Курсы аналитики данных

Data Scientist с нуля до Junior

5 033 ₽/мес рассрочка

4 196 ₽/мес рассрочка

9 000 ₽/мес рассрочка

3 235 ₽/мес рассрочка

Machine Learning Engineer

4 923 ₽/мес рассрочка

5 929 ₽/мес рассрочка

4 525 ₽/мес рассрочка

Аналитик в маркетинге

4 850 ₽/мес рассрочка

4 923 ₽/мес рассрочка

Power BI PRO

2 057 ₽/мес рассрочка

Математика для Data Science

2 708 ₽/мес рассрочка

Философия искусственного интеллекта

3 104 ₽/мес рассрочка

Основы аналитики 1C

3 413 ₽/мес рассрочка

Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса

3 746 ₽/мес рассрочка

Machine Learning с нуля до Junior

4 384 ₽/мес рассрочка

Data Analyst с нуля до Junior

4 384 ₽/мес рассрочка

Введение в Data Science

5 083 ₽/мес рассрочка

Аналитик данных с нуля

5 475 ₽/мес рассрочка

5 523 ₽/мес рассрочка

5 681 ₽/мес рассрочка

6 160 ₽/мес рассрочка

SQL для анализа данных

6 203 ₽/мес рассрочка

Язык R для анализа данных

6 203 ₽/мес рассрочка

Нейросети: практический курс

6 325 ₽/мес рассрочка

6 534 ₽/мес рассрочка

Бизнес-анализ (бесплатный курс)

Быстрый старт в IT: бизнес-аналитик, продакт- и проджект-менеджер

Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней

Аналитик данных — востребованная и важная профессия в ИТ.

Поэтому множество образовательных платформ предлагают курсы, которые вводят в профессию: учат работе в базах данных, программированию на Python и другим навыкам. Собрали 8 программ, которые подойдут тем, кто только собирается освоиться в этой области. Для тех, кто хочет получить магистерскую степень, мы подготовили другой материал — с 10 онлайн-магистратурами по аналитике.

«Аналитик данных» от

Формат: онлайн
Продолжительность: от 4 до 12,5 месяца
Стоимость: от 96 000 до 168 000 ₽, есть рассрочка
Ближайший старт: 28 сентября
Подробнее: на сайте

Вводный урок и одно из первых заданий курса

Курс состоит из двух частей. Сначала — бесплатные уроки по основам Python и аналитики. Затем можно выбрать один из трех платных треков: базовый, плюс и буткемп. Они отличаются ценой, сроками и количеством практических заданий.

Большую часть программы — теорию и закрепление знаний — можно проходить в любое время, но есть и живые вебинары. Среди предметов — базовый Python, предобработка данных, статистический и исследовательский анализ, теория вероятностей, SQL, анализ бизнес-показателей и принятие решений в бизнесе, основы машинного обучения. Полученные знания закрепляют проектами: студенты должны выполнить минимум 13 проектов на учебных и реальных данных реальных банков и мобильных приложений.

Есть дополнительная программа на 8 недель — помощь в трудоустройстве, она бесплатная. Там учат составлять резюме, писать сопроводительные письма, составлять портфолио на GitHub и проходить собеседования. Если у выпускника есть среднее профессиональное или высшее образование, он получит сертификат о дополнительном образовании. Если нет — сертификат об окончании курса.

Продолжительность и цена платных треков по аналитике

Продолжительность и цена платных треков по аналитике

«Аналитик данных» от Skillfactory

Формат: онлайн
Продолжительность: 14 месяцев
Стоимость: от 169 000 до 503 000 ₽, есть рассрочка
Ближайший старт: 25 сентября
Подробнее: на сайте

Skillfactory обещает подарить новым студентам курс по нейросетям

Аналитику данных на Skillfactory изучают на разных программах: интенсивах по гугл-таблицам, Python и SQL, курсах по продуктовой и финансовой аналитике и в магистратуре «Прикладной анализ данных в медицине». Также есть курс «Аналитик данных» — о нем и расскажем.

Есть три тарифа, хотя учеба и нагрузка везде одинаковая — от 6 часов в неделю в течение 14 месяцев. Цены указаны для рассрочки на три года:

1. Базовый тариф стоит 4690 ₽ в месяц и включает только уроки по аналитике.
2. Оптимальный — 5990 ₽ в месяц. Включает все, что есть в базовом тарифе, плюс 9 часов индивидуальных консультаций с ментором, ревью резюме и английский для ИТ.
3. VIP — 13 990 ₽ в месяц. Включает опции из базового и оптимального тарифов, а также еженедельную часовую консультацию с ментором.

Программа состоит из базового, основного и pro-блока. Начинается все не с программирования и статистики, а с аналитического мышления и работы с документацией. Также в базовом блоке изучают базы данных, SQL, визуализацию в Power BI, а также аналитику в e-commerce и геймдеве.

В основном блоке упор делают на изучение Python — в программе больше 300 упражнений. Наконец, pro-уровень погружает студента в одну из специализаций — маркетинговую или продуктовую аналитику.

Есть и дополнительный карьерный трек: научат писать резюме, искать вакансии и проходить собеседования. Выпускник получает диплом о профессиональной переподготовке и сертификат Skillfactory. Если программа не понравилась, вернуть деньги можно в первые 14 дней.

«Аналитик данных» от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Формат: офлайн или онлайн
Продолжительность: 12 месяцев
Стоимость: 390 000 ₽, есть рассрочка — пять платежей по 78 000 ₽
Ближайший старт: 3 октября
Подробнее: на сайте

Занятия проходят в кампусе Вышки на Покровском бульваре

Отличие этого курса от других в подборке — его можно слушать офлайн, но есть и онлайн-трансляции. Занятия — дважды в неделю  — всего 544 часа за 12 месяцев.

Помимо стандартных предметов вроде Python, SQL, прикладной статистики и визуализации данных, студенты осваивают:

• A/B-тестирование для планирования экспериментов и измерения их результатов;
• машинное обучение — это дополнительный инструмент, с помощью которого можно решать больше задач по анализу данных;
• продуктовую аналитику, которая помогает изучать поведение пользователей при взаимодействии с продуктом;
• data warehouse — хранилища больших данных в индустрии.

Те, у кого есть диплом о высшем образовании или СПО, получают диплом о профессиональной переподготовке. Студенты могут получить его, окончив университет. Если курс не подошел, отказаться от участия можно в любой момент — деньги вернут за непройденные занятия.

«Аналитик данных» от «Нетологии»

Формат: онлайн
Продолжительность: 7 месяцев
Стоимость: 95 000 ₽, есть рассрочка на 2 года
Ближайший старт: 19 сентября
Подробнее: на сайте

На сайте «Нетологии» указывают, что курс будет полезен не только будущим аналитикам, но и специалистам, которые просто работают с данными

Учеба длится 7 месяцев — 108 часов теории и 172 часа практики. В основе программы четыре предмета: аналитическое мышление, практическая статистика, SQL и Python. Если ученик уже проходил из них, их можно перезачесть и получить скидку.

Во время обучения предстоит сделать четыре работы, включая дипломную. Бонусом можно взять английский для аналитиков, визуализацию данных с помощью Power BI и метрики продукта.

«Нетология» выдает диплом о профессиональной переподготовке и возвращает деньги, если программа не подошла: всю сумму, если прошли меньше трех занятий, часть — если больше.

У программы есть расширенная версия — «Аналитик данных с нуля до middle». Она идет вдвое дольше, включает развитие статистику и визуализацию.

«Аналитик данных с нуля» от Skillbox

Формат: онлайн
Продолжительность: 4 месяца
Стоимость: 104 000 ₽, есть рассрочка на 22 месяца с первым платежом через 3 месяца
Ближайший старт: 17 сентября
Подробнее: на сайте

Skillbox обещает, что после курса резюме выпускника будет выглядеть примерно так

Курс по аналитике с нуля длится 4 месяца и требует от 2 часов в неделю. Студенты осваивают традиционные языки — Python, SQL, изучают источники данных и инструменты для анализа вроде «Яндекс-метрики» и Google Analytics, «Эксель», визуализацию данных, создание презентаций в «Пауэр-пойнт».

По ходу программы предстоит выполнить 35 практических работ и написать итоговый проект — оценить эффективность акции игровой компании.

Студенты получают бесплатный доступ к платформе для изучения английского языка на один год. В конце обучения получают сертификат о прохождении курса.

«Аналитик данных» от Karpov.Courses

Формат: онлайн
Продолжительность: 5 месяцев
Стоимость: 80 000 ₽, есть рассрочка — на 10, 12 и 24 месяца
Ближайший старт: каждый месяц, точную дату публикуют на сайте
Подробнее: на сайте

На время учебы все студенты курса получают доступ к кластеру для работы с большими данными

Школа Karpov Courses специализируется на аналитике данных, машинном обучении и проектировании систем. Программа «Аналитик данных» подойдет новичкам, а «Hard аналитика» — junior + и middle-специалистам. Здесь расскажем про первую.

У курса есть бесплатная демоверсия, в которую входят три урока Python, два учебных проекта, практические задания и разборы. Полная версия длится 5 месяцев и требует в неделю. Также школа опубликовала пример финального проекта.

Помимо необходимых Python, SQL, статистики и визуализации, студенты осваивают инструмент контроля версий Git, теорию вероятностей, продуктовую аналитику, развитие продукта и оркестратор процессов Airflow. Есть трек по поиску работы и обязательный итоговый проект. На время учебы студенты получают доступ к кластеру для работы с большими данными и 

Выпускники школы, набравшие нужное количество баллов, получают сертификат о прохождении курса. В течение первых двух недель можно вернуть деньги за весь курс, дальше — за вычетом стоимости уже открытых уроков. Если хотите заняться машинным обучением, у школы есть короткий бесплатный курс на Stepik.

Data Analyst от физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ

Формат: онлайн
Продолжительность: 10 месяцев
Стоимость: 240 000 ₽, есть рассрочка на 3, 5 или 10 месяцев без участия банка
Ближайший старт: сентябрь
Подробнее: на сайте

В МФТИ обещают, что помогать учиться будут сразу несколько специалистов

Физтех-школа прикладной математики и информатики МФТИ предлагает курсы дополнительного профессионального образования в области ИТ. Есть разные форматы: интенсивы, профессии, в которые входит несколько курсов, и даже программы для школьников.

Курс по аналитике длится год, по 8 академических часов в неделю. Занятия проходят в формате вебинаров — не в записи, но их можно посмотреть после лекции. Для комфортного обучения на курсе пригодятся базовые знания высшей математики: комбинаторики, булевой алгебры, матриц, алгоритмов, векторов, рядов, производных и интегралов.

Программа состоит из четырех блоков:

1. Базовый SQL — 1 месяц.
2. Python и инструменты машинного обучения — 2,5 месяца.
3. Теория вероятностей и математическая статистика — 2 месяца.
4. Инструменты анализа и визуализации данных — 2,5 месяца.

Первое удостоверение МФТИ о прохождении курса студенты получают через 3 месяца — после программы «Python и инструменты машинного обучения». выдают удостоверения по всем пройденным курсам и диплом о профессиональной переподготовке. Деньги за курс можно вернуть в течение 14 дней. Также есть бесплатное вводное занятие, на котором организаторы и преподаватели отвечают на вопросы.

«Аналитик данных с нуля» от Skypro

Формат: онлайн
Продолжительность: 12 месяцев
Стоимость: от 170 000 до 212 000 ₽, есть рассрочка на три года
Ближайший старт: сентябрь — октябрь, дата зависит от тарифа
Подробнее: на сайте

На сайте Skypro предлагает ознакомиться с отзывами работодателей о выпускниках

На курсе дают базовые навыки для аналитика: учат обрабатывать данные в «Экселе» и Power BI, писать запросы на языке SQL, проводить статистические тесты, представлять результаты в виде графиков, диаграмм, таблиц. Программа составлена так, чтобы учиться по 2 часа в день.

Можно выбрать один из двух тарифов, цены приводим для рассрочки на 36 месяцев:

1. Стандартный — с неограниченным количеством студентов в группе и проверкой домашних заданий в течение 48 часов. Стоимость — от 4711 ₽ в месяц.
2. Индивидуальный — учеба в малых группах, проверка заданий за 24 часа, 4 занятия по английскому языку и курс по визуализации данных в подарок. Стоимость — от 5884 ₽ в месяц.

Также учащиеся получают помощь в подготовке резюме и портфолио, консультации центра карьеры. Выпускникам выдают диплом о профессиональной переподготовке.

• 16 окт 2023

Какие навыки нужно получить и где искать первые проекты

Аналитика — идеальная сфера для тех, кто любит решать головоломки. Рассказываем, как стартовать в ней с нуля.

Редактор и иллюстратор. Перепробовал пару десятков профессий — от тестировщика до модели, но нашёл себя в удалёнке. Учится в Skillbox и делится в своих текстах новыми знаниями.

О старте в аналитике рассказала

Специалист по машинному обучению департамента аналитических решений в ГК «КОРУС Консалтинг». Магистр НИУ ВШЭ по направлению «Наука о данных». В IT с 2019 года, участвовала в проектах из разных сфер — от ретейла до финтеха.

Профессия аналитика данных востребована — только на HeadHunter размещено более 49 тысяч вакансий со словом «аналитик» в описании. Аналитика позволяет зарабатывать 200 тысяч рублей в месяц, с неё можно начать путь в IT.

---

Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными: собирает, обрабатывает их и делает выводы на их основе. Эти выводы помогают принимать бизнес-решения.

Аналитик ищет закономерности в данных — а они бывают как довольно очевидные, так и неявные. Когда аналитик обнаруживает неявные закономерности, это называют инсайтом — от английского insight, что значит «понимание», «интуиция».

Вот пример закономерностей, с которыми работает аналитик. Компания продаёт товары на маркетплейсе. Руководитель ставит аналитику задачу: нужно понять, как изменить цены на товары, чтобы продавать больше.

Аналитик изучает данные и замечает, что некоторые товары охотнее покупают перед выходными. Он делает вывод: возможно, это значит, что перед выходными цены на такие товары стоит повышать. Или аналитик находит другую закономерность: молодые люди покупают товары определённой категории чаще, чем старшее поколение. Он делает вывод: возможно, необходимо снизить цены на эти товары, чтобы привлечь новых клиентов.

Аналитик может работать как в офисе, так и удалённо. Но чем ближе он к бизнес-процессам, тем больше ему нужно общаться с сотрудниками компании. Поэтому аналитиков чаще нанимают на работу в офисе.

Также аналитик данных может работать на фрилансе и вести несколько проектов одновременно. Но искать задачи на фрилансе сложнее — в основном компании ищут сотрудников в штат.

Все аналитики данных решают следующие задачи:

• Сбор данных. Аналитику нужно понять, какие данные могут потребоваться для решения задачи и где их можно найти. Он берёт данные из внутренних и внешних источников — онлайн-сервисов, документов и баз — и объединяет их для дальнейшей работы.
• Обработка данных. Аналитик удаляет ненужные данные, очищает их от ошибок и повторов. Решает, как их можно отсортировать, и упорядочивает.
• Интерпретация. Аналитик ищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.
• Построение отчётов. Аналитик готовит отчёты и визуализирует их: делает графики и диаграммы.
• Выводы. Выводом может служить результат логического умозаключения или рекомендация. Например, аналитик может выяснить, почему изменилась какая-то метрика, или выдвинуть гипотезу о том, что стоит сделать, чтобы улучшить результаты.

В аналитике данных много направлений и, следовательно, есть разные специализации. Например, бывают маркетологи-аналитики, продуктовые аналитики, бизнес-аналитики, финансовые аналитики. Все они решают задачи, о которых мы говорили выше. Но методы анализа, метрики и объекты, с которыми работают специалисты, различаются.

Например, маркетологи-аналитики, скорее всего, будут работать с воронками продаж, сегментацией аудитории и юнит-экономикой. Продуктовые аналитики — с системой продуктовых метрик, мониторингом KPI и анализом причин и следствий. Бизнес-аналитики — с бизнес-процессами: эти специалисты больше других погружены в детали работы компании.

Редакция «Управление» Skillbox Media изучила зарплаты на рынке

На рынке труда большой спрос, а специалистов не хватает. Поэтому зарплаты в этой отрасли большие. Согласно статистике Zarplan, средняя зарплата аналитика данных в России — 107 516 рублей в месяц. А  зарплата — 83 тысячи рублей в месяц.

На зарплату влияют разные факторы — например, регион, размер компании, число обязанностей. Но в первую очередь уровень дохода зависит от квалификации специалиста. В диджитале обычно выделяют три уровня компетенций: джун, мидл, сеньор.

Джуниор — новичок, который может написать простой код и работать с базами данных. Его зарплата — от 40 тысяч до 80 тысяч рублей в месяц: такие предложения есть на HeadHunter.

Мидл — специалист с опытом работы от года. Зарплата специалиста такого уровня — от 100 до 200 тысяч рублей в месяц.

Сеньор — специалист с опытом работы от трёх лет. Он разбирается в бизнес-процессах и умеет общаться с бизнес-заказчиками и разработчиками. Сеньор может рассчитывать на зарплату от 200 тысяч рублей в месяц.

Аналитик данных может продвинуться по карьерной лестнице и зарабатывать больше. Если развить хард-скиллы — например, навыки программирования, математики, статистики или моделирования, — можно переквалифицироваться в дата-сайентиста. Это программист, который создаёт модели, предсказывающие результат.

Если сделать упор на софт-скилы и прокачать умение управлять командой и проектом, ответственность и понимание бизнес-процессов, то можно стать руководителем проектов.

Аналитик данных использует в работе математические методы, программирование и специальные сервисы. Перечислим то, что требуется каждому аналитику.

Знать математику и статистику. А именно математический анализ, линейную алгебру, численные методы, математическую статистику, дискретную математику. Это разделы математики, изучить их можно в вузе или на курсах для аналитиков.

Знать теорию нужно, чтобы правильно обрабатывать и анализировать данные, искать закономерности и зависимости, в том числе неявные. Ещё эти знания нужны для формирования и проверки гипотез.

Владеть языками программирования. Написание кода — неотъемлемая часть работы аналитика при обработке данных. Чаще всего используют следующие языки программирования:

• SQL. Довольно простой язык. Полезен для первого знакомства с данными.
• Python и R. Языки более высокого уровня, с их помощью можно выявлять сложные закономерности. Также они помогают визуализировать данные, что тоже полезно для аналитики.

Уметь работать с таблицами в Google и Excel. Почти все данные, с которыми работает аналитик, содержатся в таблицах. Также в Excel и «Google Таблицах» обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.

Уметь работать с инструментами визуализации. Например, с Power BI, Tableau, Qlik. В них строят дашборды — интерактивные информационные панели, которые получают данные из других систем и отображают их в понятном виде.

Понимать потребности бизнес-заказчиков. Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса полученные выводы.

Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей. Аналитик часто взаимодействует не только с разработчиками и дата-инженерами, но и с другими сотрудниками. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.

В аналитике будет комфортно людям, которые любят решать головоломки или сложные неординарные задачи и готовы скрупулёзно изучать данные.

Что такое скрупулёзность? Аналитик данных должен быть внимателен к мелочам. Любая, даже незначительная ошибка может сильно повлиять на конечный результат. Кроме того, аналитик должен уметь мыслить критически.

Людям, которые не готовы долго сидеть над одной задачей, в аналитике будет сложно. Плохая новость для тех, кто в школе хейтил математику: её в аналитике достаточно.

Есть ещё один важный момент. В аналитике может не быть осязаемого результата. Заранее бывает сложно сказать, получится ли найти инсайты, с которыми можно вернуться к бизнесу. Или предложенные правила могут не сработать в реальной среде — и часто виноваты в этом будете не вы, а внешние обстоятельства, которые сложно предсказать.

Есть три основных способа начать работать в сфере. В аналитику приходят из смежных сфер, после получения профильного образования в вузе и после курсов.

Чаще всего в аналитику переходят из смежных отраслей. Аналитиками становятся программисты, экономисты, HR-специалисты и все, чья работа предполагала анализ данных. Даже те, кто просто работал с Excel. Главное для тех, кто приходит из смежных сфер, — подтянуть недостающие скиллы, например программирование или статистику.

Кроме того, в сферу попадают после обучения в вузе по специальности или смежным дисциплинам. Например, в НИУ ВШЭ есть магистерская программа по наукам о данных, а на мехмате МГУ — бакалаврская программа «Фундаментальная математика и математическая физика».

Ещё одна точка входа — курсы. На них преподают и математику, и программирование. Обычно программы курсов построены таким образом, чтобы дать необходимые для работы навыки.

Неважно, как вы пришли в аналитику. Главное — практиковаться. Примеры проектов, в которых вы участвовали, помогут подтвердить навыки при трудоустройстве. Подойдут даже симуляции проектов или результаты с Kaggle — популярной платформы для соревнований по data science от Google.

Учат ли на аналитика данных в Skillbox? Да, в Skillbox есть курс «Аналитик данных с нуля». Он подойдёт для старта в отрасли, даже если вы не слышали об аналитике данных раньше. Тем, кто хочет освоить профессию после вуза или перейти в отрасль из смежной специальности, курс поможет быстрее получить необходимые навыки. В программе 35 практических заданий по SQL, Power BI, Python и итоговый проект — работа над кейсом от разработчика компьютерных игр.

• проводить исследования и делать точные выводы — использовать математические модели, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах;
• использовать программирование: языки Python и SQL;
• строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений с помощью метрик;
• делать развёрнутые аналитические отчёты, работать с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одном окне;
• работать с заказчиками — определять запросы бизнеса и презентовать результаты.

Найти работу можно уже во время обучения. Специалисты Центра карьеры Skillbox помогают оформить резюме и подготовиться к собеседованию, предлагают партнёрские вакансии.

Искать работу можно на агрегаторах, на специальных площадках и по знакомству.

Площадок с вакансиями много. Можно пойти на агрегаторы вакансий — HeadHunter, «Хабр Карьеру» и другие. Если есть желание выйти на международный рынок, лучше всего искать работу на LinkedIn. Ещё есть каналы в Telegram — например, getmatch и careerspace.

Начинающим аналитикам данных полезно ходить на мероприятия IT-тематики и знакомиться там с работодателями и IT-специалистами. А ещё можно вступить в профессиональные сообщества в социальных сетях.

Чем больше усилий вы приложите, тем выше шанс быстро найти работу. Вот несколько советов начинающим аналитикам данных:

• Участвуйте в соревнованиях или создайте пет-проект — проект, который разрабатывают не на заказ, а для себя. Его можно включить в портфолио и показать при трудоустройстве.
• Готовьтесь к собеседованию — повторите технический материал, а также почитайте о компании, в которую вы идёте на интервью. Важно разбираться в контексте, чтобы показать свою заинтересованность на собеседовании.
• Оформите резюме. Желательно, чтобы оно включало проекты и решённые задачи. Также стоит упомянуть курсы, которые вы проходили.

Не бойтесь откликаться на вакансии, которые вам интересны, но требованиям в которых вы не соответствуете. Зачастую решение о найме принимают не на основе резюме, а после личной встречи, на которой вы можете показать себя с лучшей стороны.

• Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными. Он собирает их, обрабатывает и делает выводы на их основе. Аналитик данных может работать удалённо и в офисе, в штате и на фрилансе. Но чаще компании ищут специалистов в штат, в офис.
• В аналитике данных высокие зарплаты. Средний доход в России — 107 тысяч рублей в месяц. Рост от джуна до сеньора занимает в среднем 4–5 лет, и за это время можно увеличить доход до 300 тысяч рублей в месяц.
• Аналитик данных должен знать математику и статистику, уметь программировать на Python, R и SQL, работать с Excel и BI-системами. Аналитика подойдёт людям, которые любят решать головоломки и неординарные задачи.
• Есть три точки входа в аналитику — смежная отрасль, вуз и курсы. Курсы — хорошее решение и для тех, кто хочет освоить аналитику с нуля, и для тех, кто хочет перейти в неё из смежной отрасли или дополнить знания, полученные в вузе.

Редакция Skillbox Media рекомендует

• В Skillbox Media есть обзоры разных профессий, связанных с аналитикой. Прочитайте статьи о работе маркетолога-аналитика, финансового аналитика, UX-аналитика, веб-аналитика, бизнес-аналитика, чтобы понять, какая специализация вам подойдёт.
• Также в Skillbox Media есть статья, которую написал Ассир Битохов — дата-аналитик американской компании Xometry. Прочитайте её, чтобы узнать, как устроены карьерная лестница и собеседования в этой отрасли.
• Если вас интересуют сервисы, в которых работают аналитики данных, прочитайте другие материалы Skillbox Media. Мы уже рассказывали о «Яндекс Метрике», Google Analytics, BI-системах и Power BI.
• Если вы хотите стартовать в аналитике данных, обратите внимание на курс Skillbox «Аналитик данных с нуля». Он построен так, чтобы помочь освоить новую профессию даже тем, у кого нет опыта и знаний. На курсе учат всему, что пригодится в работе, и помогают с трудоустройством.

Делаю презентации и получаю 220 000 рублей в месяц
На рынке полно клиентов, готовых платить за слайды, которые убеждают заключать сделки на миллионы рублей. Можно работать удалённо на себя или в штате компании. Как это делать, показываем на курсе «Мастер презентаций».

Аналитик данных
с нуля

Первый доход уже во время обучения

• Авторы курса —

  аналитики из «Иви», Badoo, банка «Открытие»

• Учитесь ежедневно

  по 2 часа, и мы поможем найти работу через 4 месяца

• 30 работ

  по SQL и Python в тренажёре — их можно положить в портфолио

• -50%

  Скидка  действует

Начните говорить на языке цифр

Вы научитесь собирать и изучать данные с помощью популярных сервисов. Сможете помогать бизнесу принимать грамотные решения и расти в доходах.

Вы освоите важные навыки сильного аналитика

Должность

Навыки

• Знание математических основ анализа и статистики
• Поиск закономерностей 
в массивах данных
• Базовое программирование на Python
• Сбор баз данных и управление ими на языке SQL
• Знание метрик эффективности бизнеса
• Построение гипотез и прогнозов на основе данных
• Работа с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics
• Создание дашбордов в Power BI
• Визуализация данных
• Работа в Excel и «Google Таблицах»
• Создание понятных отчётов
• Презентация результатов начальству и коллегам

Инструменты

Что даёт профессия аналитика данных

• Высокий спрос

  В апреле 2024 года аналитика данных ищут 20 085 компаний. Среди них Яндекс, МТС и «Пятёрочка».

  

• Проекты из разных сфер

  Аналитики нужны везде: в IT, образовании, промышленности, ретейле, финансах, индустрии моды других отраслях.

  

• Большие зарплаты

  В среднем аналитики данных зарабатывают около 170 000 рублей в месяц.

  

• Результат виден сразу

  Грамотная работа с данными помогает бизнесу получить больше денег и улучшить жизнь сотрудников: например, повысить зарплаты или обновить оборудование.

  

Профессия востребована IT-компаниями

IT — это не только программирование. Поэтому компании ищут разных специалистов в свои команды, без работы которых невозможно создать современный IT-продукт.

IT — это стабильно растущий рынок и хорошие карьерные перспективы.

А ещё аккредитованные IT-компании получают поддержку от государства. Их сотрудники могут:

• Купить квартиру или дом в ипотеку по льготной ставке 5%.
• Получить отсрочку от армии на время работы.

И положите в портфолио сильные проекты

• Анализ результатов A/B-тестирования

  Поработаете над кейсом от разработчика компьютерных игр: проанализируете, какой эффект оказала внутриигровая акция.
  Поймёте, стоит ли проводить такую активность внутри игры ещё раз.
  Создадите дашборд в Power BI и таблицы для анализа данных в Excel, SQL и Python.

• Анализ данных с помощью Excel

  Сможете самостоятельно создавать «умные таблицы» с помощью формул ВПР и ПРОСМОТР для анализа цен.

• Анализ базы данных SQL

  Научитесь выгружать и анализировать данные с помощью языка запросов SQL.

• Анализ данных с помощью Python

  Автоматизируете рутинные задачи с помощью синтаксиса, функций и стандартных библиотек Python. Потренируетесь в решении задач в бесплатном тренажёре.

Этот курс подойдёт гуманитариям? А если мне уже не 20 лет?

Вам по силам освоить аналитику данных независимо от возраста, имеющихся знаний, образования и опыта. Средний возраст участников этого курса — от 30 до 40 лет. Образование у всех разное, многие изучали математику давно и уже всё забыли. И это не помешало им пройти курс и построить карьеру в сфере данных.

Сейчас участники работают аналитиками и дата-сайентистами в ВТБ, AliExpress, Сбербанке и других крупных банках, IT-компаниях и торговых сетях.

Помогаем 
с трудоустройством

Вы получите доступ к курсу «Трудоустройство». Там вы научитесь анализировать вакансии, составлять эффективные резюме и сопроводительные письма.

После курса ваше резюме и сопроводительное письмо проверит HR-специалист Центра карьеры Skillbox.

Учим на собственной образовательной платформе

• Теория с доступом навсегда

  Видеолекции можно смотреть в любое время, доступ к курсу и всем обновлениям останется с вами навечно.

• Задачи из практики аналитиков

  После теории вас ждёт практическое задание для отработки навыков на тренажёре. Все задачи приближены к реальным.

• Персональная обратная связь

  Подробная обратная связь от кураторов-экспертов в течении 24 часов с момента отправки работы.

Выгодные условия оплаты

• Оплата через 3 месяца

  Оформите рассрочку и внесите первую оплату через 3 месяца после начала обучения

• Рассрочка без процентов

  Без переплат, первого взноса или дополнительных процентов

• Налоговый вычет

  Можно вернуть до 13% от стоимости курса, мы поможем оформить документы

Программа курса

• 45 часов теории
• 22 практические работы
• 1 итоговый проект
• Курсы обновлены в 2023 году

Год английского языка бесплатно

Skillbox запустил онлайн‑платформу для изучения английского. Запишитесь на курс и получите годовой бесплатный доступ к материалам проекта.

Предложение действует для пользователей Skillbox, которые купили любой курс с 1 марта 2023 года.

Вас ждут:

• методика ускоренного запоминания слов и грамматики;

Учитесь у экспертов из крупных компаний

Студенты довольны обучением

• 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
• 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

оценок на разных независимых площадках

• 4,7

  

  4 967 оценок

• 4,7

  

• 4,8

  

• 4,5

  

  2 368 оценок

• 4,7

  

• 5,0

  

• 4,5

  

• 4,7

  

Учитесь сейчас, платите потом!

Кредитная программа от надёжных банков

• Для граждан РФ
• Без первого взноса
• Без переплаты по процентам
• Одобрение в день обращения

Ваша заявка успешно отправлена

Часто задаваемые вопросы

• Я никогда не работал с данными. Более того — у меня нет математического образования. У меня получится?

  Конечно! Мы даём знания систематизировано и рассказываем об аналитике с нуля. Даже если вы в последний раз сталкивались с математикой в школе, при регулярной практике вы сможете достигнуть результата. Во всём помогут опытные наставники, которые будут курировать вас на протяжении всего курса.

• Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?

  Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.

• Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?

  Всё зависит только от вас. В среднем пользователи платформы занимаются от 3 до 5 часов в неделю.

• Кто будет мне помогать в обучении на платформе?

  У вас будут проверяющие эксперты и куратор в Telegram-чате курса. Они прокомментируют практические работы, дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт, профессиональные знания и лайфхаки.

• Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?

  Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.

• Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе?

  Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.

  • Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую.
  • Для этого понадобится договор на обучение на платформе, наша лицензия на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка.
  • Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайте Федеральной налоговой службы.
  • В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет.
  • Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета.

  Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как вернуть налоговый вычет.

• Санкт-Петербург
• Алматы
• Минск
• Москва
• Санкт-Петербург
• Алматы

• Волгоград
• Воронеж
• Екатеринбург
• Казань
• Красноярск
• Нижний Новгород
• Новосибирск
• Омск
• Пермь
• Ростов-на-Дону
• Уфа
• Челябинск

Найди себя в Skillbox Скидка 50% действует

Вы научитесь анализировать данные о сотрудниках с помощью Excel, AI, BI и Python. Сможете делать точные выводы на основе цифр и метрик: нанимать и удерживать ценных специалистов, повышать их лояльность и защищать бизнес от текучки кадров.

• ★ 4,7 из 5 на основе 500+ оценок курса
• Изучите HR-аналитику с нуля
• 7 кейсов для отработки навыков
• Дарим курс по Excel —
• Принимайте кадровые решения на основе цифр и метрик

HR-аналитика позволяет оценить, сколько будет стоить наём и обучение сотрудников, определить уровень их вовлечённости, разработать мотивационные системы и рассчитать оптимальную зарплату.

Поэтому эйчар с навыками аналитика работает более эффективно, получает больше денег и более востребован на рынке.

• От 90 000 рублей

  зарабатывает начинающий эйчар со знанием аналитики, по данным hh.ru

• На 30% больше

  средняя зарплата HR-менеджера со знанием аналитики, чем у коллег без этого навыка, по данным hh.ru за ноябрь 2023 года

• 28% HR-вакансий

  требуют от кандидатов знания аналитики, по данным hh.ru за ноябрь 2023 года

На курсе вы за 3 месяца научитесь говорить с бизнесом на одном языке — языке цифр, метрик и точных данных. Сможете принимать более эффективные решения и доносить их пользу до руководства.

Потребность в HR-специалистах растёт

Из-за кризиса объём работы у HR-специалистов увеличился. Они организуют удалённую работу, поддерживают дух команды и оптимизируют оплату труда.

По данным исследования агентства «Рекардо», 65% опрошенных отметили, что HR-служба должна быстро реагировать на изменения и уметь действовать в ситуации неопределенности.

Сколько вы сможете зарабатывать

Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование.

На позиции Junior вы заработаете столько же, сколько стоит курс,

Зарплаты HR-аналитика,

по данным HH.ru

• Junior
• Middle Опыт — 12 месяцев
• Senior Опыт — 24 месяца

Кому подойдёт этот курс

• HR-специалистам, которые хотят уйти в аналитику

  С нуля изучите основы статистики и аналитики. Научитесь уверенно оперировать цифрами, даже если сейчас вас пугает математика. Сможете принимать кадровые решения на основе данных.

• HR-дженералистам

  Пошагово освоите все актуальные HR-метрики. Узнаете, как упростить и автоматизировать большую часть процессов. Сможете опираться на цифры для анализа своей работы.

• Начинающим аналитикам

  Научитесь работать с самыми эффективными инструментами аналитики: Excel, Python, BI и AI. Прокачаете скилы и поможете руководству принимать решения на основе подхода data driven.

Чему вы научитесь

• Собирать информацию для анализа

  Узнаете, какие данные нужны HR-аналитику, где их найти и как обработать.

• Применять HR-метрики

  Научитесь рассчитывать эффективность подбора, адаптации и обучения персонала. Сможете определять KPI этих процессов.

• Пользоваться инструментами для аналитики

  Поймёте, как Excel, Python, Power BI, AI и big data упростят большую часть вашей работы. Сможете использовать их для подготовки, анализа и визуализации данных.

• Визуализировать результаты

  Научитесь строить понятные графики и диаграммы, инфографику. Сможете использовать в презентации сторителлинг.

• Научитесь работать с командой и подрядчиками

  Сможете корректно ставить технические задания и подобрать нужных исполнителей.

• Предлагать решения для бизнеса

  Внедрите систему аналитики и оцифровку проблем, чтобы помочь принимать правильные решения для бизнеса.

Примеры ваших практических работ

• Подбор инструментов аналитики под разные этапы развития бизнеса

  Изучите кейс компании. Определите, на каком она этапе развития, какие у неё цели и чем тут может быть полезна HR-аналитика. Подберёте нужные задачи для HR-анализа и объясните, зачем они сейчас нужны.

• План подбора и адаптации персонала

  Рассчитаете воронки подбора для разных должностей. Изучите источники подбора кандидатов, оцените их эффективность и распределите бюджет на будущий наём.

• Оценка персонала

  Изучите данные и обратную связь по сотрудникам. Сделаете матрицу потенциала и составите рекомендации по обучению. Проанализируете эффективность обучения по модели Киркпатрика.

• Материальная мотивация персонала

  Составите письмо, где проанализируете доход сотрудника, требующего прибавки. Проверите, насколько его зарплата соответствует рынку, выполняет ли он KPI. На основе этого примете решение.

Студенты довольны обучением

• 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
• 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

оценок на разных независимых площадках

• 4,7

  

  4 967 оценок

• 4,7

  

• 4,8

  

• 4,5

  

  2 368 оценок

• 4,7

  

• 5,0

  

• 4,5

  

• 4,7

  

Чем мы отличаемся от других

• Подробная и полная программа

  Вы пошагово изучите все метрики и инструменты, которые необходимы для эффективной HR-аналитики. Курс построен так, что вы сможете в совершенстве освоить все нужные навыки с нуля.

• Вашими преподавателями станут HR-руководители и эксперты в аналитике из топовых компаний — «Лаборатории Касперского», Tele2, X5 Retail Group. Они поделятся с вами собственным многолетним опытом и кейсами.

• На протяжении курса вы будете решать практические задачи на основе реальных кейсов. В итоге в вашем портфолио может оказаться не только итоговый проект, но и ещё около 7 работ.

• Мы постоянно мониторим ситуацию на рынке и обновляем материалы курса, как только видим значимые изменения. Доступ к обновлениям останется с вами навсегда, так что даже по окончании курса вы сможете быть в курсе трендов и новых инструментов.

• Видео с теорией, практические задания, общение с кураторами — всё собрано в одном месте. Мы постоянно улучшаем платформу, чтобы она становилась ещё удобнее и многофункциональнее.

• Участники курсов сами видят пользу и эффективность

  Курс уже получил больше 500 оценок — в среднем участники оценили его на 4,7 балла из 5. Всего курсом довольны 94% пользователей.

Как проходит обучение на платформе

• 

  Знакомитесь с платформой

  Платформа Skillbox — собственная разработка компании, которую мы постоянно улучшаем. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами. Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса.

• 

  Получаете знания

  Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.

• 

  Выполняете задания

  Мы уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест. Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио.

• 

  Работаете с куратором

  Проверкой заданий занимаются кураторы. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе.

Кураторы-эксперты и живая обратная связь

Помогаем разобраться и справиться

Оперативно ответим на вопросы по домашнему заданию и пришлём качественный разбор 💙

• 

  Учебное комьюнити для общения и обмена опытом

  Встречайтесь в чатах курса, делитесь решениями, объединяйтесь в команды с первых дней обучения

• 

  Помощь по всем техническим вопросам

  Поможем установить лицензионные программы, ответим на вопросы о платформе

• 

  Доступ навсегда — к курсу и чату в Telegram

  Сможете задавать вопросы в чате и смотреть обновления программы даже после окончания обучения

Основной курс

1. Узнаете, как аналитика повышает профессиональную ценность HR-специалистов. Поймёте, что должен уметь HR-аналитик, и сможете оценить свой стартовый уровень.

2. Этапы развития HR-аналитики в компании

   Научитесь определять, на каком этапе находится компания, какие кадровые цели сейчас перед ней стоят и как их достичь с текущими ресурсами. Попрактикуетесь в подборе инструментов HR-аналитики на разных уровнях развития компании.

3. Работа с HR-данными

   Познакомитесь с основными источниками для работы с данными. Научитесь собирать информацию, оценивать её качество и исправлять ошибки даже в больших массивах. Поймёте, как корректно работать с персональными данными.

4. Логика при работе с данными

   Научитесь обрабатывать данные с помощью дедукции и индукции. Познакомитесь с ключевыми HR-процессами, сможете разбивать их на этапы и устранять проблемы с помощью метода «5 почему». Отработаете новые навыки на реальном кейсе от преподавателя.

5. Научитесь использовать в работе основные HR-метрики — численность, укомплектованность и текучесть. Сможете устанавливать KPI, находить, собирать и использовать бенчмарки, проводить опросы сотрудников. Потренируетесь делать декомпозицию метрик и сравнивать бенчмарки с данными компании.

6. Метрики подбора и адаптации

   Научитесь рассчитывать воронку подбора и оценивать эффективность работы на каждом её этапе. На реальном кейсе попрактикуетесь оценивать источники подбора кадров и грамотно распределять бюджет на поиск персонала. Поймёте, как можно повлиять на качество адаптации новых сотрудников.

7. Метрики обучения и развития

   Сможете рассчитать и проанализировать шкалу для оценки компетенций сотрудников. Научитесь собирать обратную связь по кадрам. Поймёте, как делать матрицу потенциала и использовать её в работе. Разберёте основные виды кадрового обучения и основные статьи расходов на развитие сотрудников. Проанализируете эффективность обучения и затрат на него по модели Киркпатрика.

8. Метрики оценки мотивации

   Узнаете, как рассчитать совокупный доход сотрудника и грамотно сравнить его с уровнем оплаты на рынке труда. Научитесь оценивать эффективность систем премирования и вовлечённость персонала в работу. Сможете принимать корректные решения о том, надо ли повышать сотрудникам зарплату и премии. Поймёте, насколько эффективно у вас работает нематериальная мотивация и программы признания.

9. Инструменты HR-аналитики. Excel

   Научитесь использовать в работе базовые и продвинутые функции Excel. Сможете ускорить и упростить подготовку, анализ и визуализацию данных.

10. Инструменты HR-аналитики. Статистика и аналитика

    Поймёте, как статистика помогает решать задачи HR-аналитики. Научитесь рассчитывать среднее, моду, медиану, процентили, t-критерий Стьюдента и хи-квадрат. Изучите основные типы шкал и сможете применять их в работе.

11. Узнаете, как работать в среде программирования Python, изучите основные понятия и команды. Научитесь обрабатывать и проверять большие данные сразу в нескольких файлах, парсить веб-страницы и автоматизировать рассылки. Сможете работать ещё быстрее и эффективнее.

12. Power BI для HR-аналитика

    Научитесь работать в Power BI: установите программу, разберётесь в интерфейсе и подключите разные источники данных, в том числе собственные xlsx-файлы. Поймёте, как готовить и обрабатывать данные для корректной работы в Power BI. Сможете добавить формулы метрик и настроить сводные таблицы, базовые визуализации и фильтры.

13. Искусственный интеллект и big data в аналитике

    Разберётесь, как в сфере HR можно использовать AI, большие данные, машинное обучение и нейросети. Поймёте разницу между классическими инструментами статистики и ИИ-моделями. Научитесь использовать продвинутые формулы: скользящее среднее, регрессию и дерево решений. Сможете понять, нужны ли вашей компании большие данные и AI.

14. Узнаете, какие виды отчётов бывают, и поймёте принципы их формирования. Научитесь выбирать источники для отчётов и составлять графики.

15. Научитесь делать привлекательные графики и диаграммы. Поймёте, как доносить информацию через сторителлинг, последовательность, выводы и предложения. Сможете грамотно презентовать свои решения по HR-процессам.

Бонусный курс. Продвинутый Excel

1. Формулы и функции Excel. Введение

   Освоите простые арифметические действия в Excel, изучите виды функций.

2. Формулы и функции Excel. Продолжаем работать с формулами

   Узнаете способы ввода функций. Познакомитесь с функциями ВПР, ГПР, ЕСЛИ. Освоите текстовые формулы СЖПРОБЕЛЫ, ПРОПНАЧ, ЛЕВСИМВ, ПРАВСИМВ, ПРОПИСН.

3. Формулы и функции Excel. Более сложные формулы

   Научитесь комбинировать разные условия и производить более сложные расчёты. Освоите функции И, ИЛИ, СЧЁТЕСЛИ, СУММЕСЛИ, СЧЁТЕСЛИМН, СУММЕСЛИМН.

4. Сводные таблицы Excel

   Узнаете, как сделать сводную таблицу и упростить процесс сравнений и поиска закономерностей.

Создательница курса

• Виктория Пискарёва — эйчар с опытом 20+ лет

  Сейчас руководит отделом HR-аналитики и автоматизации в «Лаборатории Касперского». До этого отвечала за HR-процессы в «Бургер Кинг Россия» (с 2014 по 2019 г.) и в X5 Retail Group (с 2019 по 2021 г.).

  Также сотрудничала с аэропортами и компаниями в сегментах FMCG, ретейла и IT.

• Топовый спикер в HR-сегменте

  Виктория регулярно выступает на конференциях по C&B и HR-аналитике. Преподаёт на онлайн-курсах и ведёт собственный Telegram-канал «Красивая аналитика / HR».