«Аналитик данных»: 15 лучших курсов в 2021 году

«Аналитик данных»: 15  лучших курсов в 2021 году Аналитика
Содержание
  1. Почему я выбрал онлайн-обучение
  2. Курс 11 introduction to python for data science
  3. Курс 5 основы программирования на python
  4. Введение в data science на python на платформе datacamp
  5. Что такое data science?
  6. 7 бесплатных курсов по data science для начинающих
  7. Программа направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных, на получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности – умения применять языки программирования sql и python д​ля сбора, визуализации, анализа больших данных (big data) и построение моделей машинного обучения, умения применять конкретные аналитические и продуктовые подходы при работе над реальными задачами маркетинговой и клиентской аналитики с помощью bi платформ. программа разработана на основе профессионального стандарта «бизнес-аналитик», утвержденного приказом министерства труда и социальной защиты рф от 25.09.2021 № 592н; и профессионального стандарта “специалист по большим данным”,  утвержденного приказом министерства труда и социальной защиты рф от 6 июля 2020 года n 405н., а также на основе анализа требований рынка труда и обобщения зарубежного опыта.​
  8. Курс 2 основы статистики
  9. Курс 4 введение в математический анализ
  10. Введение в визуализацию данных на python на платформе datacamp
  11. Введение в data science на python от мичиганского университета на платформе coursera
  12. Курс 6 основы sql
  13. Курс 7 введение в базы данных
  14. 15 лучших онлайн-курсов обучения аналитика данных | бесплатные и платные 2020-2021
  15. Data science a-z™ на маркетплейсе udemy
  16. Data science — 2020: полный учебный курс на маркетплейсе udemy
  17. Spoiler#handleclick”>примечание редакции
  18. Аналитик данных
  19. Визуализировать результат работы
  20. Готовить данные для анализа
  21. Для кого
  22. Другие платные курсы по анализу данных и big data
  23. Как освоить новую профессию онлайн
  24. Как проходит онлайн-обучение дата-аналитике
  25. Как я выбирал направление
  26. Как я нашел работу
  27. Как освоить новую профессию онлайн
  28. Курс «аналитик данных» — обучение анализу данных с нуля до data analyst с помощью в трудоустройстве
  29. Курс 1 data science professional certificate
  30. Курс 10 профессия — аналитик данных
  31. Курс 3 базовый курс по математике
  32. Курс 8 информационная бизнес-аналитика
  33. Курс 9 профессия data scientist: анализ данных
  34. Курсы data science в минске | обучение data scientist бесплатно и платно 2020-2021
  35. Курсы анализа данных в москве — учёба.ру
  36. Курсы бизнес-анализа в it в минске с трудоустройством | адукар
  37. Лучшие бесплатные курсы по анализу данных
  38. Лучшие платные курсы по аналитике данных и big data
  39. Максим
  40. Общаться с заказчиком
  41. Особенности
  42. Понимать проблемы бизнеса
  43. Презентовать результат заказчику
  44. Проводить исследования
  45. Программы обучения аналитике данных
  46. Чему научат
  47. Заключение
  48. Курсы веб-аналитиков в минске с трудоустройством, с нуля – цены, отзывы
  49. Spoiler#handleclick”>отзыв
Дополнительный анализ:  — Блог на

Почему я выбрал онлайн-обучение

Чтобы устроиться на работу, мне нужны были сертификаты, которые подтвердят мои знания. Я мог читать статьи о программировании и смотреть ролики на «Ютубе», но за это не дают сертификатов. Можно получить их в вузах — там бывает очная магистратура по компьютерным наукам и анализу данных. А можно пройти онлайн-курсы. Я выбрал второй вариант, и вот почему.

А онлайн-курсы были в основном недорогие. Вот «Основы программирования на Python» на «Курсере» стоили 5000 Р. А были и вообще бесплатные, например «Введение в базы данных» на платформе «Стэпик». В общем, я понял, что онлайн-обучение точно обойдется дешевле.

Проще бросить. Я допускал, что учеба может мне не понравиться, а курсы и магистратуру в вузах нужно оплачивать вперед. Я боялся, что будет сложно вернуть деньги, и рассуждал, что за курс потеряю меньше, чем за магистратуру. Забегая вперед, скажу, что я дважды возвращал деньги в процессе обучения, проблем с этим не было.

Легко совмещать с работой. Я хотел и дальше трудиться в продажах, а параллельно учиться. Планировал заниматься по вечерам, в выходные и праздники. Еще на работе у меня бывали «окна» в течение дня: в это время я собирался учиться, а если что, переключаться на срочные задачи. С офлайн-обучением такой график был бы невозможен.

Курс 11
introduction to python for data science

Платформа и организатор: «Дата-кэмп».

Длительность: подписка была на год, но я занимался только в феврале — апреле 2020 года.

Стоимость: 80 $ (6152

Р

) — подписка на год.

Минусы: курсы короткие, есть даже всего по 10 часов. Поэтому сначала мне казалось, что они недостаточно информативные. Чтобы глубоко понять какую-то тему в комплексе, нужно пройти десяток курсов.

Полезность: 10 из 10.

По каждому из 10 курсов я получил сертификат

Курс 5
основы программирования на python

Платформа: «Курсера».

Организатор: ВШЭ.

Длительность: 9 недель. Я занимался в мае — июне 2021 года, но застопорился на седьмой неделе и не стал проходить дальше.

Что я получил: курс был очень сложным, но интересным. Я потренировался решать задачи математически, а потом писать алгоритм решения кодом на Python. Так я понял, что мне нужно еще больше знаний по математике и алгоритмам.

Минусы: многие задачи были такими сложными, что пригодилась бы помощь преподавателя, а ее не было. Пришлось самому копаться в интернете и искать решения. Еще у нас был форум студентов. Там мы обсуждали задачи, а иногда нам отвечали администраторы курса. Но это все равно не то.

Дополнительный анализ:  На рынке дивидендов межсезонье. Но в России есть пара звездных акций :: Новости :: РБК Инвестиции

На курсе было слишком много высшей математики и теории вероятностей. И сложность заключалась не в написании кода, как я хотел, а в том, что я не умел решать олимпиадные задачи по математике.

Полезность: 8 из 10.

Введение в data science на python на платформе datacamp

Курс на английском языке

Что такое data science?

Data Science — наука о данных и методах их анализа. Специалисты Data Science работают с огромными массивами данных, а также создают системы, способные анализировать тексты, изображения, аудио (Machine learning).

Представитель сообщества Open Data Science, ML инженер и автор Telegram-канала partially unsupervised Арсений Кравченко сказал о Data Science следующее: «Классическое полушуточное определение звучит примерно так: Data Scientist — это человек, который знает статистику лучше, чем средний software engineer, и умеет программировать лучше, чем средний статистик».

7 бесплатных курсов по data science для начинающих

Большие данные перестали быть просто модным словом и теперь применяются в сферах от IT до ритейла. Самое время начать разбираться в моделях анализа данных, погрузиться в массивы информации и получить опыт в интересном направлении — Data Scientist. Держите курсы, в которых изучите теорию и наберетесь практики. Профи не станете, но первый шаг сделаете.

«Аналитик данных»: 15  лучших курсов в 2021 году

Курс хочет быстро научить разбираться в работе с большими данными. Здесь не будет кучи технических терминов — всё сосредоточено на понимании общих принципов больших данных: основные термины, роль больших данных в бизнесе, основные инструменты, используемые для работы с большими объемами информации. В общем, хороший курс для знакомства с темой.

На этом курсе речь пойдет о команде аналитики больших данных. Узнаете какие роли должны быть в команде, как управлять такими командами, как подобрать подходящих специалистов и эффективно выстроить рабочий процесс.

Время практики! Авторы курса дают обзор типов данных, рассказывают о подходах и методологиях обработки информациии. После вводной теории, вас познакомят с инструментами для работы: Git, R и RStudio — самые популярные штуки, которые помогают обрабатывать массивы информации, и украсят резюме дата майнера!

Еще одно обзорное путешествие в мир больших данных. Крутизна курса заключается в его умении автоматически адаптироваться под любой уровень знаний студента. Stepik недавно запустили самонастраиваемые программы, поэтому советуем скорее оценить на благо знаний и улучшения сервиса 🙂

Как собирать данные, подготавливать массивы к обработке, извлекать из них пользу и визуализировать результаты — всему научат на курсе! Будет много практики с применением Microsoft Azure Machine Learning, R и Python. Познакомитесь с процессами передачи данных между хранилищами, поработаете со статистикой больших данных и даже прокачаетесь в машинном обучении.

Если с программированием у вас не очень — не отчаивайтесь. Не одним R и Python можно проложить путь в Data Science, потому что на помощь придет Excel. В этом курсе узнаете всё про обработку данных с помощью старого доброго Excel.

Ловите продвинутый уровень, чтобы совсем уж скучной жизнь не казалась — машинное обучение в больших данных. Научитесь классифицировать данные изображения, изучите существующие модели, углубитесь в кластеризацию и примените знания на практике!

Программа направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных, на получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности – умения применять языки программирования sql и python д​ля сбора, визуализации, анализа больших данных (big data) и построение моделей машинного обучения, умения применять конкретные аналитические и продуктовые подходы при работе над реальными задачами маркетинговой и клиентской аналитики с помощью bi платформ. программа разработана на основе профессионального стандарта «бизнес-аналитик», утвержденного приказом министерства труда и социальной защиты рф от 25.09.2021 № 592н; и профессионального стандарта “специалист по большим данным”,  утвержденного приказом министерства труда и социальной защиты рф от 6 июля 2020 года n 405н., а также на основе анализа требований рынка труда и обобщения зарубежного опыта.​

В результате обучения выпускник программы приобретёт
следующие компетенции:

1. Способность использовать прикладное программное
обеспечение при решении профессиональных задач; 

2. Способность осуществлять
поиск, критически анализировать, обобщать и систематизировать информацию,
использовать системный подход для решения поставленных задач;

3 Способность к
постановке целей и задач исследований, выбору оптимальных путей и методов их
достижения; 

4 – Способность к сбору информации о бизнес-проблемах
или бизнес-возможностях; 

5 – Способность к анализу, обоснованию и выбору
решения; 

6 – Умение подготавливать данные для проведения аналитических работ по
исследованию больших данных; 

7 – Способность к проведению аналитического
исследования с применением технологий больших данных в соответствии с
требованиями заказчика Объем программы: 256 часов из них более 60% контактный. 

Режим реализации: очно-заочно с применением дистанционных образовательных
технологий и электронного обучения. 

Сроки реализации программы – по мере набора
групп.

Входные требования к слушателям (образование и др.): · высшее или средне-специальное
образование; навыки использования ПК и базовые умения использовать продукты MS
Office;

Для занятий -наличие ПК или ноутбука, камеры, микрофона, стабильного
доступа в интернет. Особенности программы: Широкий набор предлагаемых
инструментов и методологий (в программе не только программирование на SQL и
Python, но и работа с базами данных, машинное обучение, обработка естественного
языка, сетевой анализ). 

Программа базового уровня сложности.​

Курс 2
основы статистики

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Анатолий Карпов — дата-аналитик из «Мэйл-ру-груп». Курс выложен на базе Института биоинформатики — это научная организация, которая создает бесплатные курсы для математиков, информатиков и биологов.

Длительность: 9 занятий, я проходил их 1,5 недели в марте 2021 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: повторил все, что изучал в вузе по статистике, и вспомнил базовые термины. Потом мне было легче на других курсах.

Минусы: ответы на некоторые тесты можно было просто угадать. Я бы усложнил варианты вопросов и ответов.

Полезность: 9 из 10. Курс подойдет и новичкам, и тем, кто уже изучал статистику, но забыл. Я сравнивал темы из курса с главами учебника по статистике — во многом они совпали. Но смотреть лекции и решать практические задачи по курсу интереснее, чем читать учебник.

Курс 4
введение в математический анализ

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Александр Храбров — кандидат физико-математических наук, преподаватель ВШЭ и СПбГУ.

Длительность: 26 часов, я прошел за 3 недели в марте — апреле 2020 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: вспомнил азы матанализа и прорешал много интересных и сложных задач. Часть из них потом встретил в курсе по основам программирования на Python — мне было легче их решать.

Введение в визуализацию данных на python на платформе datacamp

Курс на английском языке

Введение в data science на python от мичиганского университета на платформе coursera

Курс на английском языке

Курс 6
основы sql

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Никита Шультайс — программист, основатель собственной компании по разработке Shultais Education.

Длительность: 32 часа, я прошел их за три недели в августе — сентябре 2021 года.

Стоимость: 4500 Р.

Что я получил: познакомился с реляционными базами данных — они состоят не из одной таблицы, а из многих, но данные в них связаны между собой. Плюс я узнал, как формировать запросы на языке SQL. Все это сейчас нужно мне для работы аналитиком.

Полезность: 9 из 10.

Плохо, что в сертификате не было программы курса. Мои работодатели не могли узнать, что именно я проходил и как долго учился

Курс 7
введение в базы данных

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: программисты Александр Мяснов и Иван Савин.

Длительность: 13 часов, я прошел их за неделю в сентябре 2021 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: основные моменты я уже знал из учебника Грабера и из курса по SQL. А здесь глубже вник в реляционные базы данных и понял, по какой логике делать запросы на языке SQL.

Полезность: 7 из 10. Мне понравилось, что многие задачи по SQL были прикладными. Например, нужно было рассчитать запасы товаров на складе интернет-магазина или проанализировать транзакции клиентов в банке.

15 лучших онлайн-курсов обучения аналитика данных | бесплатные и платные 2020-2021

https://www.youtube.com/playlist?list=PL_TuvvkEQe6aB3rkol-QmnKlmWtP3oLLm
Перейти на официальный сайт →
Подробнее о курсе аналитика данных →

Data science a-z™ на маркетплейсе udemy

Курс на английском языке

Data science — 2020: полный учебный курс на маркетплейсе udemy

Курс на английском языке

Spoiler#handleclick”>примечание редакции

Стоимость обучения указана на момент публикации материала и имеет ориентировочный характер.

Аналитик данных

Если кратко:

— Группа из 100 человек, которая двигается в ежедневном режиме. Все дают обратную связь всем. Вы получаете огромную насмотренность.

— Ежедневные задания с примерами. Задания, примеры и действия — основа. Теория — справочным материалам.

Наша методика основывается на трех простых принципах:

Act Daily. Ежедневно предпринимать действия. Неважно — результат будет положительный или отрицательный. Из результата каждого действия можно сделать вывод. Действия, а не уроки — это основа всему. Учиться надо тому, что делаешь, а не откладывать действия до того, как научишься. Ежедневность — единственный способ приучиться действовать.

As Student and Teacher. Вы ничему не научитесь, если мы будем только вас учить. Самый лучший способ научиться чему-то — учить этому других. Только так вы сможете учиться на чужих ошибках и глубже разбираться в том, что вы не можете по-человечески объяснить другим. Попеременно выступать в роли ученика и учителя — способ научиться в разы быстрее и глубже, чем быть только учеником.

Retractions Accepted. Нельзя сразу научиться всему. Обучение — это последовательный процесс. На каждом новом шаге обучения вы можете осознать, что раньше вы что-то не понимали. Это отличный повод вернуться назад и переделать это по-новому. Сделать и переделать — значит, глубоко понять. Вот так мы учимся на своих ошибках.

Если сложить заглавные буквы первых предложений из предыдущих пунктов, то мы получим слово ADASTRA. Получился кусок из латинского изречения «Per aspera ad astra» — «Через тернии к звездам». Совпадение? Не думаем.

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 с помощью Python-библиотек plotly и matplotlib.

Готовить данные для анализа

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

Для кого

Курс является профессиональным и подойдет людям с опытом программирования (навыки программирования на Python или других объектно-ориентированных языках — обязательное требование). Также необходимо техническое/математическое образование либо знание высшей математики на уровне 1-2 курса технического ВУЗа.

Зачисление проводится на конкурсной основе: необходимо сдать тест по английскому языку, решить задачи на Python и пройти собеседование на знание основ математики.

Назовите промокод DEVBY5 и получите скидку 5%.

Другие платные курсы по анализу данных и big data

Различные программы обучения от лучших онлайн-школ и университетов в РФ.

Как освоить новую профессию онлайн

  1. Подумайте, в какой сфере хотите работать, и изучите, какие там есть профессии. Почитайте о них в интернете и посмотрите на требования в вакансиях. Выбирайте то, что вам интересно и где зарплата на старте вас устраивает.
  2. Составьте список скиллов, которые нужны работодателям. Отметьте, что вы уже знаете, а что придется освоить. Подумайте, что предстоит изучить в первую очередь. Остальное наметите в процессе.
  3. Найдите в интернете курсы по нужным направлениям. Сравните программы, цены, расписание и отзывы бывших студентов, если они есть.
  4. Занимайтесь каждый день.
  5. Если курс явно бесполезен, не тратьте на него время. А если он еще и платный, требуйте вернуть деньги.
  6. Когда вы освоите больше половины навыков из вакансий, составьте резюме. Опишите все, что умеете, и приложите сертификаты.
  7. Ответственно выполняйте тестовые задания: если получится хорошо, вас примут на работу даже без опыта.

Как проходит онлайн-обучение дата-аналитике

Я учился на 11 онлайн-курсах по дата-аналитике. Один из них проходил напрямую у создателя — Высшей школы бизнес-информатики. Остальные нашел на образовательных платформах «Курсера», «Стэпик», «Скиллбокс», «Дата-кэмп» и «Яндекс-практикум».

На всех платформах я выбирал отдельные курсы. Только на «Дата-кэмпе» оплатил сразу годовую подписку и мог проходить по ней любые курсы.

У каждого курса на «Стэпике» было не только описание с планом, но и отзывы с оценками. Так мне было легче понять, стоит ли вообще его проходить. Каталоги курсов на других платформах были устроены аналогично

Кто преподавал. Курс в Высшей школе бизнеса вели преподаватели самой школы, а в «Яндекс-практикуме» — аналитики «Яндекса». На других платформах курсы создали преподаватели университетов, колледжей и бизнес-школ и сотрудники крупных успешных компаний.

«Скиллбокс» сам набирает команду преподавателей. На курсе «Профессия Data Scientist: анализ данных» лекции читали сотрудники «Рамблера», «Профи-ру», Сбера и самого «Скиллбокса».

В Высшей школе бизнес-информатики преподавали директора крупных компаний. Но курс по аналитике это не спасло, мне он не понравился. Расскажу про это дальше в статье

Формат занятий. Курсы включали в себя теорию в виде лекций — текстовых или в формате видео. И практику — тесты и домашние задания. Смотреть лекции и сдавать тесты я мог в любое время, хоть ночью. Главное — успевать все делать в пределах модуля. На «Яндекс-практикуме» модуль длился 2 недели, на остальных платформах — неделю.

За тесты мне начисляли баллы. Потом из них складывалась итоговая оценка. В основном тесты проверяли преподаватели, только на Data Science Professional Certificate на «Курсере» это делали такие же студенты, как и я. Мне это не понравилось.

Так выглядел тренажер «Яндекс-практикума». Аналогичный был на «Дата-кэмпе»

Качество. Некоторые курсы были очень качественно сделанными, с хорошим планом занятий и интересными практическими заданиями. Например, на «Курсере» мне понравился курс «Основы программирования на Python». Другие курсы были непродуманными: они не казались цельными, потому что из раза в раз менялся формат лекций. Таким был курс «Профессия Data Scientist: анализ данных» на «Скиллбоксе».

Сертификаты. Если я проходил обучение до конца, то получал электронный сертификат. В нем было мое имя, название курса и итоговая оценка. Потом я прикрепил все сертификаты к резюме.

Сертификат курса IBM, который я прошел на «Курсере»

Я оценю полезность каждого курса по шкале от 1 до 10 баллов, где 1 — совсем бесполезно, а 10 — очень полезно, интересно и применимо в новой работе.

Как я выбирал направление

Я искал область, где можно начать с нуля в 30 лет и где даже на старте доход будет от 80 000—100 000 Р на руки. Выбирал между веб-разработкой, гейм-разработкой и анализом данных. Читал о них на «Хабре» и смотрел требования и зарплаты в вакансиях в интернете.

Еще в гейм-разработке меня смутило то, что в вакансиях много требований даже для новичков. И без профильного высшего образования эти знания получить трудно.

Это требования в вакансии гейм-разработчика. Как минимум нужно отличное знание и владение C#, а я с ним никогда не имел дело

Что такое аналитика. Аналитики исследуют разные данные, фильтруют их и прогнозируют. А компании смотрят на этот анализ и решают, как им дальше развиваться и какие новые продукты создавать.

Меня интересовали два направления аналитики — дата-сайенс и бизнес-аналитика, то есть BI. Дата-аналитики работают с данными, которые помогают развивать бизнес компании. Например, анализируют транзакции клиентов в банке. Потом банк формирует для этих клиентов заманчивые предложения.

Бизнес-аналитики анализируют структуру организации и ее внутреннюю деятельность. Советуют, что улучшить, чтобы компания развивалась, и разрабатывают программы, которые ускоряют бизнес-процессы.

Почему я выбрал дата-аналитику. О дата-аналитике мне подробно рассказал друг: он как раз заканчивал магистратуру по дата-сайенс в Высшей школе экономики. Он сказал, что это перспективное направление и аналитики востребованы во всем мире.

Чтобы заняться аналитикой с нуля, нужно хорошо разбираться в математике и статистике. А я забыл их со времен университета. Зато из языков программирования нужны были только Python и SQL. Я стал читать о них, нашел примеры кода — языки показались мне простыми и доступными.

Меня расстраивал только доход: в некоторых вакансиях предлагали всего 40 000—60 000 Р. А на одну позицию искали стажера-аналитика Python и вовсе на 25 000 Р. Но я понимал, что если сменю специальность, то поначалу придется просесть в деньгах. Зато перспективы роста у меня будут лучше, чем в продажах.

Меня успокоило, что опытные Python-разработчики могут рассчитывать на более высокий доход

Как я нашел работу

В конце зимы — начале весны 2020 года я составил резюме на «Хедхантере», описал свои навыки и приложил сертификаты. Откликался на вакансии, где полностью подходил по требованиям или где чувствовал, что потом освою навыки.

Об опыте нигде не расспрашивали, но уточняли, знаю ли я тот или иной инструмент. Иногда присылали на почту тестовые задания по SQL или Python. А вот сертификаты даже не смотрели. Только иногда интересовались, каково было учиться в «Яндекс-практикуме» и «Дата-кэмпе».

В резюме я немного приукрасил свои навыки. Например, указал, что уже применял SQL в работе, пусть на базовом уровне. И написал, что уже обрабатывал данные с помощью Python. В остальном резюме было честным и открытым

В апреле, в разгар карантина, я устроился аналитиком в банк. Python там пока не применяю, а вот SQL — плотно и постоянно. Основное направление моей работы — это клиентская и CRM-аналитика. У моего банка есть два подразделения: одно отвечает за клиентов из малого бизнеса, другое — из среднего.

Они дают мне задания: например, сделать выборку людей, которые могут заинтересоваться кредитом или сберегательным депозитом. Я проверяю транзакции всех клиентов и смотрю, какие продукты они оплачивали в других банках. Так и узнаю, что наш продукт им тоже может быть интересен.

Как освоить новую профессию онлайн

  1. Подумайте, в какой сфере хотите работать, и изучите, какие там есть профессии. Почитайте о них в интернете и посмотрите на требования в вакансиях. Выбирайте то, что вам интересно и где зарплата на старте вас устраивает.
  2. Составьте список скиллов, которые нужны работодателям. Отметьте, что вы уже знаете, а что придется освоить. Подумайте, что предстоит изучить в первую очередь. Остальное наметите в процессе.
  3. Найдите в интернете курсы по нужным направлениям. Сравните программы, цены, расписание и отзывы бывших студентов, если они есть.
  4. Занимайтесь каждый день.
  5. Если курс явно бесполезен, не тратьте на него время. А если он еще и платный, требуйте вернуть деньги.
  6. Когда вы освоите больше половины навыков из вакансий, составьте резюме. Опишите все, что умеете, и приложите сертификаты.
  7. Ответственно выполняйте тестовые задания: если получится хорошо, вас примут на работу даже без опыта.

Курс «аналитик данных» — обучение анализу данных с нуля до data analyst с помощью в трудоустройстве

Принимаю решения на основе data-driven подхода

Выстраиваю сквозную аналитику в компании с нуля

Автоматизирую обработку данных

Умею обрабатывать большой объём данных при помощи Python

Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчёты специалистам других отделов

Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе анализа данных

Создаю аналитическую архитектуру с учётом особенностей бизнеса

Разрабатываю аналитические дашборды с учётом специфики бизнеса

Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей

Понимаю, что нужно проанализировать до и после запуска продукта или новой фичи

Разбираюсь в многообразии метрик и настройке систем аналитики

Провожу A/B-тесты, выстраиваю гипотезы, проверяю и отсеиваю неработающие

Измеряю эффективность каналов продвижения

Использую прикладную математику для аналитических решений в маркетинге и бизнес-аналитике

Курс 1
data science professional certificate

Платформа: «Курсера».

Организатор: IBM — американский производитель программного обеспечения.

Длительность: 1—9 месяцев. Программа состояла из 9 курсов по дата-сайенс, но я прошел только 4: по языкам программирования Python и SQL, визуализации данных и машинному обучению. Учился в январе — апреле 2021 года.

Что я получил: на курсе интересно рассказали про азы языков Python и SQL.

Минусы: многие модули были поверхностными. Например, на модуле по машинному обучению нас просто знакомили с темой, но не раскрывали ее до конца. Быстро переходили от теории к примерам программного кода, но не описывали его полностью, а предлагали скопировать готовые части в окошко ответа и посмотреть результат. Я не всегда понимал, как все работает и почему код именно такой.

Проверяли задания такие же студенты, как и я. Например, я каждый раз проверял минимум два задания двух других учеников. Было бы лучше, если бы это делали преподаватели и давали обратную связь.

Полезность: 5 из 10. Для новичка курс хороший, но для работы знаний бы не хватило. Я глубже изучил Python и SQL на других курсах. Так что считаю, что мог бы без него обойтись.

Курс 10
профессия — аналитик данных

Платформа и организатор: «Яндекс-практикум».

Преподаватели: аналитики «Яндекса».

Длительность обучения: 6 месяцев, январь — июль 2020 года.

Что я получил: я окончательно разобрался в основах дата-аналитики. Хорошо понял библиотеки Python, которые нужны, чтобы анализировать и визуализировать данные. Это, например, библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn. Сейчас я активно пользуюсь ими в работе.

Минусы: все модули стартовали ровно раз в 2 недели, утром в понедельник. И если я заканчивал модуль раньше, не мог сразу начать другой.

Еще в работе мне пока не пригодились две дисциплины — автоматизация рутинных задач и машинное обучение.

Полезность: 10 из 10. Материал был логично структурирован, его отлично подавали. Вместо невнятных видеолекций предлагали занимательный, юморной, интерактивный текст. А все примеры были живые и понятные — из работы сервисов и продуктов «Яндекса».

Курс 3
базовый курс по математике

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Анна Зубаха — преподаватель Московского физико-технического института.

Длительность: 25 часов, я прошел их за 2 недели в марте — апреле 2021 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: освежил школьные знания по математике, потренировал мозг и развил аналитическое мышление. Вот зачем это было нужно: задачи на курсах по программированию сначала решают математически, то есть без математики невозможно программировать. Все, что дал мне этот курс, пригодилось и в следующем — по математическому анализу.

Курс 8
информационная бизнес-аналитика

Где: в Высшей школе бизнес-информатики.

Организатор: ВШБИ — это отдельный институт ВШЭ.

Длительность: 8 месяцев. Я занимался 2,5 месяца, в ноябре — декабре 2021 года, а потом бросил. Это единственный курс, где занятия проходили не онлайн, а в аудиториях по вечерам. Их сделали дистанционными, когда в 2020 году объявили пандемию коронавируса.

Что я получил: ничего.

Минусы: в курсе было много теории, но в этой сфере она быстро устаревает и почти не нужна, потому что практика важнее.

В курс впихнули все подряд: и бизнес-анализ производств, и анализ информационных систем и финансовой структуры предприятия, и вопросы менеджмента. Получилось обо всем и ни о чем конкретно.

Было много кейсов из сфер, которые не связаны с аналитикой. Например, нам рассказывали про работу какой-то фотостудии в Москве и про логистику цветочного магазина. Эти знания были мне не нужны: я хотел заниматься только аналитикой. Я так и не понял, каких специалистов планировали выпустить после окончания курса.

Полезность: 3 из 10 — исключительно за громкое название, красивую историю на дне открытых дверей и удобное расписание занятий. Я учился 2 будних дня по вечерам и почти весь день в субботу.

Из нас пытались сделать что-то среднее между руководителем, аналитиком и менеджером. Не представляю, как и кем бы я работал, если бы прошел только этот курс

Курс 9
профессия data scientist: анализ данных

Платформа и организатор: «Скиллбокс».

Длительность: 9 месяцев, но я бросил через 2 недели в январе 2020 года.

Стоимость: 40 800 Р, но мне полностью вернули деньги.

Что я получил: ничего.

Минусы: курс состоял из записей скучных вебинаров. Преподаватель монотонно что-то рассказывал и одновременно писал примеры кода в командной строке, которая отображалась на экране.

Когда я сделал первое домашнее задание, в оценке неизвестный проверяющий написал: «Все ок». Хотя я сам знал, что задачу можно было решить лучше. Такая обратная связь меня не устраивала.

Когда я позвонил по поводу возврата денег, менеджер признала, что курс действительно сырой.

Полезность: 2 из 10.

В рекламе этого курса меня привлекло обещание трудоустройства. Но я решил, что найду курс получше и устроюсь работать без чьей-либо помощи

Курсы data science в минске | обучение data scientist бесплатно и платно 2020-2021

Курсы анализа данных в москве — учёба.ру

Курсы бизнес-анализа в it в минске с трудоустройством | адукар

При отправке заявки c сайта https://it-kursy.adukar.by/ отправитель добровольно принимает решение о предоставлении своих персональных данных и дает согласие на их обработку свободно, своей волей и в своем интересе.

Отправитель дает согласие на предоставление и обработку следующих данных: ФИО, город, в котором отправитель хочет посещать курсы, предметы, оценки по выбранным предметам, контактный телефон, электронный адрес email ящика.

Перечень действий с персональными данными, на совершение которых дается согласие, общее описание используемых способов обработки персональных данных:

Обработка вышеуказанных персональных данных будет осуществляться путем смешанной обработки персональных данных (сбор, систематизацию, накопление, хранение, уточнение, обновление, изменение использования, распространение, в том числе передачу, обезличивание, блокирование, уничтожение персональных данных).

Согласие на обработку персональных данных распространяется на email и СМС рассылку

Срок, в течение которого действует согласие субъекта персональных данных, а также способ его отзыва, если иное не установлено законом.
Срок действия настоящего согласия – 5 лет. На основании письменного обращения субъекта персональных данных с требованием о прекращении обработки его персональных данных оператор прекратит обработку таких персональных данных в течение 1 (одного) месяца. Обработка персональных данных прекращается в случае ликвидации или реорганизации ООО «АДУКАР».

Лучшие бесплатные курсы по анализу данных

Теперь бесплатные курсы, гайды, видео, статьи и другие полезности. 👇

Лучшие платные курсы по аналитике данных и big data

Я начал с платных, потому что тут предусмотрено полное освоение профессии с нуля. Также почти по всех школах есть помощь с трудоустройством (стажировка).

Поэтому если у вас есть деньги и желание — лучше выбрать именно платную программу.

Если нужны бесплатные, то кликай сюда.

Максим

Работая руководителем подразделения Бизнес-анализа, с ностальгией вспоминаю, как в 2021 году решил пойти в IT. Пройдя путь от стажера до руководителя отдела через несколько компаний разных масштабов и направлений, через большое количество проектов в разных доменах и с разными заказчиками, пришло осознание, что я готов делиться полученным опытом.

И не просто опытом работы на проекте, а дать толчок, рассказать с чего начать и подсказать, как двигаться дальше, и расти. Последний год я занимался обучением Аналитиков внутри своей компании и все мои ученики успешно работают на коммерческих проектах и с гордостью могут называть себя Бизнес-аналитиками.

Рынок IT продолжает расти и требует всё больше и больше ресурсов. У всех есть сильные и слабые стороны. И я могу рассказать, как и где можно применить навыки, которые вы приобретёте за время курсов.

За время курса я расскажу, какие бывают проекты, какие компании, какие процессы и научу вас, что же должен делать Бизнес-аналитик, и, главное, как именно делать свою работу на каждом из типов проектов. Я сделаю так, чтобы, придя в IT-компанию, у вас не было страха, а было чёткое понимание что делать и уверенность в себе.

Общаться с заказчиком

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

Особенности

Занятия проходят по расписанию (понедельник и четверг в 20:00 по 1,5 часа) в форме вебинаров. Записи вебинаров сохраняются в личном кабинете студента. Обратная связь по домашним заданиям, лекциям и выпускному проекту доступна в Slack курса. 

Во время обучения есть возможность перевестись в группу «Математика для Data Science. Продвинутый курс», если вы поймете, что базовый курс слишком прост. 

По окончанию курса выдается сертификат. Самые успешные студенты получают приглашения на собеседование в компаниях-партнерах OTUS. 

Spoiler#handleclick”>отзыв

«Шел сюда, чтобы заполнить пробел в математике и научиться читать формулы в статьях о машинном обучении. Обе цели этот курс помог мне решить. Очень ценен сам формат обучения: живые вебинары с решениями на бумаге. Сильно помогает выработать интуицию. Преподавательский состав был скорее хорошим. Отдельное спасибо Петру Лукьянченко, Александру Горяинову — они умеют делать изучение математики по настоящему увлекательным». 

Записаться

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.

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.

Проводить исследования

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

Программы обучения аналитике данных

Чему научат

Курс познакомит вас с синтаксисом Python, функцией lambda, чтением и манипуляцией csv-файлами, библиотекой Numpy. Вы научитесь методам управления и очистки данных с использованием библиотеки Pandas, а также эффективному применению функций groupby, merge и сводных таблиц.

Продолжительность курса: 4 недели. Знакомство с материалами (29 видео, материалы для самостоятельного изучения) займет примерно 16 часов, но вы сами можете регулировать интенсивность работы.

Стоимость подписки: на месяц с 7-дневным бесплатным пробным периодом — от $39. Пройти курс можно бесплатно, но будут недоступны некоторые задания и материалы, а также нельзя будет получить электронный сертификат о прохождении курса. 

Можно ли обучаться бесплатно на Coursera?

Старт: по запросу.

Посмотреть видео можно тут.

Записаться

Заключение

Надеюсь, эта большая подборка была для тебя полезной и ты нашел то, что нужно. Курсов по анализу данных не так много и я постарался найти большую часть.

Курсы веб-аналитиков в минске с трудоустройством, с нуля – цены, отзывы

Отзыв.

Оканчивала курс «Флористика» в данном центре. Ждала недолго, три недели, прошла данный курс и не разочаровалась, что выбрала данный центр! Спасибо большое персоналу. Также, хочу выразить огромную благодарность преподавателю данного курса! Все занятия практические, преподаватель учитывала пожелания и предпочтения слушателей. Занятия проходили в легком формате, много общения, новых интересных знакомств. Также, за время курсов, смогли наработать портфолио со своими работами. Спасибо большое!

Spoiler#handleclick”>отзыв

«По роду своей деятельности я курирую проектирование объектов газовой отрасли в службе заказчика. С ИТ-отраслью никак не связан. Пришел на курс DS, так как ощутил интерес к данному направлению и хочу дальнейшую профессиональную деятельность посвятить ему.

Пока я завершил только первый модуль курса. На мой взгляд курс организован хорошо. Доступно для понимания изложена теория, регулярно проводятся онлайн-встречи с наставниками, проекты дают реализовать в какой-то мере творческий подход, опираясь на полученные знания.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий