Google, Stanford предлагают бесплатные курсы по анализу данных от Harvard, GP и SANF (которые я проходил)

Блоги компаний по аналитике

В блогах есть примеры решения конкретных задач и почитать на досуге опыт мировых лидеров всегда полезно.

SQL и базы данных

Из нижеперечисленных мне больше всего нравится Kaggle, не только тем, что там дается небольшая теория и потом практика, но и интерфейсом, простотой подачи материала.

А вообще свое мнение относительно того, как выучить SQL быстрее, сказала тут.

Python

Я сначала прошла базу языка, его азы, а затем уже изучала, как можно с помощью Python решить задачи аналитики, изучала отдельные библиотеки, которые используются в аналитике данных.

Личные качества

Хороший аналитик должен иметь определенные качества:

• Логическое мышление. Специалист должен уметь выполнять анализ и сравнение данных, делать выводы из неочевидных закономерностей. Аналитику важно понимать, на каких предпосылках он основывается в своих предположениях, и уметь применять методы анализа для подтверждения их правильности.
• Концентрация на деталях и въедливость. Необходимо не только выполнять анализ, но и проверять его результаты по несколько раз, иногда с использованием разных подходов и методик. Настоящий аналитик предложит бизнесу решение, в котором полностью уверен. Но аналитик не будет аналитиком, если для этого не выполнит множество проверок. Потому что ему важно, чтобы результат был точным, не меньше, чем заказчику.
• Коммуникабельность. Аналитики взаимодействуют со специалистами из разных сфер. Важно быть терпеливым и вежливым, при этом понимать свои задачи и добиваться в общении целей, важных для вашего проекта. Причем и сами цели порой могут меняться, поэтому эти качества важны и в общении с заказчиком, который может менять свои приоритеты, вносить коррективы или дополнения, которые на его взгляд кажутся несущественными, но для аналитика они потребуют гораздо больше усилий или переделывания той работы, которая уже была выполнена.
• Деловой подход. Важно быть прагматичным и работать над теми аспектами, которые позволят улучшить показатели компании. При анализе может возникать много других выводов, которые не важны для основных задач. Необходимо концентрироваться на том, что действительно важно для бизнеса и конкретного заказчика.
• Стремление к развитию. Хороший аналитик должен постоянно узнавать что-то новое, чтобы расти. К тому же, эта сфера сейчас активно развивается, поэтому информация и методы, которые актуальны сейчас, затем становятся устаревшими. Необходимо постоянно расширять свои знания и любить, стремиться это делать.

Как выглядит карьерный путь

При наличии теоретических знаний и практических навыков, личных данных и проектов в портфолио трудоустроиться аналитиком может даже новичок без опыта. Обычно начинающий специалист устраивается стажером, где получает возможность проявить себя. Преимуществом при поиске работы будет наличие знаний и опыта в смежных областях, например, в маркетинге, финансах.

После стажировки аналитик занимает позицию джуниор-специалиста или младшего аналитика, который работает под руководством более опытных коллег. Через 1,5-2 года, отточив свои навыки, специалист может стать аналитиком уровня middle, а затем – старшим аналитиком.

Каждая ступень на карьерной лестнице аналитика отличается не только изменением задач, которые он выполняет, но и зарплатой.

Отличным выбором для получения базовых знаний и практических навыков являются курсы в онлайн-школе. Программы обучения в них составляются профессионалами отрасли.

Плюс таких школ и в том, что они обычно помогают с трудоустройством или хотя бы составлением портфолио и подготовкой к собеседованию.

Бесплатные курсы по аналитике данных в Москве

Тем, кто хочет с нуля освоить продуктовую аналитику, Сравни предлагает лучшие онлайн курсы по аналитике данных в Москве. Обучение data-аналитик в Москве проходит в дистанционном формате, занимает несколько часов в неделю. В ходе него студенты изучат несколько методов машинного обучения.

Степик «Анализ данных просто и доступно»

Курсы data analyst в Москве рассчитаны на 12 недель обучения. Студентов ждут реальные задачи, с которыми сталкиваются аналитики данных. После прохождения курсов слушатели узнают о видах данных, познакомятся с машинным обучением, визуализацией, нейронными сетями, анализом. Также студентам доступны 12 бонусных видео с дополнительными уроками.

Степик «Hadoop. Система для обработки больших объёмов данных»

Курс для продуктовых аналитиков направлен на изучение методов обработки больших объёмов данных с помощью Hadoop. Студенты познакомятся с популярной open-source системой, которую используют популярные социальные сети и поисковики. Курс будет полезен студентам старших курсов и начинающим разработчикам. Они изучат теорию и закрепят полученные знания на практике, решая задачи.

Основы и применение»

Системные аналитики должны разбираться в языке программирования Python. Курс подойдёт для начинающих специалистов, у которых нет серьёзных практических навыков программирования. Студенты узнают фундаментальные принципы языка, научатся определять типы данных, функции. Помимо лекций будущих системных аналитиков ждут домашние задания разной сложности и направленности. С помощью одних слушатели курсов смогут закрепить материал, с помощью других – развить критическое мышление. Домашние задания проверяются автоматической системой, и обратную связь ждать долго не придётся.

Тренажеры SQL и Python

Дополнительно, для «оттачивания» навыков и подготовки к собеседованиям могут пригодиться. Конечно, нет ничего лучше реальных задач, но иногда реальных нет. Когда у меня была такая ситуация, я прорешала задачи на Hakerrank и это помогло мне в дальнейшем пройти собеседование. Там же, например на Hakerrank, можно получить сертификаты для подтверждения своего уровня.

Статистика

Статистика — вещь, незнание которой может привести к ошибкам, чего я не понимала в самом начале. Поэтому рекомендую ее изучать всем аналитикам, даже если явно ее от вас и не требуют.

На курсе вы научитесь

Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python

Делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных

Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс. Метрики, Python

Обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс. Метрики, Google Sheets, SQL, Python

Работать с основными метриками продукта и маркетинга

Применять знания статистики для анализа данных

Эффективный формат онлайн-обучения

Занимайтесь в своем темпе

Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).

20% обучения — интересная и важная теория

Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.

Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.

80% обучения — практика в разных форматах

Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.

Менторы и координаторы помогут дойти до конца

Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.

Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.

Фокус на подготовке к трудоустройству

Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.

Лучших студентов рекомендуем по накопленной базе работодателей. На стажировках в компаниях-партнерах вы отработаете навыки и пообщаетесь с потенциальными работодателями.

Часто задаваемые вопросы

• Собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные, помогает бизнесу принимать правильные решения
• Аналитик в e-commerceРазрабатывает и внедряет рекомендательные системы, анализирует прибыльность товаров и категорий.
• Настраивает сквозную аналитику, составляет простые и понятные отчеты и дашборды для оценки эффективности маркетинговых каналов.
• Помогает бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компании.
• Собирает и анализирует данные о посетителях веб-ресурса, выявляет причины плохой посещаемости и увеличивает конверсию сайта.
• Аналитик в FinTechАнализирует и оптимизирует модель риск-стратегии. Улучшает механизм оценки заемщиков при разработке финансовых продуктов.
• Собирает и анализирует данные маркетплейсов, помогая магазинам определить ключевые бизнес-метрики и увеличить эффективность.
• Формирует отчеты и дашборды в BI-платформах для выявления закономерностей и тенденций, влияющие на эффективность компании.

Преимущества выбора курсов в Сравни

1. Лучшие онлайн-курсы

• Лучшие онлайн-курсы
• Освойте современную профессию
• Большой выбор курсов

2. Рейтинги онлайн-школ

• Рейтинги онлайн-школ
• Выбирайте лучший курс по оценкам реальных учеников
• Рейтинги школ

3. Реальные отзывы учеников

• Реальные отзывы учеников
• Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
• Отзывы о школах

Студенты рекомендуют нас

Аналитик данных (или Data Analyst) – специалист, который собирает данные, занимается их обработкой, анализом и интерпретацией, Задачи, которые выполняет дата-аналитик, делают бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.

Обычно аналитик данных необходим в компаниях, которые применяют data-driven-подход (ориентируются на анализ данных). Грамотное применение анализа обеспечивает создание компанией позитивной репутации и более динамичное ее развитие. Причем не важно, что именно делает компания, например, занимается разработкой нового продукта или новой функции для приложения – аналитик данных будет полезен в любой сфере.

Теория которая разбилась о практику.

Еще один немаловажный момент — зацикливание на теории, без оговорок. Подчеркну из курса фрагмент из теории, где речь идет про перцентили 90, 95, 99, очистку данных и отбрасывание выбросов. Обратился к своей знакомой из Пятерочки по данному поводу, поинтересовался, что она знает про перцентили и статистическую значимость, использует ли она эти «штуки» при расчете средних показателей и среднего чека в частности. Знакомая работает директором по рознице несколько лет, для понимания, в её подчинение было 17 директоров магазинов, и всевозможные отчеты и метрики по среднему чеку было её основной задачей, при этом про такие понятия она и не слышала.

Спрашиваю про выбросы при расчете среднего чека, в ответ получаю — нет, ничего не удаляем, просто разделяли оптовых покупателей и розницу, теперь это происходит полностью автоматически.

Вот здесь и почувствуйте разницу между отбрасыванием оптовых (аномальных) покупателей и отсеканием выбросов, про обработку которых так много было написано в курсе, а про опт и розницу, ни одной маленькой пометки. Поэтому после прохождения курсов от яндекса на собеседовании, если вы заявите что-то подобное, да еще и начнете бить себя в грудь, мол это правильно ведь так сам Великий яндекс написал, на вас могут посмотреть как минимум странно, не говоря уже о приеме на работу. Да, теория это хорошо, но на практике про статистическую значимость могут и не знать, а средний чек и сравнение средних чеков делают «по старинке» по общей выборке, сумме и количеству.

Для меня это просто яркий пример не соответствия теории и практики, не думаю, что это надо записывать исключительно на счет курса яндекса, но почему на платных(!) курсах про такой нюанс просто не упомянуть, помня о том, что на эти курсы могу попадать студенты без малейшего представления о том, как-там все происходит на работе, а не только в тренажере.

Опять же зачем в обязательном порядке убивать столько времени на подобную теорию, которая будет благополучно забыта через два месяца мне совершенно не понятно, не говоря о том, зачем за такую теорию нужно платить.

Так же отдельно хочу сказать, что данные курсы по своему духу больше напоминают платную стажировку в яндекс, что от части верно, по завершению курса вам могут предложить работу код-ревьювером за 30 000р в месяц (500 USD) с частичным трудоустройством, мне это почему-то напоминает старую шутку: ищем расклейщиков объявлений, для расклейки объявлений, о поиске расклейщиков объявлений.

На мой взгляд данные курсы так же несут крайний негатив и для преподавателей. Оклад 500$ как бы уже намекает, что преподаватели (код ревьюверы) здесь находятся на птичьих правах, что-то не нравится и сразу на выход. Преподаватели должны только монотонно выполнять свои действия, инициатива, а тем более внимание к жалобам студентов не приветствуется. Экономия времени студентов? Судя по придиркам преподавателей и отзывам в Слаке, главная задача код ревьювера, заставить студента потратить на работу, как можно больше времени.

На мой взгляд, это главная и вне гласная стратегия яндекса: Зачем получать со студента 70 000 за курс, если можно потянуть его время, сказать, что он «лошара» не успевает, а все успевают, с радостной улыбкой дать ему возможность продолжить обучение, но при этом «не забыв» получить со студента еще 12, 15, 30 к рублей за продление сроков обучения. Черный маркетинг, систему скрытых платежей никто не отменял.

Так же к черному маркетингу отнесу навязывание использование сервисом

Это жесть, выяснилось, что я плачу за то, что бы яндекс тратил мое время на объяснение того, как правильно пользоваться их кривым интерфейсом, и если не пройдешь это «задание» тренажер дальше не пропустит. После завершения курса нужно было отдельно тратить время, что бы удалить аккаунт и отвязать карту, что бы яндекс «случайно» не слизал оплату данной услуги за месяц.

Вопрос поиска работы после курсов у меня еще не закрыт, по данному поводу постараюсь написать подробно но немного позже, т. к. эта процедура наложилась на вынужденную миграцию в Турцию.

Обзор книг и что еще почитать по теме

Можно выделить такие книги, которые будут не лишними для аналитика данных:

• «Python и анализ данных», Уэс Маккинни. Книга от разработчика ПО, который создал библиотеку Pandas. В 2020 году вышла обновленная книга, где код переписан под более свежую версию Python.
• «Бизнес-моделирование и анализ данных с помощью Microsoft Excel», Уэйн Лесли Винстон. В книге описывается, как использовать инструменты программы для анализа данных. Хотя книга подойдет не только дата-аналитикам, а всем, кому требуется профессиональное знание Иксель.
• «Говори на языке диаграмм», Джин Желязны. Книга о том, как собранные данные презентовать в понятном для заказчика виде.

Книг существует довольно много. При выборе нужно ориентироваться на то, какие знания вам нужны, и в зависимости от этого выбирать литературу.

Однако для обучения и развития нужно использовать не только книги. Можно изучать новые приемы анализа данных и современные инструменты, а также узнать свежие новости с помощью блогов и социальных сетей профессионалов отрасли.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных собирает и обрабатывает большие данные,* делает выводы. Помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения

*Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса. Их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, маркетинге.

Оставьте заявку

Аналитик данных должен разбираться в математике, программировании и продакт-менеджменте. Начинающий специалист должен иметь такие навыки:

• Сбор и анализ требований заказчиков.
• Работа в Google-таблицах, группирование, фильтрация данных.
• Написание SQL-запросов.
• Знание хотя бы одного языка программирования (Python или R).
• Визуализация данных с помощью дашбордов (знание Tableau, Power BI).
• Понимание основных метрик анализа эффективности.

Аналитик собирает данные, исследует тему, может погрузиться в задачу и определить точки роста проекта или бизнеса. Хороший специалист также разбирается в Big Data и может выполнять А/Б-тестирование.

Зарплаты, востребованность, прогнозы и перспективы

Сегодня аналитики данных нужны примерно в половине всех компаний, не только в IT-сфере, а вообще. Специалисты востребованы не только в области высоких технологий и в бизнесе, но и в ритейле, производстве фильмов, науке, медицине, производственных отраслях.

Причем, за несколько лет спрос на профессию аналитика данных в разных отраслях вырос на 200%. И профессия только становится все более популярной, потому что все больше отраслей бизнеса понимает, что для успешного развития нужен грамотный анализ различных данных.

Профессия хороша и тем, что позволяет развиваться в разных плоскостях:

• Вертикально – с ростом по карьерной лестнице от джуниор-специалиста до главы отдела.
• Горизонтально – с изменением сфер деятельности (например, можно стать продуктовым аналитиков, маркетинговым аналитиком и т. д.).

Зарплата аналитиков данных в России

По данным сайта hh.ru зарплата начинающих в этой профессии составляется около 65 тыс. руб., а у опытных специалистов – 200-300 тыс. руб. Однако все зависит от региона. Например, зарплата новичка может быть меньше 50-65 тыс. руб. Такие показатели являются стандартными только для столицы. С опытом два года зарплата аналитика данных в Москве составляет примерно 130 тыс. руб., в Санкт-Петербурге – 100 тыс. руб.

Зарплата аналитиков данных в США

Многие аналитики готовы трудиться за рубежом, так как это способствует росту зарплаты. За год зарплата такого специалиста в США – примерно $60 тыс. Самой востребованной профессией является Data Science. В этой отрасли примерная зарплата специалиста – $130 тысяч.

Перспективы профессии

Эксперты считают, что спрос на профессию будет увеличиваться, особенно нужны будут специалисты в сфере Big Data.

Однако чтобы быть всегда востребованным, аналитику необходимо постоянно развиваться, учиться чему-то новому, так как в отрасли постоянно появляются новые методы и аналитические инструменты, а технологии становятся более совершенными.

ТОП лучших онлайн-курсов по аналитике данных

Курс поможет освоить профессию аналитика данных, работа которого заключается в извлечении из данных сведений, ценных для бизнеса, а также в помощи коллегам принимать оптимальные управленческие решения.

В рамках курса изучение SQL, Python и BI-инструментов.

Есть возможность интенсивного обучения.

Стоимость курса указана по тарифу «Стандартный», есть возможность выбрать обучение на других тарифах:

• «Продвинутый» — все опции тарифа «Стандартный», а также поддержка менторами вплоть до окончания испытательного срока, расширенный доступ к образовательным программам и трекинг с пошаговым сопровождением;
• «Премиум» — дополнительно включает сопровождение персонального ментора на всех этапах с возможностью выбора ментора и помощь в составлении карьерного плана на несколько лет вперед.

Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.

Можно выбрать один из трех тарифов:

• Стандартный.
• Индивидуальный: опции тарифа «Стандартный», а также индивидуальные консультации с наставником и сессии с коучем, гарантия прохождения испытательного срока, курс по визуализации данных, занятия по английскому для IT-специалистов, закрытые живые лекции от лидеров рынка.
• Премиальный: все опции предыдущих тарифов, а также встречи с карьерным консультантом, 2 года поддержки от наставника и консультанта.

Программа курса охватывает весь спектр Hard Skills, которые нужны на позиции аналитика.

В рамках курса можно с нуля освоить востребованную профессию, чтобы помогать бизнесу принимать решения на основе данных, а также научиться работать с BI-инструментами, использовать Python и SQL.

Курс дает возможность получить крепкий фундамент профессии Data Analyst: развитие основ аналитического мышления и освоение ключевых инструментов.

Стоимость курса указана по тарифу «Базовый», есть возможность выбрать обучение на других тарифах:

• «Оптимальный» включает в себя все опции «Базового» тарифа, а также 9 часов индивидуальных консультаций с ментором, бонусные курсы по Excel и PowerPoint.
• «VIP» включает в себя опции других тарифов, а также полное сопровождение персонального ментора в процессе обучения и созвоны 1 раз в неделю.

Курс поможет 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.

Курс научит профессионально работать с данными: не только собирать и изучать их, но и интерпретировать.

Также есть возможность выбрать обучение на тарифе «Инженер», который включает в себя больше теории, практики, проектов и учебного времени. Программа объемнее, чем на «Специалисте».

Курс расскажет как начать помогать бизнесу, принимая ключевые решения на основе данных, а также поможет изучить возможности сервисов аналитики, BI-инструментов, языка Python и SQL для анализа данных.

Студенты полностью погрузятся в анализ данных с R, начиная с основ языка, получения и обработки данных, заканчивая созданием визуализаций, построением интерактивных графиков и приложений. Также курс даст основы статистического и машинного обучения на языке R.

Прелюдия.

Для справки, мазохизм — получение удовольствия человеком от унижений, мучений или насилия над собой, производимых самим собой или другим лицом.

В 2021 году имел «удовольствие» попасть на курсы от Яндекс Практикума, по гос программе от Цифровых Профессий. Теперь спустя почти год, спешу поделиться общими впечатлениями от прохождения данного курса. Не могу сказать, что курс совершенно бесполезный, но в целом, иначе, как постоянные мучением над самим собой данный курс охарактеризовать не могу. Хочу отметить, что к приверженцам мазохизма я себя не отношу, но закрадываются подобные подозрения в отношении тех, кто пишет восторженные отзывы о курсах от Яндекса. Впрочем, люди разные и о вкусах, как известно, не спорят, а вот о преимуществах и недостатках пройденного курса, я готов рассказать.

Все, что начинается хорошо заканчивается плохо, все что начинается плохо, заканчивается еще хуже. Закон Мерфи.

Рейтинг курсов по аналитике данных

🟩 Кол-во курсов:от 20

🟩 Зарплата после курсов:от 80 тыс. руб.

🟩 Длительность курсов:от 1 месяца

🟩 Цена курсов:от 10 тыс. руб

Как поступить?

Собираете пакет документов и подаете заявление на обучение

Пишете мотивационное письмо-эссе, проходите собеседования и т.д.

Оставляете заявку на консультацию.Мы рассказываем об условиях поступления и отвечаем на ваши вопросы.

Начинаете обучение по программе

Школы по аналитике данных

Вот несколько курсов по визуализации, которые дают азы, понимание базовых прицнипов. Но стоит также учитывать, с помощью какого именно инструмента вы хотите визуализировать (Power BI, Google Data studio, Python и тд). И как правило у каждого инструмента есть своя бесплатная обучающая база на их же сайте.

А/Б тестирование

По А/Б тестированию вообще мало материалов и все по большей части в каких-то статьях. Но вот 3 полноценных курса, которые я нашла.

Системы веб аналитики

Google имеет обучающий центр Skillshop, где можно обучиться старой версии Universal analytics (ее перестанут поддерживать в июне 2023 года) и новой версии Google Аналитика 4. Есть тестовый аккаунт для той и другой. Как получить тестовый аккаунт.

Google Tag manager — менеджер тегов.

Если у вас есть интересные курсы, которые вы знаете или проходили — поделитесь, пожалуйста, в комментариях (только просьба делиться именно бесплатными курсами, без рекламы).

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.

Как учиться эффективнее?

По бесплатным материалам

Проголосовали 20 пользователей.

Воздержались 7 пользователей.

Знакомство.

Первое знакомство с курсами было достаточно радужным, о курсах именно от Яндекса, и именно по работе с данными, я узнал от хорошего знакомого по работе еще в 2020 году. Мы вместе работали в оптовых продажах в одной строительной сфере, знаем друг друга по работе больше десяти лет и, как это часто бывает у «продажников» в неформальной беседе за «сигаретной палкой» мы периодически делились всевозможными новостями и сплетнями. В очередной раз заведя разговор о кардинальной смене направления деятельности мы оба заговорили об IT и именно тогда, мой товарищ рассказал мне о больших данных, о том, что специалистов в этом направлении не хватает и, что это направление будет активно развиваться в ближайшее время т. к. объемы данных постоянно растут и постоянно будут нужны люди для обработки этих самых данных, не говоря уже о тех, кто может на более глубоком уровне работать с БД. В целом IT направление мне было всегда интересно, правда в тот момент я был зациклен на разработке игр и не особо смотрел на новые направления, но идея с анализом данных меня зацепила: логика проста, по сути это направление на стыке программирования и статистики. т. е. требуется не только писать код но и строить графики, делать выводы, искать закономерности и просто общаться с коллегами в конце концов, а так как люди в продажах, это мягко говоря совсем не «молчуны», возможность живого общения, а не только программирования меня сильно зацепила и как-то мысли сами-собой потекли в этом направлении: ролики на ютубе, пара статей и в целом общая моральная готовность пойти на курсы. Главное, что сильно смущало — цена курсов и необходимость платить за пол года. Двумя годами ранее я уже искал курсы по JavaScrip и тогда взял минималку от HtmlAcademy за 20000р исходя исключительно из тех соображений, что если не понравится то и не жалко. Не понравилось.

Популярные направления

Мы собрали лучшие курсы с бесплатным обучением по аналитике данных.Подобрать бесплатный курс
можно по отзывам, условиям рассрочки и рейтингу из 27 компаний.

Чему вы научитесь

• работать с big data, сервисами аналитики и дашбордами;
• проводить исследования, подводить итоги, работать с массивами данных;
• строить гипотезы, оценивая перспективы бизнес-решений;
• работать с заказчиками, обрабатывать аналитические запросы и презентовать свою работу;
• делать полные аналитические отчёты для клиентов.

Есть много онлайн-курсов, на которых обучают профессии аналитик данных. При выборе необходимо учитывать ваши задачи и возможности: как хорошо вы хотите обучиться и хотите ли после обучения сразу начать работать. Важно, каким именно аналитиком вы хотите стать, например, системным аналитиком или финансовым аналитиком. Рассмотрим несколько примеров курсов от различных онлайн-школ.

Особенность таких курсов – в профессиональной подготовке специалистов. После обучения вы сможете сразу применить полученные знания, так как навыков будет достаточно как минимум для работы на должности стажера. На некоторых курсах обучают даже не до уровня джуниор, а до уровня middle (то есть, это не аналитик-новичок, а полноценный аналитик, который может выполнять задачи без особого контроля более опытных коллег).

Курс «Аналитик данных» от «Яндекс.Практикум»

Программа длительностью 6 месяцев. Подходит тем, кто хочет освоить навыки программирования на Python, основные моменты работы с SQL, Tableau, A/B-тестами и устроиться работать по специальности (есть программа трудоустройства).

• Во время обучения подготавливается 13 проектов для портфолио.
• После обучения выдается сертификат о повышении квалификации.
• Вступительная часть курса – бесплатная.
• 3/4 программы – практическая часть.
• Преподают опытные специалисты. Они учат только актуальным вещам, которые можно сразу применять в работе.

Минус курса: Обучение нельзя начать в любой момент (есть расписание групп).

Стоимость обучения: 84 тыс. рублей

Курс по аналитике данных от «Нетологии»

На курсах вы получите ключевые знания и практические навыки в профессии Data Analyst, освоите главные инструменты работы (Google Sheets, SQL, Python, Power BI) и научитесь мыслить как специалист.

• Возможность трудоустройства уже через 6 месяцев обучения (возможность есть у лучших студентов).
• Подготовка 4 проектов для портфолио и выполнение 80 домашних заданий с обратной связью преподавателя.
• Помощь с составлением резюме, подготовкой к собеседованию.

Минус курса: Программа насыщенная. Длительность обучения – 11 месяцев.

Стоимость обучения: 109 500 рублей

Курс «Аналитик данных с нуля» от «SkillBox»

На курсе вы освоите ключевые навыки, которые позволят устроиться на должность специалиста уровня джуниор. Вы изучите основные инструменты работы и получите практические знания. Программа состоит из 45 модулей и 230 видеоматериалов.

• Практические работы с использованием SQL, Power BI, Python.
• Сертификат Skillbox после обучения, который можно использовать при трудоустройстве.
• Доступность всех материалов после обучения. Знания можно освежить в любой момент.
• В качестве бонуса всем ученикам предлагается бесплатный курс по Power Point.

Стоимость обучения: 103 600 рублей.

Преимущество бесплатных курсов (кроме очевидного) и в том, что обучение можно начать сразу. А программа курсов обычно не слишком длинная, и пройти ее можно за несколько дней.

Курс «Анализ данных в R» на платформе «Stepik»

Язык программирования R – один из основных для анализа данных. За три недели обучения студенты изучают способы сбора и обработки данных, а также методы работы с ними, в том числе инструменты визуализации.

• Программа обучения бесплатная, но состоит из 19 уроков, 5 часов видео, 26 тестов и 50 интерактивных задач.
• Подойдет студентам и всем, кто хочет освоить данную профессию с нуля.
• После обучения выдается сертификат Stepik и диплом Института биоинформатики, на базе которого создана программа.

Минус курса: необходимы базовые знания в области статистики. Для обучения можно пройти бесплатный курс «Основы статистики» от этой же платформы.

Также начинающим аналитикам рекомендуется курс «Программирование на Python».

Курс «Введение в науку о данных» на платформе «Coursera»

Курс, состоящий из видеороликов и домашних заданий. Вы научитесь создавать базы данных, освоите такие инструменты, как RStudio, Python и SQL.

• Программа для тех, кто решил освоить Data Science с нуля.
• Программа довольно насыщенная. Длительность обучения – 4 месяца (при нагрузке 3 часа в неделю). С этими знаниями возможно устроиться на работу на должность аналитика уровня джуниор.
• После обучения выдается сертификат.

Минус курса: программа обучения включает 4 курса, и русские субтитры есть только на первом. Остальные – на английском языке и без субтитров.

Бесплатный микрокурс «Аналитика данных с нуля» от Skillfactory

Курс содержит краткую информацию обо всем самом необходимом, что нужно знать начинающему аналитику данных. Программа состоит из видеоуроков, которые можно пройти за 5 дней.

• Программа содержит только необходимую информацию, без воды.
• Есть задания для самоконтроля.
• Возможно обучение с нуля.

Минус курса: программа подходит только для новичков, для полноценного обучения профессии необходимо обучение на дополнительных курсах.

Старт в профессии

Две трети специалистов, которые работают в анализе данных, пришли из других сфер. Обычно это маркетологи и разработчики.

Для начала обучения можно использовать тематическую литературу, статьи, блоги специалистов в социальных сетях.

Более структурированные знания можно получить на онлайн-курсах. Есть много бесплатных курсов, которые отлично подойдут новичкам. На них можно понять основы профессии и определить, хочется ли вам развиваться в этом направлении дальше.

Затем можно продолжить обучение на платных курсах. Их плюс в том, что они позволяют получить практические навыки, а также помогают с трудоустройством.

Оставьте заявку и получите подарок

Вы изучите основы описательной статистики и анализа, необходимые для работы с табличными данными.

Курс для новичков в аналитике

Пользоваться описательной статистикой

Разбираться в функционале Google Таблиц

Правильно оформлять и работать с табличными данными

Визуализировать результаты анализа через графики и диаграммы

*Подробные условия вы можете уточнить на консультации с менеджером

Ответим на вопросы, расскажем о поступлении и обучении

Лучшие курсы по аналитике данных в Москве

Аналитик данных (Стандартный)

Эйфория от знакомства и первое свидание.

Поиск курсов по анализу данных начался с роликов по Python, установил платформу, начал решать задачки, чуть позже начал бесплатный ознакомительный курс от Яндекса, и как раз в этот самый момент на почтовый ящик прилетает письмо с гос услуг о том, что можно взять любой курс по обучению в IT сфере со скидкой 50% Ого! Вот это удача — сразу же подумал я. Хоть какая-то польза от нашего «любимого» государства. На выбор между Яндексом и хотя бы тем же СкилБокс я не потратил ни одной секунды, ведь Яндекс — узнаваемый бренд, думал я, полюбому любой HR знает про них даже за рубежом, а если знают про Яндекс, то и курсы от них будут некой благонадежной ассоциацией и с этим аргументом трудно поспорить.

Подача заявки на гос субсидию оказалась не такой муторной, как я ожидал: я предполагал, что потребуется гора бумажек и подача займет пару месяцев, но на деле до момента одобрения моей заявки с момента регистрации на сайте steps.2035.university прошла примерно неделя, дальше созвон с Яндексом, дружеские «похлопывания друг друга по плечу» по телефону:

• Как здорово, что появилась эта скидка! — говорю я.
• Как хорошо, что вы пришли именно к нам! — отвечают мне по телефону.
• Я точно будут успевать учиться и работать?
• Да у вас все получится, конечно будет иногда тяжеловато, но основная, часть наших студентов совмещают работу с учебой!
• У нас все получится!

Радостный вешаю трубку и оплачиваю, даже не глядя в договор оферты, о котором я узнал несколько позже.

Здесь хочу отдельно обратить внимание на стоимость курсов, которая на мой взгляд сильно завышена, при таком количестве студентов в группе по 30-40 человек стоимость от яндекса как раз могла бы быть на уровне 30 000 и при этом срок обязательных курсов можно было бы с легкостью сократить до трех месяцев, разместив остальной курс в качестве дополнения, это конечно мое личное субъективное мнение.

1. Агрегатор онлайн-курсов

• Освойте современную профессию
• Большой выбор курсов

• ТОП школ по любому направлению
• Рейтинги школ

• Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
• Отзывы о школах

Задачи специалиста

Основные обязанности аналитика данных:

• Общение с владельцами бизнеса и определение проблемных мест компании.
• Сбор информации.
• Создание гипотезы для улучшения необходимых показателей.
• Подготовка данных к выполнению анализа: сортировка, фильтрация и т. д.
• Определение закономерностей.
• Разработка решений, которые можно использовать для проекта или бизнеса.
• Визуализация данных для наглядности.

С учетом данных, предоставленных аналитиком, компания может принимать определенные решения.

Задачи, которые выполняет аналитик данных, могут отличаться в зависимости от компании и квалификации специалиста.

Преподаватели и менторы курса

• Chief Data Officer eLama.ru
• 15 лет опыта в продуктовой, маркетинговой и веб-аналитике
• Эксперт в технологиях хранения, обработки и анализа данных
• Помогает компаниям принимать эффективные решения на основе больших данных
• Автоматизирует процессы аналитики, внедряет системы бизнес-отчетности и инструменты машинного обучения

Академический директор программы

Аспирантка Оксфордского университета, преподаватель НИУ ВШЭ

Аналитик данных в Тинькофф Помощь

Ведущий экспертCOO Room 42 и Differture

Профессия аналитика подразумевает работу с большими данными, из которых нужно извлекать полезную информацию и использовать в бизнесе. Специалисты должны знать не только инструменты аналитики, но и язык программирования Python, алгоритмы машинного обучения, основы статистики. Для жителей в Москве, которые хотят с нуля освоить данную профессию, Сравни предлагает рейтинг бесплатных курсов.

Профессия Аналитик данных

Курс по дата-аналитике для студентов последних курсов и выпускников вузов

* Если после окончания курса не нашли работу, обучение будет бесплатным (модель ISA).

Освойте аналитикуданных с нуля

Решайте проблемы бизнеса и помогайте ему развиваться

Зарабатывайте на уровнеmiddle от 130 000 ₽

Работайте удаленноиз любой точки мира

Учитесь сейчас, а платите, когда устроитесь на работу

Старт обучения: 24 апреля 2023 года

Первая опасная близость.

Проходит две недели с момента оплаты, полная тишина: ни звонков ни писем от яндекса. Набираю сам:

• Здрасте, я вот оплатил курсы. По телефону говорили, что сразу распределят на курс — как будто стесняясь собственных слов произношу я.
• Да, конечно, оплату мы увидели, подождите, вам на почту придет письмо. Спасибо, что позвонили нам!
• Постойте, а можно узнать конкретней, когда должно прийти письмо?
• К сожалению точной информации у меня нет.
• Хотя бы примерно, в течении недели, месяца, года?
• К сожалению точной информации у меня нет. Ожидайте. Спасибо, что позвонили нам!

Первые тревожные мысли начали стучаться в мою бедную голову, через неделю тотальной тишины со стороны Яндекса поток тревожных мыслей стал прерываться матерными междометиями, беру трубку, звоню еще раз.

• Добрый день! Как хорошо, что вы позвонили нам! У вас какой-то вопрос?
• Да, хочу узнать когда начну обучение.

На мой взгляд, в 21 веке это довольно странная ситуация: звонить спустя три недели после оплаты и узнавать когда же мне окажут оплаченную услугу, но это же яндекс, прелюдии кончились, начинайте привыкать и учитесь получать удовольствие.

Ответ в трубке:

• У меня нет точной информации, ожидайте письмо.
• Постойте, я оплатил 3 недели назад и вы даже не можете мне сказать когда начнется обучение? У вас на сайте была информация о начале обучения через 2 недели после оплаты.
• Да, но сейчас очень много студентов, вам нужно подождать.
• Если меня это не устраивает?
• Вы можете написать нам, мы вернем деньги.
• Компенсация за потраченное время?
• Нет. Спасибо что позвонили нам!

Поток моих тревожных мыслей иссяк, пошли сплошные матерные междометия.

Участвуйте в стажировках и хакатонах

Учебные проекты важны, но порой их недостаточно. Положите в портфолио что-то посущественнее, проверьте себя и свои знания, повысьте свои скиллы

Здорово получить навык реальной работы, но опыт — это не только hard skills. После нашей практики будет легко распределять ответственность и делить проекты на подзадачи

Приятно приложить к резюме благодарственный отзыв от OZON или VK, но еще приятнее получить предложение о стажировке или оффер

Получите фидбэк или даже оффер

Программа курса

Обзор бизнес-моделей и видов аналитикиЛогические задачи для собеседованийПрокачка аналитического и критического мышленияРабота с аналитической документацией

Получите полную программу на электронную почту

Monkey Job.

Отдельно хочу обратить внимание тех, кто задумывается о покупке данных курсов, будьте готовы к тому, что вы платите в том числе за подобные «мелочи»

Катя случайно высыпала 123 скрепки на лист в клетку. Размер клетки — 4 × 4 см. 98 скрепок пересекли линии на листе, а остальные — нет. С какой вероятностью упавшая на такой лист скрепка пересечёт линию?

В результате метода «научного тыка» правильный ответ был найдет

98/123 = 0.796 вместо вводимых мной 79.674%

Пол часа убитого времени, т.к. решал утром и тех поддержка еще спала.

Еще один пример.

Покупаем авиабилеты.Вы покупаете авиабилеты. Цена — 30 000 рублей. Есть две возможности сэкономить:

1) Воспользоваться промокодом на 4000 рублей;

2) Купить билет с карты банка-партнёра и получить скидку в 15%.

Промокод и скидка от банка не суммируются: можно выбрать только один вариант. Карточка банка у вас уже есть, оформлять её не нужно. Не раздумывая, что вы выберете?

Скидку от банка. Оплачу только 85% стоимости билетов. 15% от 30 000 — целых 4500. На 500 рублей выгоднее промокода.

Все здорово, но зачем подобные задания вставлять в обязательный курс?

Задания из серии ctrl-c ctrl-v, скриншот ниже, справа пропуски в которые нужно вписать правильный ответ, надеюсь, вы догадаетесь. что нужно вставить вместо

# ваш код здесь

Что говорят студенты

Это был мой первый опыт участия в Хакатоне. Вынесла для себя много полезных идей и направлений для роста. Очень крутые кейсы для решения, и здорово, что они остались в доступе для дальнейшей работы и изучения. Понравилась поддержка менторов, это было очень важно и полезно для первого опыта. Дополнительные кейсы, да еще и с возможностью подробного фидбэка по решению — огонь! В целом от хакатона остались только положительные эмоции, спасибо за такие возможности!

Рейтинг школ по аналитике данных

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных необходима для обработки данных с целью получения выводов, которые повысят эффективность бизнеса или системы. Анализ позволяет определить тенденции и показатели, которые иначе были бы потеряны в массе информации.

Недостатки бесплатных курсов

Преимущества платных курсов

Сколько я смогу зарабатывать?

Сколько времени займет обучение?

Получу ли я диплом или сертификат?

Смогу ли я трудоустроиться после прохождения курсов?

Спрос на аналитиков данных продолжает расти, как и уровень их зарплат

специалистов пришли в аналитику из совершенно других сфер

зарплата аналитика middle-уровня с опытом работы 1—2 года

вакансий аналитика на сайте HH

Знакомство перешедшее в длительные отношения.

Проблема в структуре данных, а точнее, в постоянном перемешивании теории по статистике и синтаксиса Python.

Вполне возможно, что это проблема именно этого курса, т. к. переписывался с однокурсницей, которой данный курс так же крайне не понравился, хотя, до этого она проходила обучение по курсу Data Scientist и там все было ок.

Вполне очевидная на мой взгляд вещь — мухи отдельно, котлеты отдельно, но для яндекса это не так. Как итог по окончании курса мне пришлось все перепроверять исключительно для того, что бы сделать рабочий конспект по синтаксису Python. Базовые знания в теории Python так же хромают, данный вывод делаю, просто сравнивая яндекс и бесплатную лекцию в МФТИ от Тимофея Хирьянова.

Так же есть претензии к теории по статистике, например что бы понять достаточно часто используемую дисперсию пришлось залезть в гугл и найти экселевский файл с расчетами, сравните что понятней:

Определение от яндекса: Улучшенная метрика разброса — не просто среднее расстояние между значениями датасета и средним, а средний квадрат этого расстояния.

Эта величина называется дисперсия (лат. dispersio, «рассеяние»), её находят по формуле:D(X)=M(X−M(X))2, которую также часто записывают в более удобном для расчетов виде: D(X)=M(X2)−(M(X))2

Чтобы понять, насколько сильно значения отличаются от среднего, вычисляют дисперсию. Для каждого значения находят расстояние от среднего до нужного значения, а затем возводят результат в квадрат.

Скриншот из формулы найденной на просторах интернета:

Еще один крайне негативный момент — это сам тренажер, некоторые моменты в синтаксисе описываются в ходе выполнения упражнения, а пройти упражнение второй раз нет технической возможности, скорее всего так яндекс страхует свои «научные открытия» от копипаста. Для меня же иногда появлялся пробел в данных, и спустя пару недель при необходимости еще раз разобраться во всей логике произошедшего по шагам, увы, ждало разочарование.

Да, конечно каждый может самостоятельно забраться в интернет и разобраться в тех моментах теории которые ему непонятны, но тут главный вопрос, а за что я тогда плачу?

«На крючке»

Доступ к тренажеру открыли, на почту прислали инструкции по Slack, по факту первое время я всегда натыкался на одно и то же: перевод стрелок т. е. мне всегда писали к кому обратиться вместо ответа.

Главное, что мне не понравилось — совершенно наплевательское отношение к моему времени. До сих пор не могу понять, как так получается, но факт остается фактом. Я выбираю курсы и оплачиваю их с одной главной целью получить нужную информацию в удобной для меня форме и максимально быстро. На просторах интернета есть масса информации в открытом доступе и можно самостоятельно изучить и статистику, и Tableau, и Python, но на поиски этой информации, её систематизацию нужно потратить не так уж и мало времени. По логике именно за систематизацию этих данных я и плачу, т.е. в первую очередь я плачу за экономию своего времени, по факту все получается совсем не так.

7.Сгруппируйте данные по столбцу ‘month’ и найдите среднюю позицию в выдаче по месяцам (level). Результат группировки выведите на экран. Подсказка: Последовательно вызовите методы groupby() и mean().

2 1.750000

3 5.769231

Ответ не принят. Пишу в тех поддержку, ответ спустя 20 минут:

Приветствуем! В задаче нужно найти и вывести на экран среднюю позицию в выдаче(level) по месяцам. Для этого нам нужно сгруппировать столбец level по месяцам и применить агрегирующую функцию mean().

Немного поправьте код и задача решена.

Делаю какие-то правки, тренажер опять не принимает, отсылаю код, ответ спустя еще 20 минут:

В этой задаче не нужно создавать новый датафрейм. Из группировки по столбцу ‘month’​ выберите столбец ‘level’​ и примените к нему метод .mean()​.

Методом «научного тыка» все же нашел правильное решение:

2 1.750000

3 5.769231

Name: level, dtype: float64

Конечно, кто-то может сказать, что ничего страшного, что именно так и учатся программированию, но почему за свой счет в течении часа, а то и двух я должен заниматься поиском подобных решений? На мой взгляд подобные мелочи должны решаться в течении пяти минут, и это максимум. По факту получается, что здесь час-полтора, там минут тридцать и в итоге не успевание по курсу, за которое я еще должен доплачивать. Забавно.

В курсе появился подраздел необязательный к прохождению «Продвинутый SQL» и здесь я совершенно согласен, если студенту понадобится в будущем информация по запросам, он в любой момент может открыть тренажер и не лазить по интернету в непонятном поиске. На мой взгляд половину пройденного курса можно было отправить в рекомендательный, а не обязательный раздел.

Тут же хочу отдельно отметить форму обращения в тех поддержку, никаких инструкций по данному поводу нет, и на начальном этапе на построение запросов в тех поддержку уходило немало нервов, по сути это напоминает переписку с гос органами или обычной тех поддержкой. Вполне возможно, что главный “Soft Skill” который вы можете прокачать на данном курсе это переписка с чатом поддержки. Конкретизирую:

• Мы очень рады, что вы к нам обратились но сейчас все заняты, вам нужно подождать.
• Пожалуйста скопируйте код и пришлите нам ссылку.
• Пожалуйста пришлите нам номер задания.
• Пожалуйста пришлите нам текст задания.
• Пожалуйста пришлите нам ссылку на Ваш курс.

Плюсуйте сюда ожидания в ответах по 10-20 минут и в итоге каждый день обучения это как минимум пол часа, а то и час-полтора потраченного времени на беспомощное ожидание. Получить общее время Вашего личного простоя за пол года, думаю каждый сможет самостоятельно.

Приплюсуйте сюда время работы чат с 10 утра по Москве до 7 вечера, позже сдвинули до 10 вечера, возможно уже сейчас внесли какие-то изменения. Благодаря такому графику я не один раз натыкался на ситуации, когда не могу пройти задание в 7 или 8 утра и приходилось ждать ответа в тех поддержке или в Slack. Оперативность в Slack так же мягко говоря не блещет и здесь я задавал вопросы если например уходил от компа на сутки — это подразумевало, что к моему возвращению там будет ответ, на большую оперативность рассчитывать не приходится по определению. Добавлю сюда «косяки» когда я просыпался пораньше на выходных (в целом привычка рано вставать) и часов в 6 утра садился за тренажер, а он просто «висит» к сожалению это так же не редкость и пару раз я на такое натыкался. В лучшем случае куратор в чате, вам напишет «Команда в курсе, команда чинит!» естественно даже без извинений, это же яндекс.

Еще один «ньюанс» про потраченное впустую время, в самом конце сдал последний проект, перед финальной работой, специально торопился, т. к. было указано, что курс откроют 5 августа, контрольную к этому времени сдал, и в планах было остаться дома на выходные, что бы заняться финальным проектом, хорошо, что уехал загорать, т. к. доступ открыли 8 августа, вместо пятницы только во вторник, впрочем этому я даже не удивился, но допускаю, что на курсе уже появились те, кто начал получать удовольствие от подобных «выходок».