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.
- Авторы курса эксперты из VK, Сбера, ВТБ, Visa
- 2 проекта на основе реальных данных
- Обновили курс в 2022 году
- Доступ к материалам и обновлениям курса навсегда
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.
- 85 000 сом
зарплата после первого года обучения на платформе
Какое отношение дата-аналитик имеет к Data Science?
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
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.
Что даёт профессия Data Analyst?
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Как проходит обучение 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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
Data Analyst. Junior
-
- 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.
- 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.
- Узнаете, как выявлять проблемы в маркетинге компании, улучшать эффективность рекламы. На практике научитесь собирать полноценные воронки продаж в Power BI, составлять отчётность.
- 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.
- 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.
- 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.
-
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.
-
Data Analyst. Junior
-
- Product Analytics: проанализируете итоги А/B-тестирования для продукта и решите, что необходимо развивать в первую очередь.
- Marketing Analytics: подготовите данные, посчитаете конверсии и LTV. Сделаете выводы об эффективности рекламных кампаний.
- BI Analytics: построите план-факт. Создадите дашборды, которые позволят понять, какие подразделения больше всего влияют на показатели компании.
-
Бонусные курсы
-
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.
Получить презентацию курса и консультацию специалиста
Авторы и спикеры курсов
- Кирилл Шмидт
Product analyst Team Lead в Citrix (США) и Wrike
- Юлдуз Фаттахова
Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбер Банк
- Николай Герасименко
Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»
- Пётр Емельянов
Спикер курса. R&D Director, UBIC Tech
- Василий Сизов
Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»
- Фёдор Ерин
Data Scientist в Yousician. Программный директор курса Data Science PRO
- Екатерина Малиборская
Основатель маркетингового и дизайн агентства EZmarket. Спикер курса Data Analyst. Junior
- Анна Николаева
Аналитик VK. Спикер курса Data Analyst. Junior
- Максим Кулаев
Руководитель команды VK. Спикер курса Data Analyst. Junior
- Александр Горяинов
Доцент Московского авиационного института. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»
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.
Отзывы участников
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!!!
7 отзыв