
• Трудоустройство — Поможем найти работу после обучения
• Диплом — О профессиональной переподготовке установленного образца

Аналитик данных проводит статистические тесты, чтобы решить бизнес-проблемы, на которые пока нет ответа. Он работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами. Знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Курс поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика данных навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, находить взаимосвязи и строить гипотезы.

Как работает аналитик данных

• Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании
• Собирает информацию и составляет гипотезы для улучшения определённых показателей
• Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку, находит закономерности
• Визуализирует данные и предлагает решения для развития проекта или бизнеса

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать верные бизнес-решения

Поможем найти работу после обучения

Кому будет полезен этот курс

Идеально подойдёт тем, кто погружается в аналитику с нуля

Всем, кто хочет работать с данными

Узнаете, как проводить исследования, анализировать данные и делать наглядные отчёты. В короткие сроки получите специализацию и сможете начать карьеру в аналитике на позиции junior.

Аналитикам без навыков программирования

Вы подтянете знания в работе с аналитикой, изучите основы программирования на Python или R, научитесь работать с базами данных и Big Data. Расширите компетенции и сможете перейти на middle-уровень.

Разработчикам, которые хотят сменить профиль

Поймёте, как применить свои знания в программировании для решения бизнес-задач. Изучите инструменты для анализа, сборки и презентации данных заказчику — и станете более востребованным специалистом.

Аналитик — специалист, который занимается обработкой данных и составлением на их основе прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций

Чему вы научитесь на курсе

Работать с SQL

Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Использовать Python или R

Научитесь получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах

Применять data-driven подход

Проводить A/B-тесты и определять, что приносит результат в исследуемой области, основываясь на данных, а не на интуиции

Работать с Big Data

Освоите актуальные инструменты анализа данных и получите явное конкурентное преимущество — крупнейшие компании работают с большими данными

Визуализировать данные для разной аудитории

Научитесь строить графики и диаграммы: от простых до интерактивных, сможете создавать визуализации под любой тип данных и рассказывать историю, основываясь на них

Развивать эмоциональный интеллект

Узнаете, как принимать эмоции и управлять ими. Сможете лучше понимать окружающих и строить деловые отношения. Усилите свою конкурентоспособность

Программа курса

1 модуль. Погружение

В первом модуле вы разберётесь, что такое аналитическое мышление, и узнаете, откуда берутся данные. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.

Аналитическое мышление

Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.

• 16 часов теории
• 20 часов практики
• Что такое аналитическое мышление
• Введение в Google-таблицы
• Продвинутые Google-таблицы
• Основы статистики
• Откуда берутся данные
• Продвинутая визуализация данных
• Python как инструмент анализа данных
• Машинное обучение для жизни

Основы визуализации данных

Поймёте, как создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.

• 10 часов теории
• 20 часов практики
• Зачем нужна визуализация данных
• Инструменты, источники и предподготовка данных
• Основы статистики и способы сравнения метрик
• Связи, потоки, процессы и карты
• Как рассказать историю с помощью данных

Метрики, гипотезы, точки роста

Научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

• 8 часов теории
• 9 часов практики
• Понимание целей бизнеса
• Финансовые метрики
• Маркетинговые метрики и метрики продукта
• Иерархия метрик
• Сбор требований и разработка отчётности
• Формулирование гипотез. Поиск точек роста
• Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
• Оптимизация отчётности

2 модуль. Получение данных и работа с ними

Узнаете, как писать SQL-запросы, чтобы получать данные и подготавливать их к последующему анализу. Научитесь технологиям работы с большими данными и поймёте методы их монетизации.

SQL и получение данных

Научитесь писать SQL-запросы, чтобы получать данные из базы данных — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск нужного разреза информации. Узнаете, как создавать новые таблицы сразу в базе без выгрузки данных в Excel — это позволит делать отчеты быстрее. Научитесь загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать базу данных PostgreSQL, чтобы хранить данные в тех разрезах, которые нужны аналитикам.

• 20 часов теории
• 30 часов практики
• Введение в инфраструктуру
• Основы баз данных
• Основы SQL
• Углубление в SQL
• Работа с PostgreSQL
• Работа с MongoDB

Аналитика больших данных

Разберётесь в методах построения аналитики в компании. Научитесь переходить от мониторинга к прогнозированию, применяя простые скрипты Python и PySpark, чтобы не тратить средства на внедрение сложных промышленных комплексов. Сможете определять, когда и каких данных не хватает, и собирать недостающие.

• 22 часа теории
• 42 часа практики
• Что такое большие данные
• Монетизация больших данных
• Характеристики и источники данных
• Культура сбора данных
• Основы реализации проектов больших данных
• Основные характеристики больших данных и виды анализа данных. Продвинутые методы анализа больших данных
• Технологии работы с большими данными
• NoSQL-подход
• MapReduce-подход
• Введение в Hadoop

3 модуль. Автоматизация процессов 

Научитесь получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах. Узнаете, как находить точки роста в данных, оформлять их в гипотезы и оценивать их эффективность.

Анализ данных на R

Язык на выбор

Научитесь импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоите базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация). Разберёте этапы анализа данных. Узнаете, какой workflow есть при анализе данных и какие действия нужно выполнить.

• 20 часов теории
• 28 часов практики
• Обзор языка R, базовые принципы программирования
• Основы R, базовые структуры данных и работа с ними
• Работа с наборами данных. Разные источники данных и подключение к ним
• Визуализация в R — исследование данных с помощью диаграмм
• Этапы анализа данных. Подготовка и очистка данных
• Основы моделирования в R
• Предоставление результатов анализа. Продвинутая визуализация
• Разработка аналитических веб-приложений в R (Shiny)

Python

Язык на выбор

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.

• 68 часов теории
• 80 часов практики
• Введение в Git
• Основы Python. Управляющие конструкции и коллекции
• Функции
• Работа с файловой системой и модули
• Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
• Исключения и обработка ошибок
• Понятие класса
• Библиотека NumPy. Вычислительные задачи
• Библиотека pandas
• Функции и работа с данными
• Основы парсинга и работы с API
• Продвинутый pandas
• Библиотека Matplotlib & Seaborn. Визуализация данных
• Базовые понятия статистики
• Визуализация
• Случайные события. Случайные величины
• Корреляция и корреляционный анализ
• Логистическая регрессия и дискриминационный анализ
• Доверительные интервалы. Статистическая проверка гипотез для несвязанных выборок
• Статистическая проверка гипотез для связанных выборок. A/B-тесты и как их проводить

A/B-тестирование

Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирования, не прибегая к помощи агентств и сторонних специалистов.

• 24 часа теории
• 28 часов практики
• Data-driven процессы и роль A/B-тестирования
• Основы A/B-тестирования
• Основы распределения и статистики
• Выбираем группы и разделяем на A/B
• Инструменты для А/B-тестирования
• Статистика и А/B-сплиттинг
• Анализ результатов
• Возможные ошибки и как их избежать
• Анализ результатов А/B-тестов

4 модуль. Гибкие навыки, или Soft skills 

Сочетание хард- и софт-скиллов поможет вам быстрее расти по карьерной лестнице и добиваться больших результатов. Эта часть курса про создание здоровой атмосферы в коллективе и грамотной коммуникации в бизнесе. 

• Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект
• Переговоры
• Публичные выступления
• Программа трудоустройства

В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки на персональном проекте по анализу данных. Это может быть анализ данных по продажам, прогнозная аналитика влияния бизнес-действий на ключевые показатели эффективности или написание алгоритма распределения товарных запасов. 

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.

Ключевые навыки

• Получение данных с помощью языка запросов SQL
• Очистка и трансформация данных с помощью Python или R
• Сбор и анализ требований заказчиков к отчётности
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики
• Прогнозирование событий на основе данных
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

Инструменты, которые вы освоите

• Google Analytics

Сервис для создания детальной статистики посетителей сайтов.

• Яндекс.Метрика

Сервис компании Яндекс, предназначенный для оценки посещаемости сайтов и анализа поведения пользователей.

• Optimizely

Платформа для проведения A/B-тестирований.

• Amplitude

Платформа аналитики, которая призвана показать «поведенческий слой» пользовательских данных.

• Mixpanel

Система для аналитики и анализа поведения пользователей.

• R

Среда вычислений, разработанная учёными для обработки данных, математического моделирования и работы с графикой, а также язык программирования.

• R-Studio

Свободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R.

• SQL

Язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных.

• PostgreSQL

Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.

• NumPy

Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python.

• Hadoop

Набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов.

• Python

Язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.