РЕЙТИНГ

Лучшие онлайн курсы Аналитики данных

Аналитик данных с нуля | Skillbox

Для кого: обучение с нуля.
Формат: видеолекции, практика в тренажере, персональная обратная связь, итоговый проект.
Длительность: асинхронный формат.
Стоимость: 22 × 5 585 ₽/мес.
Промокод: geek - Скидка 60% на профессии и 50% на курсы Skillbox

Аналитик данных: расширенный курс | Нетология 

Для кого: профессия с нуля.
Формат: вебинары, видеолекции, практика.
Длительность: от 13 месяцев.
Стоимость: от 36 × 4 416 ₽/мес. или 151 100 ₽ сразу.
Промокод: GEEKHACKER5 — 5% дополнительная скидка на все онлайн-курсы, кроме направлений «MBA», «Саморазвитие и хобби», «Высшее образование» и курс «Директор по интернет маркетингу». Скидка действует от текущей цены и суммируется с действующими скидками на сайте Нетологии.

Аналитик данных | Skillfactory

Для кого: новички, специалисты в сфере ИТ, финансов, аналитики.
Формат: видео с теорией, тренажеры, тесты, домашние задания, проекты, хакатоны.
Длительность: 14 месяцев.
Стоимость: от 36 × 5 141 ₽/мес.
Промокод: geek - Плюс 5% к скидке на сайте (кроме VIP тарифа, где скидка 60%)

Профессия Аналитик данных  | Академия Eduson

Для кого: новички без опыта в IT, бухгалтеры, финансисты, экономисты, аналитики.
Формат: видеолекции, скринкасты, тренажеры, финальный проект.
Длительность: 6 месяцев.
Стоимость: 24 × 4 833 ₽/мес.
Промокод: GEEK - дает дополнительную скидку 5% на все курсы, суммируется со скидками на сайте.

Профессия Data-аналитик | Skillbox

Для кого: обучение с нуля.
Формат: видеолекции, практика на реальных кейсах, разбор домашнего задания, итоговые проекты.
Длительность: 12 месяцев.
Стоимость: от 31 × 5 783 ₽/мес.
Промокод: geek - Скидка 60% на профессии и 50% на курсы Skillbox

Онлайн-курс «Data Analytics: обработка данных» | Академия ТеДо

Для кого: аналитики данных.
Формат: онлайн.
Длительность: 2 - 2,5 часа.
Стоимость: 6 250 ₽ + НДС.
РЕЙТИНГ

Бесплатные онлайн курсы Аналитики данных

Основы анализа данных и Python | Яндекс.Практикум

Для кого: подходит для начинающих специалистов.
Формат: теория, практика на интерактивной платформе.
Длительность: 10 часов.

Узнаете специфику работы аналитиков данных, получите базовые навыки программирования на Python и поймете, подходит ли вам профессия.

Открытые занятия по аналитике | Нетология

Для кого: все желающие.
Формат: онлайн.
Промокод: GEEKHACKER5 — 5% дополнительная скидка на все онлайн-курсы, кроме направлений «MBA», «Саморазвитие и хобби», «Высшее образование» и курс «Директор по интернет маркетингу». Скидка действует от текущей цены и суммируется с действующими скидками на сайте Нетологии.

Сможете посмотреть, как проходят занятия по аналитике на платформе школы и задать вопросы эксперту.

Обучение аналитики данных

Обучение Data Analytics с нуля будет непростым, ведь придётся получить навыки в сфере управления, программирования, работы с базами данных, визуализации информации, маркетинга и углубить знания в математике.

Основы Data Science – освойте базовые понятия.
  • Выявление тенденций, проблем, бизнес-требований.
  • Структуры, базы данных.
  • Проведение A/B-тестов, интерпретация их результатов.
  • Проведение экспериментов для оценки гипотез.
Подготовка данных – научитесь собирать и импортировать исходники, подготавливать их к дальнейшей работе.
  • Загрузка информации из разных источников, парсинг.
  • Препроцессинг, балансировка данных.
  • Очистка датасета – удаление неподходящих, ошибочных, повторяющихся значений.
Обработка датасета.
  • Внедрение готовых ML-моделей для проведения вычислений.
  • Формирование, проверка гипотез.
  • Основы Big Data: машинное обучение, базы данных, инструменты Hadoop, Spark.
  • Интерпретация результатов исследования.
  • Оценка качества алгоритма обработки, повышение их качества, ансамбли.
Инструменты Data Analyst – освойте средства для выполнения манипуляций с данными.
  • Excel, Google Sheets – инструменты для работы с таблицами.
  • SQL – язык для работы с базами данных.
  • Машинное обучение – обрабатывает исходники, может делать выводы за аналитика, помогает принимать решения, автоматизирует многие процессы.
  • Power Query – извлечение, преобразование информации;
  • Power Pivot – анализ Big Data;
  • R – язык программирования для обработки, визуализации информации;
  • Python и фреймворки TensorFlow, Pandas, PySpark, SciPy – помогают обрабатывать табличную информацию, обучают нейросети, автоматизируют процессы.
Математика – нужна для проведения вычислений, формирования, проверки гипотез, построения выводов по итогам работы.
  • Основные понятия: вероятность, инференциальная функция, корреляция, регрессии.
  • Теория вероятностей.
  • Математическая статистика.
Визуализация данных, создание дашбордов – вывод информации в удобочитаемой форме.
  • Tableau;
  • Google Data Studio;
  • Plotly;
  • Matplotlib – фреймворк для Python;
  • Power BI.
Разные виды аналитики:
  • Маркетинговая (e-commerce) – помогает бизнесу увеличивать доход за счёт привлечения клиентов.
  • Продуктовая – развивает продукты вследствие работы с метриками.
  • BI – собирает, хранит и обрабатывает информацию по компании, вырабатывает правильные решения.
  • Gamedev – развивает игры, расширяет аудиторию заинтересованных лиц.
  • Веб-аналитика – работает с метриками сайтов и веб-приложений.

Также вам нужно освоить основы информационной безопасности, разработки простых программ для решения рабочих задач, их интеграции в IT-инфраструктуру.

FAQ (Часто задаваемые вопросы)

Какая зарплата у специалиста?

Data-аналитик в 2024 году может рассчитывать на (усреднённая информация по стране, исходя из предложения работодателей):

  • стажёр – 40 - 80 тысяч рублей;
  • junior – 70 - 160 тысяч рублей;
  • middle – 100 - 220 тысяч рублей;
  • senior – 180 - 350 тысяч рублей.

Освоить профессию с нуля при темпе 8 - 10 часов еженедельно можно за 6 - 12 месяцев, для изучения основ достаточно 2 - 3 месяцев обучения.

В список типичных задач практика входят:

  • Сбор исходников – умение находить, извлекать / импортировать данные для обработки.
  • Их очистка – удаление, фильтрация мусорных значений, приведение в порядок нужных.
  • Обработка – проведение различных манипуляций с информацией посредством математического аппарата и языков программирования.
  • Визуализация – построение диаграмм, графиков.
  • Интерпретация – оценка результатов, выводы на их основании, составление отчётов.

Также аналитику нередко нужны навыки разработки нишевых приложений, улучшения алгоритмов анализа, внедрения нейронных сетей, защиты информации, работы с облачной инфраструктурой, создания / обучение нейросетей.

Обучение при оформлении рассрочки обходится в 3 500 – 6 000 ₽/мес.

Курсы Аналитика данных в городах

EDDU.PRO
Logo
EDDU.PRO
Logo
Зарегистрировать новый аккаунт