Ныряй в знания Скидка 40% действует 0 дней 00:00:00
Курс

Data Analyst с нуля до Junior

Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку — подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.

О профессии

Data Analyst, или дата-аналитик собирает информацию, анализирует её, находит аномалии в метриках. Выявляет закономерности, строит и проверяет гипотезы и визуализирует результат своих исследований в виде графиков и диаграмм.

Дата-аналитики востребованы как в больших компаниях, так и в стартапах, которые хотят исследовать рынок и улучшить свой продукт.

Какое отношение дата-аналитик имеет к Data Science?

Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. ML-инженер обучает модели машинного обучения, дата-инженер обеспечивает бесперебойную работу инфраструктуры. Дата-аналитик общается с заказчиком, формулирует цели исследования и помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных.

Независимо от роли все трое работают сообща, программируют на Python, разбираются в математике и статистике. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.

Кому подойдёт этот курс

  • Новичкам

    Получите мощную теоретическую базу, научитесь работать с инструментарием аналитика, прокачаете логическое мышление. Новые знания закрепите на практике и потренируетесь на типовых задачах. Начнёте карьеру в аналитике данных на позиции Junior.

  • Аналитикам, которые хотят повысить квалификацию

    Подробно рассмотрите уже знакомые темы и пополните резюме новыми умениями. Освоите Python и SQL, научитесь использовать Power BI для анализа, трансформации и визуализации данных. Будете приносить больше полезных гипотез своим заказчикам и вырастете как профессионал.

  • Маркетологам, владельцам бизнеса и product-менеджерам

    Научитесь принимать решения о развитии продукта и рекламных кампаний на основе данных, а не интуиции. Аналитика поможет вам выявлять и решать текущие бизнес-проблемы быстрее и дешевле.

  • Разработчикам, которые хотят поменять направление

    Узнаете, как выявлять потребности бизнеса, и используете свои навыки в программировании для решения бизнес-задач. Станете более ценным профессионалом, который с помощью логики и специального инструментария помогает компаниям преодолеть трудности и увеличить важные показатели.

О Skillbox

Skillbox —
по качеству обучения. Вся теория записана с топовыми экспертами рынка, а практика максимально приближена к реальным рабочим задачам. Послушайте, что говорят те, кто уже достиг своих целей вместе со Skillbox.

Полностью обновили курс в 2022 году

В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы не только освоите Python, SQL и актуальные версии инструментов для работы, но и научитесь самостоятельно решать нестандартные задачи. Вас ждут:

  • более 80 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков
  • 2 итоговых проекта на основе реальных данных

Чему вы научитесь

  • Общаться с заказчиком

    Узнаете, как правильно провести интервью, собрать и задокументировать требования. Научитесь трансформировать бизнес-задачи в исследовательские.

  • Понимать проблемы бизнеса

    Разберётесь, как устроены типовые процессы в компании: разработка, поддержка и сопровождение IT-продукта, маркетинг, продажи. Узнаете, какие проблемы возникают на каждом из этапов, и научитесь их решать с помощью аналитики.

  • Готовить данные для анализа

    Будете извлекать данные из различных источников: читать из файлов, баз данных. Научитесь очищать и трансформировать данные, находить аномалии и выбросы.

  • Проводить исследования

    Научитесь проводить когортный анализ, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить прогнозы. Будете формулировать гипотезы и подбирать методы для их проверки.

  • Визуализировать результат работы

    Узнаете о правилах компоновки дашбордов, научитесь правильно выбирать тип диаграммы, чтобы понятно донести выводы до аудитории. Будете создавать дашборды в Power Bi, рисовать графики и визуализации с помощью Python-библиотек plotly и matplotlib.

  • Презентовать результат заказчику

    Узнаете, как сформулировать понятный вывод и составить развёрнутый аналитический отчёт. Познакомитесь с типовой структурой презентации. Поймёте, как удержать внимание аудитории. Научитесь конструктивно критиковать и адекватно реагировать на обратную связь.

Через 9 месяцев: аналитик данных, или дата-аналитик

Основная профессия, которую вы получите на курсе. С помощью Python, SQL будете извлекать данные, применять базовые методы анализа, работать в Excel, Power BI и строить дашборды. Знания помогут вам трудоустроиться Junior-аналитиком или продолжить развиваться в продуктовой, маркетинговой, BI-аналитике.

Отзывы участников

Отзывы студентов Assel Kaimuldina, Нур - Султан Курс «Введение в Data Science»
Мне всё нравится. В Skillbox напоминает курсы от Google: ничего лишнего, постепенное усложнение материалов. Минималистичный дизайн и качественный контент платформы.
Отзывы студентов Иван Медведев, г. Ивантеевка Курс «Профессия Инженер по тестированию»
Если какой-то материал тяжело даётся, есть вопрос по ДЗ, достаточно написать преподавателю, который поможет разобраться с информацией и подскажет, как решить задачу.
По итогу 9-месячной учёбы стал по-другому смотреть на сайты. Замечаю баги, разбираюсь в вёрстке, веду репорты. Узнал, как работать со специфическим ПО.
Уже сейчас нисколько не жалею, что выбрал Skillbox. Спасибо!!!

Как проходит обучение на платформе

  • Регистрация

    Знакомитесь с платформой

    Платформа Skillbox — собственная разработка компании Skillbox, платформа постоянно улучшается. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса

  • Теория

    Получаете знания

    Курсы состоят из тематических видео разной длительности Смотрите их когда и где угодно Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию

  • Практика

    Выполняете задания

    В Skillbox уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио

  • Обратная связь

    Работаете с куратором

    Проверкой заданий занимаются кураторы Это эксперты по теме курса Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе

Содержание курсов

Вас ждут 80+ тематических модулей с различным уровнем сложности, видео с теорией и практика на задачах, приближенных к реальным.

  • 9 месяцев обучения
  • 2 итоговых проекта

Первый уровень: базовая подготовка

Вы научитесь программировать на Python, подтянете математику, статистику и теорию вероятностей. Узнаете, какие задачи решают дата-сайентисты. Получите базовые навыки, которые позволят выйти на стажировку. Среднее время прохождения — 5 месяцев.

  1. Введение в Data Science

    Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

  2. Основы математики для Data Science

    Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

  3. Основы статистики и теории вероятностей

    Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

  4. Возможность стажировки

    Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку — сможете продолжить учиться на курсе и в компании одновременно.

Продвинутый уровень: погружение в дата-аналитику

Пройдёте основы маркетинговой, BI и продуктовой аналитики. Научитесь извлекать данные из хранилищ, интерпретировать динамику продаж, делать когортный анализ, строить воронки и формулировать выводы. Прокачаете навыки работы в Excel, Python и Power BI. Получите базовые навыки работы с Big Data. Среднее время прохождения — 4 месяца.

  1. Data Analyst. Junior

      1. Подход курса от практики к теории. Решите 4 крупных кейса из разных отраслей: аналитика продаж в FMCG, маркетинговая аналитика, продуктовая аналитика в ритейле и аналитика в финансах.
      2. Пройдёте базовые методы анализа данных и научитесь делать аналитические выводы. Узнаете, как строить основные типы графиков, и будете правильно визуализировать данные. Потренируетесь выявлять тренды из табличных данных в Excel и делать прогнозы.
      3. Узнаете, как выявлять проблемы в маркетинге компании, улучшать эффективность рекламы. На практике научитесь собирать полноценные воронки продаж в Power BI, составлять отчётность.
      4. Научитесь выгружать данные из баз с помощью Python, писать SQL-запросы, исправлять ошибки в собранном материале. Узнаете, как построить понятный дашборд и сформулировать выводы о проделанной работе.
      5. Узнаете, как организовать работу по методам Scrum, Kanban. Научитесь собирать и проверять требования на наличие противоречий и документировать их. Узнаете, как планировать работу, оценивать риски проектов и презентовать результат.
      6. Разберёте типовые тестовые задания, получите рекомендации по составлению резюме и представление о том, как развиваться аналитику.

Итоговые проекты

После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце продвинутого уровня презентуете итоговую работу по трём направлениям в аналитике и решите, с какими данными вам интереснее работать.

  1. Введение в Data Science

    Закрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.

  2. Data Analyst. Junior

      1. Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь.
      2. Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний.
      3. BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.

Бонусные курсы

  1. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие

    Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

Авторы и спикеры курсов

  • Фотография Кирилл Шмидт Кирилл Шмидт

    Product analyst Team Lead в Citrix (США) и Wrike

  • Фотография Юлдуз Фаттахова Юлдуз Фаттахова

    Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбер Банк

  • Фотография Николай Герасименко Николай Герасименко

    Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»

  • Фотография Пётр Емельянов Пётр Емельянов

    Спикер курса. R&D Director, UBIC Tech

  • Фотография Василий Сизов Василий Сизов

    Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»

  • Фотография Фёдор Ерин Фёдор Ерин

    Data Scientist в Yousician. Программный директор курса Data Science PRO

  • Фотография Екатерина Малиборская Екатерина Малиборская

    Основатель маркетингового и дизайн агентства EZmarket. Спикер курса Data Analyst. Junior

  • Фотография Анна Николаева Анна Николаева

    Аналитик VK. Спикер курса Data Analyst. Junior

  • Фотография Максим Кулаев Максим Кулаев

    Руководитель команды VK. Спикер курса Data Analyst. Junior

  • Фотография Александр Горяинов Александр Горяинов

    Доцент Московского авиационного института. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»

  • Старт курса: 21 июля
  • Осталось: 5 мест

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 5 914 сом/мес
  • -40%
3 548 сом/мес
  • В рассрочку на 24 месяца
  • Курс в подарок
  • Год английского бесплатно

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Часто задаваемые вопросы

  • У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?
    Курс подходит новичкам без специальных знаний, высшего образования и талантов. Главное — не пожалейте времени на первый этап, в котором вы получите базовые навыки. Внимательно выполняйте практические работы и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше.
  • Можно ли стать дата-аналитиком за год и найти работу?
    Мы составили курс с учётом требований работодателей, а итоговые проекты и практические работы основаны на реальных проблемах, которые решают дата-сайентисты. Если заниматься регулярно, практиковаться и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование.
  • Требуется ли знание математики?
    На начальных этапах от вас не требуется продвинутых знаний — достаточно школьного курса математики. Не пугайтесь, если вам придётся разобраться в темах, которые вы забыли или не проходили — куратор поможет освежить знания или даст ссылки на полезные материалы.
  • Нужно ли знать английский язык?
    Значения важных англоязычных терминов объясним на курсах. В практических работах перевести незнакомые слова поможет Google Переводчик. Но со знанием языка проще ориентироваться в среде разработки, читать документацию, участвовать в международных проектах.

    Поэтому пользователям платформы Skillbox мы дарим бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год. За это время вы освоите грамматику, пополните словарный запас и научитесь свободно читать и говорить на английском.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
    Всё зависит только от вас. В среднем участники курса занимаются от 3 до 5 часов в неделю.
  • Кто будет проверять практические задания?
    Никаких автоматических проверок и скриптов. Куратор-практик не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах, ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно.
  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
    Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.