Курсы аналитика

Мы нашли 102 курса на апрель 2021

Согласно докладу аналитиков IDC, к 2025 г. общемировой объем информации достигнет 163 зеттабайт, причем большую часть будут генерировать бизнесы, а не потребители. Предприятиям понадобятся профессионалы, которые смогут работать с такими массивами информации. Курсы аналитика данных позволят освоить необходимые навыки до того, как рынок переполнится специалистами.

Сортировать по:
по умолчанию
  • по умолчанию
  • по дате
  • по алфавиту
  • по рейтингу
  • по просмотрам
  • по комментариям
Школа
  • Школа
  • 4brain
  • E-MBA
  • EnglishDom
  • Examer
  • Foxford
  • GeekBrains
  • InternetUrok
  • Lingualeo
  • Live Organic
  • Otus
  • PROFI
  • Puzzle English
  • ReadyWork
  • Skillbox
  • Skillfactory.ru
  • Skyeng
  • Tetrika-school
  • Uchmet
  • Zaochnik.com
  • Автор24
  • Бизнес Молодость
  • Ваш репетитор
  • ЕШКО
  • ИРС
  • Инглекс
  • Напишем
  • Нетология
  • ТуторОнлайн
  • ФРОО
Стоимость
  • Стоимость
  • Бесплатно
  • Платно
Уровень
  • Уровень
  • Начальный
  • Продвинутый
  • С нуля
  • Средний
Формат обучения и функции
  • Формат обучения и функции
  • Домашние задания
  • Запись занятий
  • Онлайн
  • Сертификат
  • Трудоустройство
  • Чат
Срок обучения: 300 часов

Перейти к курсу skillbox.ru

167 просмотров | Рейтинг 9.5 из 10
Стоимость: 98333 ₽/курс (2458 рублей в месяц)
Срок обучения: 13 месяцев

Перейти к курсу skillbox.ru

157 просмотров | Рейтинг 9.75 из 10
Стоимость: 190000 ₽/курс (3353 рублей в месяц)
Срок обучения: 12 месяцев

Перейти к курсу skillbox.ru

186 просмотров | Рейтинг 10 из 10
Факультет Системной и бизнес-аналитики от GeekBrains

Эксклюзивная скидка до 50% на курсы GeekBrains в апреле! и ещё 6 акций и 1 промокод

favorite
Стоимость: 180000 ₽/курс (9000 рублей в месяц)
Срок обучения: 12 месяцев

Перейти к курсу geekbrains.ru

145 просмотров | Рейтинг 10 из 10
Стоимость: 125000 ₽/курс
Срок обучения: 3 месяца

Перейти к курсу netology.ru

186 просмотров | Рейтинг 10 из 10
Стоимость: 90000 ₽/курс (4500 рублей в месяц)
Срок обучения: 2 месяца

Перейти к курсу netology.ru

135 просмотров | Рейтинг 9.75 из 10
Стоимость: 84000 ₽/курс (6000 рублей в месяц)
Срок обучения: 14 месяцев

Перейти к курсу skillbox.ru

168 просмотров | Рейтинг 9.75 из 10
Стоимость: 50000 ₽/курс (2500 рублей в месяц)
Срок обучения: 4 месяца

Перейти к курсу skillbox.ru

167 просмотров
Курс Python для анализа данных от Skillfactory.ru

Скидка 50% на все курсы SkillFactory! 1 промокод

favorite
Стоимость: 41500 ₽/курс
Срок обучения: 8 недель

Перейти к курсу skillfactory.ru

144 просмотра
Стоимость: 35000 ₽/курс (2042 рублей в месяц)
Срок обучения: 3 месяца

Перейти к курсу skillbox.ru

168 просмотров
Стоимость: 55000 ₽/курс (3209 рублей в месяц)
Срок обучения: 2 месяца

Перейти к курсу netology.ru

143 просмотра
Стоимость: 87700 ₽/курс (5482 рублей в месяц)
Срок обучения: 7 месяцев

Перейти к курсу netology.ru

46 просмотров
Стоимость: 29000 ₽/курс (2242 рублей в месяц)
Срок обучения: 2 месяца

Перейти к курсу netology.ru

50 просмотров
Стоимость: 12000 ₽/курс (834 рублей в месяц)
Срок обучения: 6 недель

Перейти к курсу netology.ru

65 просмотров

Краткое описание курсов по аналитике


Онлайн-курсы по Big Data проходят так же, как и другое удаленное обучение: студенты получают доступ к материалам, самостоятельно и при помощи преподавателя осваивают дисциплины, выполняют домашние задания и готовят дипломный проект.

Программ достаточно, чтобы каждый студент решил свои задачи: есть курсы для новичков, продолжающих и профессионалов.


Что представляет собой профессия


Аналитик собирает и обрабатывает большие массивы информации, изучает и интерпретирует результаты. Такие специалисты трудятся в компаниях, которые практикуют подход data-driven, т.е. принятие решений, аргументированных цифрами.

Типовые задачи, с которыми работает дата-аналитик:
  1. Собрать информацию. Например, бухгалтерии нужен список сотрудников, которые в предыдущем отчетном периоде получали премии.
  2. Сделать расчет метрики - определить, сколько новичков уволилось до окончания испытательного срока в текущем году, а сколько - в предыдущем. Если компания тестирует новый процесс адаптации персонала, данные покажут результат.
  3. Провести A/B-тестирование. Например, нужно выяснить, увеличатся ли продажи, если добавить блок «С этим товаром часто покупают». Аналитик тестирует 2 прототипа, рекомендует решение.
  4. Просчитать, какой вариант выгоднее. Оценить окупаемость промокампании, скорректировать бизнес-модель.
  5. Выяснить, какой товар чаще покупают, от каких факторов зависит динамика, сравнить с другими группами продукции компании.


Кому подходит обучение


Считается, что Data Science и аналитика - это сферы, требующие аналитического склада ума и фундаментальной теоретической подготовки. Но языки для работы с данными (R, Python) может освоить любой новичок. Неважно, гуманитарное или техническое образование получил дата-аналитик. Главное - правильно спланировать погружение в профессию.

Для старта обучения достаточно иметь желание и возможность заниматься. Курсы подходят для:
  • менеджеров проекта или продукта, финансовых директоров и руководителей бизнеса, чтобы анализировать метрики и на их основе принимать верные управленческие решения, увеличивать доход компании и качество товара или услуги;
  • аккаунт-менеджеров, интернет-маркетологов - инструменты веб-аналитики помогут самостоятельно получать и интерпретировать информацию, применять ее для оптимизации продаж и промокампаний;
  • начинающих аналитиков, чтобы систематизировать знания, пообщаться с экспертами и специалистами, которые занимаются анализом в смежных сферах;
  • представителей смежных профессий, если необходимы базовые знания аналитики для работы;
  • всех, кто использует Big Data в работе: разработчиков, трейдеров, бухгалтеров, финансистов, digital-маркетологов, продакт-менеджеров.


Чему можно научиться


Специалист должен знать предметную область (данные собирают все - от магазинов и фитнес-клубов до компаний-монополистов и приложений с многомиллионной аудиторией) и особенности ведения бизнеса той компании, в которой работает, иметь хорошие навыки презентации, уметь работать в инструментах для визуализации, разбираться в статистике и (необязательно) владеть языком программирования. Эти вопросы разбираются на курсах.

Каким будет результат


На курсах студенты учатся получать данные из разных источников и работать с необработанными массивами информации с помощью языков R, Python, выдвигать и тестировать гипотезы, подбирать способы их проверки. Чтобы помогать бизнесу быстрее расти и увеличивать капитал, начинающие специалисты осваивают инструменты визуализации и изучают, как определять точки приложения усилий.

Выпускники курсов получают сертификаты и дипломы установленного образца о повышении квалификации/переквалификации, поддержку в развитии карьеры. В рамках практически каждой программы можно найти индивидуальные консультации по составлению портфолио и резюме.

Некоторые организаторы курсов предлагают студентам обучаться на проектах компаний-партнеров, помогают выпускникам получить стажировку и работу.


Что входит в программу


В программу обучения дата-аналитиков входят такие тематические блоки:
  1. Получение информации из баз данных (БД) с помощью языка запросов SQL: базовые команды, фильтры, импорт и экспорт.
  2. Реализация на языке Python методов математической оптимизации, статистического анализа, описательной статистики.
  3. Особенности работы с большими объемами данных, облачные решения.
  4. Основы статистики: гипотезы, способы проверки предположений, статистические критерии.
  5. Маркетинговые, финансовые метрики. Поиск точек роста. Тестирование и анализ, построение простых моделей. Оптимизация отчетности, визуализация.


Программа может меняться в зависимости от особенностей курса, состояния отрасли и рынка вакансий. Например, на курсах веб-аналитики для маркетологов технической стороне работы уделяется меньше внимания, зато подробно изучаются такие инструменты, как Google Analytics, Tag Manager, Google Data Studio, «Яндекс.Метрика».

Обучение сквозной аналитике сконцентрировано вокруг внедрения этого подхода в работу, анализа данных и отчетности в сервисах Roistat, Comagic.


Этапы обучения


Занятия проходят онлайн, часто в формате вебинаров, на которых можно сразу же задать интересующие вопросы. Записи уроков доступны для просмотра в любое время - можно вернуться к лекции и повторить сложные моменты. Каждое занятие дополняется домашним заданием, воркшопами по финансовой и маркетинговой аналитике.

Каждый студент может пообщаться с экспертами и сокурсниками в закрытом чате, обсудить работу над дипломным проектом, получить помощь координаторов курса по организационным вопросам. Преподаватели проверяют домашние задания и дают обратную связь с расширенными комментариями.

Лучшие онлайн-курсы по аналитике


Курсы для аналитиков предлагают онлайн-школы и зарубежные университеты. Большинство программ фундаментальные, т.е. предназначены для новичков, предполагают всестороннее изучение аспектов работы дата-аналитика и занимают не менее 6 месяцев.

Geekbrains.ru


Обучение проходит в формате вебинаров, есть проверка домашних заданий и закрытые чаты студентов. Доступны такие программы:
  • интенсив «Продуктовая и бизнес-аналитика» (1 месяц);
  • «Анализ данных в Power Bi» (1 месяц);
  • фундаментальный курс «Системная аналитика» (12 месяцев).


Обучение проводят практикующие профессионалы - сотрудники Mail.Ru Group.

Аналитик данных на Python


Знание Python указано в требованиях к соискателям на 84% вакансий аналитика и почти в 100% объявлений, связанных с Data Science.

Модули по этому языку программирования добавили в свои программы онлайн-университеты «Нетология», SkillFactory, SkillBox.


Основы программирования на R


Google и Facebook используют R, чтобы справляться с большими массивами данных с помощью нескольких строк кода. Поэтому язык стоит изучить тем, кто планирует развиваться в области Data Science. В этом помогут курсы от SkillBox, SkillFactory.

Irs.academy


Онлайн-школа HEDU (Irs.academy) проводит онлайн-обучение бизнес-аналитике. Курс длится 2 месяца. Используют асинхронный и синхронный форматы, т.е. и вебинары, и уроки в записи. У школы есть лицензия Министерства образования.

Data Scientist


Data Scientist нужна хорошая математическая подготовка, умение работать с Big Data и понятно визуализировать результаты анализа. Ключевым навыкам обучают SkillBox, ProductStar, Udacity (нужны базовые навыки программирования на Python), а узкоспециализированные курсы предлагают Mail.Ru Group («Система для обработки больших объемов данных»), Cloudera («Введение в Hadoop и MapReduce») и др.

Building a Data Scien​ce team


Курс разработан преподавателями частного исследовательского Университета Джонса Хопкинса. Обучение длится одну неделю, подходит для тех, кто разбирается в Big Data и хочет собрать эффективную команду под своим руководством. Язык преподавания - английский.

Machine Learning​ for Data Science


Основы машинного обучения затрагиваются в программах «Яндекс.Практикума», SF Education. На платформе Coursera можно найти курсы по этой теме от Эдинбургского и Гарвардского университетов (на английском языке).

The Data Scientist’s Too​lbox


Программа разработана Университетом Джонса Хопкинса. Курс дает обзор инструментов, которыми пользуются специалисты по работе с данными.

Обучение длится 1 месяц. Достаточно уделять занятиям 1-4 часа в неделю.


Sf.education


Онлайн-академия SF Education готовит специалистов по программе «Бизнес-анализ с R и Machine Learning». Организатор курсов акцентирует внимание на финансовом образовании, так что машинное обучение и аналитика на R рассматриваются в контексте применения в бизнесе.

Skillfactory.ru


Skillfactory входит в 35 крупнейших российских EdTech-компаний и является крупнейшим провайдером онлайн-образования в Data Science. Университет обучает Machine Learning, Python, Data Science в своей «Школе данных». Есть как краткосрочные («Big Data для банков и телекома» - 4 месяца), так и длительные программы (12-месячный курс Data Analyst, 6-месячные «Big Data для менеджеров», «Системный аналитик PRO»).

Как правильно выбрать


Рынок онлайн-обучения перенасыщен предложениями. Негативную реакцию студентов часто вызывают недостаточно глубокая проработка программы, избыток теории, ведение одной группы несколькими преподавателями (необходимо подстраиваться под разный стиль подачи материала), низкий уровень качества обратной связи и недостаток практических заданий.

Список критериев, на которые стоит ориентироваться, чтобы избежать негативного опыта:
  1. Формат. Онлайн-обучение только в том случае будет эффективным, если реализуется в нескольких видах. Например, вебинары и прямые трансляции в закрытой группе в социальных сетях могут дополняться конспектами лекций, видеозаписями, подкастами.
  2. Лекторы. На онлайн-курсах чаще всего преподают практики, профессионализм которых не вызывает вопросов. Но чтобы понять, подходит ли стиль изложения материала, лучше скачать пробный урок или найти видео выступлений преподавателя на каких-либо конференциях.
  3. Обратная связь. Развернутая и полученная вовремя, она стирает границы между очным и дистанционным обучением. Нужно выяснить заранее, как часто преподаватель будет отвечать на вопросы и в какой форме: в социальных сетях, на дистанционной платформе, перед началом изучения новой темы.
  4. Программа. Структура обучения должна быть понятной, развернутой и логичной, соответствовать тем задачам, которые хочет решить студент.
  5. Практика. Большое количество практических заданий поможет лучше и быстрее усвоить новые знания. Но важен баланс, чтобы успевать делать домашнюю работу к следующему уроку.
  6. Результат. Работодатели практически не обращают внимания на сертификаты, но хорошо, если по окончании обучения будет выдаваться документ, подтверждающий освоение программы. Особенно ценно, если это удостоверение о повышении квалификации.
  7. Отзывы. Не стоит ориентироваться только на сайт онлайн-школы. Более объективную оценку даст глобальный поиск мнений студентов, например на сайтах-отзовиках и в социальных сетях. Некоторые онлайн-школы дают ссылки на своих выпускников, так что можно лично уточнить какие-то вопросы у бывших студентов.


Достоинства и недостатки


Онлайн-обучение становится востребованным, потому что не привязано к местоположению студента и преподавателя, а время и режим можно выбирать под себя. Но это не единственные преимущества формата:
  • высокая эффективность за счет использования разных инструментов;
  • свобода в выборе канала обмена информацией;
  • привлекательная стоимость по сравнению с очными курсами и вузовским образованием;
  • эмоциональный комфорт;
  • получение новой профессии за короткий срок;
  • гибкость программы и расписания;
  • нетворкинг, широкие коммуникационные возможности (студенты общаются между собой, в результате чего формируется профессиональное сообщество).


Онлайн-обучение требует высокой мотивации и самодисциплины, поэтому многие студенты не заканчивают начатые курсы. Это один из главных недостатков дистанционного формата. Кроме того, отсутствует прямое взаимодействие с преподавателем, а объем работы больше, чем на очных курсах (осваивать информацию приходится самостоятельно).



Отзывы обучавшихся


Анастасия, 26 лет, Санкт-Петербург
Окончила университет по специальности «Экономика предприятия» и устроилась в телекоммуникационную компанию. Но уже через несколько месяцев работы обнаружила, что предлагать бизнесу пути развития, основываясь на данных, куда интереснее, чем заполнять бессмысленные отчеты. Онлайн-курсы помогли быстро разобраться в способах сбора информации, методике анализа и визуализации. Работать стало интереснее, да и зарплата на новой должности увеличилась.

Марк, 37 лет, Владивосток
До Data Science работал в IT-отделе крупного промышленного холдинга. Когда на предприятии решили внедрять подход data-driven, HR-менеджер предложила пройти специализированные онлайн-курсы. Обучение длилось больше года. За это время приглашенные специалисты настроили инфраструктуру для работы с Big Data. Сейчас поддерживаю систему и помогаю производству использовать накопленный массив данных с пользой.

Анатолий, 34 года, Москва
Всегда интересовался цифрами, поэтому Data Science входила в сферу моих интересов. Курсы решил пройти просто для общего развития. Но компания, на кейсе которой выполнял дипломный проект, заинтересовалась и предложила стажировку. Сейчас работаю на позиции Junior, но уже получаю в 2 раза больше, чем на предыдущем месте.

Топ-35 лучших курсов аналитики

Название Стоимость Срок обучения Ссылка на курс
Аналитик данных на Python от Skillbox 50000 4 месяца ССЫЛКА
Курс Python для анализа данных от Skillfactory.ru 41500 8 недель ССЫЛКА
SQL для анализа данных от Skillbox 35000 3 месяца ССЫЛКА
Финансовая аналитика от Нетология 55000 2 месяца ССЫЛКА
Трансформация бизнеса: внедрение искусственного интеллекта от Нетология 150000 7 недель ССЫЛКА
Дата-журналист: истории, основанные на данных от Нетология 87700 7 месяцев ССЫЛКА
Дата-сторителлинг: о чём говорят цифры от Нетология 29000 2 месяца ССЫЛКА
Аналитика и аналитическое мышление для начинающих от Нетология 12000 6 недель ССЫЛКА
Основы визуализации данных от Нетология 4000 4 недели ССЫЛКА
A/B-тестирование: практическое руководство от Нетология 25000 5 недель ССЫЛКА
Tableau: визуализация данных от Нетология 30000 6 недель ССЫЛКА
Python для анализа данных от Нетология 45000 3 месяца ССЫЛКА
Язык R для аналитики от Нетология 27000 5 недель ССЫЛКА
Последнее обновление: 14-05-2020, 12:03