Аналитика данных — Лучшие онлайн курсы

Изучите одну из наиболее востребованных на сегодняшний день профессий. Освойте навыки сбора и обработки данных, визуализации, а также интерпретации информации. Создавайте понятные отчёты, графики, диаграммы, легко пользуйтесь полученными знаниями в различных рабочих ситуациях. Вам в деталях расскажут о ключевых ИТ инструментах, стандартах кодирования, аналитических системах, языках программирования, механизмах работы ОС.

На интенсивных курсах вы углубитесь в особенности работы аналитиком, включая 5 популярных специализаций, что позволит выбрать профессию своей мечты. Полученные знания будут способствовать повышению вашей ценности на рынке труда. Помимо множество теории, вас ждут увлекательные практические задания, разобраться с которыми, с радостью помогут преподаватели академии GeekBrains.

Программа

1. Введение в профессию.
2. Маркетинговая и продуктовая аналитика.
3. Юнит-экономика.
4. SQL.
5. Тестирование гипотез.
6. Сквозная маркетинговая аналитика.
7. Карьерный курс.

Чему научитесь

• Работать с метриками продукта и маркетинга.
• Использовать для анализа данных статистику.
• Обрабатывать данные с помощью Google Sheets, SQL.
• Визуализировать данные.
• На основе анализа данных делать выводы.

Программа

1 модуль. Погружение.

• Аналитическое мышление.
• Итоговая работа — разработка системы аналитики для планирования отпусков.
• Основы визуализации данных.
• Метрики, гипотезы, точки роста.
• Итоговая работа — построение управленческого дашборда.
• Основы практической статистики.

2 модуль. Получение данных и работа с ними.

• SQL/получение данных.
• Итоговая работа — анализ авиаперелетов.
• Анализ большого объёма информации.
• Итоговая работа — разработка рекомендательной системы online-кинотеатра.

3 модуль. Автоматизация процессов.

• Python.
• Итоговая работа — построение прогнозной модели.
• A/B-тесты.
• Итоговая работа — проверка гипотез.

4 модуль. Soft skills.

• Эффективные коммуникации, эмоциональный интеллект.
• Ведение переговоров.
• Секреты успешных публичных выступлений.
• Английский язык для аналитиков.

5. Бонусный модуль: Power BI.
6. Карьерное планирование.
7. Дипломный проект.

Чему научитесь?

• Работе с SQL, написанию запросов, обработке БД, загрузке данных, сохранению историй.
• Использованию Пайтон или R для получения необходимых сведений из внешних источников.
• Применению data driven подхода, определению результативности исследуемой области.
• Работе с Big Data при помощи современного инструментария.
• Визуализации данных для разных типов аудитории, построению простых/сложных графиков.
• Развитию эмоционального интеллекта, пониманию клиентов, построению деловых отношений. 

Программа

1. Введение в маркетинг, аналитику данных. Трафик, оценка конкурентов, инструментарий.
2. Источники трафика, виды рекламы, А/В тесты, создание медиаплана.
3. Сквозная аналитика, БД, отчеты, дашборды.

Чему научитесь

• Анализировать источники трафика.
• Запускать A/B-тесты.
• Создавать наглядные дашборды, отчеты.
• настраивать сквозную аналитику.

Программа

1. Плавное погружение в Python.
2. Библиотеки.
3. Визуализация данных.
4. Анализ статистических тестов.
5. Получение информации из разных источников.
6. Особенности прогнозирования.
7. Дипломный проект.

Чему научитесь?

• Решать типовые задачи аналитики данных при помощи языка программирования Python.
• Автоматизировать регулярный анализ для оперативного реагирования на рыночные изменения.
• Принимать быстрые, продуктивные data-driven решения.
• Руководить бизнес-проектами любой сложности.
• Пользоваться современным софтом из серии Excel на профессиональном уровне.
• Оптимизировать ежедневные задачи, заниматься углубленными исследованием информации.

Программа

1. Знакомство с Пайтон.
2. Основы синтаксиса.
3. Применение разных типов данных.
4. Работа с текстом.
5. Функции, модули.
6. Библиотеки Pandas.
7. Мониторинг разных источников.
8. Объединение сведений.
9. Работа с большими файлами.
10. Визуализации при помощи графиков, гистограмм.
11. Сводные таблицы, множество однотипных файлов.
12. Разбор более продвинутых случаев.
13. Использование NumPy библиотек.
14. Работа с различными файловыми форматами.
15. Написание автоматических скриптов.
16. Парсинг веб-страниц, общедоступных профилей пользователей ВК.
17. Работа с открытыми API, Яндекс сервисами, ВКонтакте.
18. Автообновление отчётов.
19. Диагностика/исправление ошибок кода.
20. Финальный экзамен.

Чему научитесь?

• Программировать на Пайтон.
• Анализировать, быстро обрабатывать большие файлы.
• Создавать отчеты, автоматизировать процесс сбора данных.
• Работать с популярными интернет-сервисами.
• Парсить web-страницы, работать с API.
• Работать с machine learning алгоритмами.
• Пользоваться data scientist инструментами.
• Получите навыки уровня middle в Data Science, станете более востребованным на рынке труда.

Программа

1. До старта.

• Знакомство с платформой.
• Общение с кураторами/преподавателям.
• Полезные советы по поддержанию здоровья аналитика.
• Soft Skills, эффективное управление временем.
• Английский язык.

2. Основной блок.

• Профессиональные навыки.
• Ключевые IT-инструменты.
• Языки программирования.
• Стандарты кодирования.
• Информатика.
• Операционные системы.
• Алгоритмы.
• Базы данных, системы аналитики.
• Математика.

3. Специализации. Выберите вашу роль в области аналитики.

• Программист.
• Тестировщик.
• Аналитик.
• Project-менеджер.
• Product-менеджер.

Чему научитесь?

• Эффективно управлять вашим временем.
• Пользоваться продвинутыми аналитическим инструментарием.
• Работать с БД, структурами, алгоритмами.
• Анализировать большие объёмы информации.
• Составлять грамотные отчёты.
• Владеть английским языком на уверенном уровне.

Программа

Делится на два модуля, второй из них можно пройти по желанию.

Новичкам:

1. Старт: знакомство с функционалом, Metabase, построчная фильтрация, выборка табличных данных.
2. Агрегация: повторяющиеся значения, идентификаторы, символы, фильтры и т.д.
3. Объединение таблиц: методы соединения, использование оператора JOIN.
4. Подзапросы: работа с распространенными опциями.
5. Особенности применения условных операторов.
6. Дипломный проект, сертификация.

Дополнительные курсы – обучение до продвинутого уровня.

1. SQL-анализ.
2. Погружение в СУБД, работа с реляционными базами данных.
3. Регулярные выражения, числа, даты, строки.
4. JSON/XML.
5. Оконный функционал.
6. Бонусный блок. Инсталляция PG Admin на компьютер.
7. Финальный проект: студенты дорабатывают уже существующую БД под конкретные задачи бизнеса.

Чему научитесь?

• Эффективно обрабатывать хранимые данные;
• Писать запросы с применением команд DDL;
• Визуализировать графическую и текстовую информацию;
• Добавлять курсоры, указатели, диаграммы, графики, дашборды;
• Пользоваться востребованными на сегодняшний день аналитическими инструментами;
• Разбираться в архитектуре, синтаксисе, различных SQL-понятиях.

Программа

1. Как анализировать данные в Excel?
2. Логические функции.
3. Unit-экономика.
4. Статистика в Эксель.
5. SQL-аналитика.
6. Теория вероятностей.
7. Основы бизнес-проекта.
8. Поиск работы по специальности.

Чему научитесь?

• Освоите трендовые методы анализирования информации.
• Станете пользоваться Excel на уровне professional.
• Будете заниматься сборкой, преобразованием данных.
• Разберетесь в проведении статистических тестов.
• Добьётесь высот в запуске новой продукции.
• Обучитесь качественно презентовать ваши проекты руководству.
• Начнёте работать с метриками, графиками, таблицами, диаграммами.

Программа

1. Первый уровень: базовая подготовка.
2. Data Science – вводная часть.
3. Основы математических операций.
4. Статистический анализ, теории вероятностей.
5. Возможность стажировки.
6. Продвинутый уровень: погружение в data-аналитику.
7. Трудоустройство.
8. Junior Data Analyst.
9. Карьерный центр.
10. Экспертный уровень. Выбор специализации.
11. Продуктовая аналитика.
12. Маркетинговый анализ.
13. BI-аналитика.
14. Бонусные курсы на выбор: разработчик, Git, английский для ИТ-специалиста.
15. Подготовка вводного проекта.
16. Выбор интересующего вас направления.

Чему научитесь?

• Грамотному общению с заказчиками, проведению интервью, сбору/документированию требований.
• Трансформации актуальных бизнес-задач в исследовательские.
• Привлечению внимания аудитории к вашему проекту.
• Проведению исследований, когортного анализа, расчёту коэффициентов корреляции, построению прогнозов.
• Пониманию проблем бизнеса, быстрому выяснению причин их появления, эффективному устранению имеющихся проблем.
• Визуализированию результатов, качественной формулировке выводов, составлению резвернутой аналитической отчётности.
• Подготовке данных (извлечению из нескольких источников, нахождению аномалий, очистке лишней информации, чтению API и т.д).

Освойте различные финансовые инструменты и интересные «фишки», которые наверняка пригодятся вам в будущем. Продолжительность курса составляет 1 месяц, состоит всего из 4 уроков. Вам расскажут о продуктовых метриках, юнит-экономике, разберут несколько реальных кейсов, покажут, что такое дашбординг, а также каким образом качественно визуализировать метрики.

Академия предлагает обучиться анализировать данные при помощи языка Пайтон. По заявлениям представителей ItTensive, студентов будут сопровождать на всех этапах учёбы, а после её завершения – помогут трудоустроиться. Вас ждут экспертные разборы реальных кейсов от ведущих IT специалистов. К слову, создатель курса – автор книг «Разгони свой сайт» и «Реактивные веб-сайты».

В рамках этого курса по аналитике данных, студенты научатся владению продвинутых техник, доступных опытным маркетологам. Вы сможете освоить популярный инструментарий, включая Google Analytics, Google Tag Manager, Google Sheets, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python, SQL, Power BI. Приглашаются люди без опыта, график учёбы можно предварительно оговорить с наставником.

Программа

1. Введение в аналитику данных и основы статистики.
2. СУБД/SQL.
3. Применение языка Пайтон.
4. Предобработка данных, исследовательский/статистический анализ.
5. Введение в Business Intelligence.
6. Визуальное анализирование.
7. Жизненный цикл пользовательского проекта.
8. Распространенные методологии, специальные направления в дата-аналитике.
9. Проектная работа.

Чему научитесь?

• Начнёте работу аналитиком с позиции junior специалиста.
• Поймёте, как создаются дашборды, датастори.
• Станете грамотно презентовать результаты заказчикам.
• Освоите различные инструментарий, применяемый в области data-анализа.
• Будете общаться со стейкхолдерами, обсуждать запросы, уточнять требования.
• Разберетесь во всех тонкостях исследования сырых данных, их предобработки.
• Обучитесь написанию Пайтон, SQL для системной аналитики информации.

Получите практические навыки использования SQL, Power BI, Python. Для того, чтобы обучиться этим востребованным инструментам, вам потребуется всего 2 часа в день. К слову, заниматься можно в комфортное для вас время. В процессе обучения, вам предложат создать специальный проект на платформе Скиллбокс, если он будет успешен – вы сможете получить первый доход ещё во время учёбы.

Предлагают пройти полный цикл работы с данными для решения прикладных задач, начиная от выгрузки/обработки до профессиональных навыков программирования. Вы обучитесь эффективной аналитике, проведению математических расчетов, использованию средств автоматизации бизнес-процессов, наглядному представлению понятных презентаций, продуктивному решению разных типов задач посредством ML.

За 12 недель с помощью курса-тренажера научитесь работать в программе для BI аналитики. Программа подойдет аналитикам, маркетологам, руководителям, предпринимателям. За время обучения отработаете более 100 задач, 4 бизнес-кейса и выполните итоговый проект. Прокачаете в Power BI следующие навыки: маркетинговая и финансовая аналитика, аналитика продаж, геоаналитика. 

Программа

Учебный план включает 17 блоков, 170+ практических уроков + 20 кейсов:

1. Особенности профессии бизнес-аналитика.
2. Excel, PowerPoint.
3. Сбор требований, основные методы + интервьюирование.
4. User Stories, Jobs to be Done.
5. Документирование, основные виды и управление.
6. Моделирование бизнес-процессов.
7. Разработка ПО, написание ТЗ.
8. Работа с данными SQL.
9. Инструменты Jira, Confluence.
10. Управление рисками, проектами.
11. Финансовый менеджмент.
12. Unit-экономика.
13. Гибкие навыки, подготовка к собеседованию.

Чему научитесь

• Эффективно общаться с заказчиками.
• Четко формулировать технические задания.
• Моделировать и анализировать бизнес-процессы.
• Выбирать лучшие решения по автоматизации.
• Рассчитывать финансовые модели, используя современные инструменты для бизнес-анализа.

Более короткая версия представленных выше курсов от Yandex Practicum. Вы обучитесь выгрузке, преобразованию, очистке данных при помощи SQL-запросов. Станете создавать дашборды, пользуясь Tableau. Будете запускать А/В-тесты, проверять гипотезы, рассчитывать ключевые метрики, давать грамотную оценку их значимости. Вместе с полученными навыками, вы сможете помогать бизнесу развиваться, успешно реализовывать имеющиеся задачи, достигать поставленных целей в оговоренные сроки.

Программа

1. Бесплатный вводный курс: :основы Python и анализа данных».
2. Базовый Пайтон: погружение в язык, разбор библиотеки Pandas.
3. Предобработка данных: способы очистки от выбросов, пропусков, дубликатов, преобразование данных в различные форматы.
4. Исследовательская аналитика: теории вероятностей и статистики, проведение исследований, поиск закономерностей, библиотеки SciPy/Matplotlib.
5. Итоговый проект первого модуля.
6. Базовый SQL: основы, операции реляционной алгебры, СУБД PostgreSQL.
7. Как рассказать историю с помощью данных? Правильная презентация результатов исследований посредством графиков.
8. Проектирование дашбордов в Tableau.
9. Итоговый проект второго модуля.
10. Анализирование бизнес-показателей: метрики, продуктовая/маркетинговая аналитика, когортный анализ, воронки продаж, unit-экономика.
11. Продвинутый SQL: подсчёт основных бизнес-метрик, оконные функции, изменение локального содержимого.
12. Мастерская: работа над актуальными задачами от заказчиков.
13. Статистический анализ данных: методические взаимосвязи, статистическая значимость, гипотезы.
14. Принятие решений в бизнесе на основе проведенных вами исследований.
15. Основы машинного обучения: разбор ключевых задач МО в бизнес-проектах.
16. Дополнительная практика.
17. Выпускной проект.

Чему научитесь?

• Пользоваться Python, Jupyter, Notebook, SQL, PostgreSQL, Tableau, средствами А/В-тестирования.
• Делать выводы, основываясь на проведенной аналитике.
• Помогать бизнесу более эффективно тратить денежные средства.
• Проверять гипотезы, принимать решения о распределении ресурсов компании, прогнозировать результат.
• Исследовать возможности компании для продуктивного поста даже во время кризиса.
• Обрабатывать языки данных, превращать полученную информацию в наглядные графики/диаграммы.

Преподаватели разбирают разнообразные рабочие процессы, учат составлению подробной отчётности, выгрузке данных, статистическому анализу, исследовательской деятельности. У вас имеется прекрасная возможность научиться новым знаниям, получить уникальный опыт, повысить уровень квалификации, добиться желаемых карьерных позиций в выбранном вами направлении.

Обучают грамотному созданию прогнозов на основе данных, что позволяет принимать верные бизнес-решения. Уделяют особое внимание применению логических операторов SQL, использованию функционала Эксель, работе с BI-дашбордами, визуализации посредством Python. Неплохой вариант для людей, желающих повысить квалификацию. После окончания курса, предложат прохождение стажировки с последующим трудоустройством.

Рассматриваемая специализация содержит два образовательных курса, а именно – «SQL для всех» и «Python: анализ данных с Pandas». Студенты научатся писать сложные запросы, работать с системами управления БД. Обратите внимание, что занятия подходят для пользователей, которые знакомы с синтаксисом Пайтон, разбираются в базовых типах данных, списках, словарях, функциях.