Привет я data scientist в тинькофф

Привет я data scientist в тинькофф Аналитика

Честный отзыв о профессии Data Scientist, рассказ о карьерном пути и советы для новичков

Содержание
  1. Кто такой Data Scientist?
  2. Кто такой аналитик-разработчик?
  3. Почему я пошел в Data Science
  4. Какие ошибки делают новички
  5. Мой рабочий день
  6. В нашей индустрии нужно постоянно учиться новому и освежать в голове старые знания
  7. Как войти в профессию с нуля
  8. Что мне нравится в моей работе
  9. Как попасть в профессию — опыт Дарины
  10. Зачем на самом деле нужны аналитики данных
  11. Аналитик работает только в таблицах и не общается с людьми
  12. Инструменты для работы
  13. Какие софт-скиллы полезны
  14. Правда ли, что сейчас нужен аналитик почти в каждую компанию?
  15. Средняя зарплата аналитика
  16. Выводы
  17. Все курсы по аналитике
  18. Почему стоит выбирать курсы на tutortop?
  19. Рейтинг лучших курсов по аналитике
  20. Курс «Прикладной анализ данных в медицине (онлайн-магистратура МФТИ)» от Skillfactory Высшее образование (онлайн-магистратуры)
  21. Курс от Eduson Academy
  22. Курс MBA от Московская Бизнес Академия
  23. Аналитик с нуля до middle с гарантией трудоустройства» от ProductStar
  24. Курс от Академия АйТи
  25. Курс от Яндекс Практикум
  26. Курс «SQL для анализа данных» от Simulative
  27. Аналитик данных с гарантией трудоустройства» от Skypro
  28. Курс «Маркетинговый аналитик с нуля до middle» от Нетология
  29. Видеообзоры курсов по аналитике
  30. Часто задаваемые вопросы о курсах по аналитике

Кто такой Data Scientist?

В Data Science несколько разных профессий. Есть собственно Data Scientist: те, кто хорошо понимают математику, модели данных и руководят аналитикой. А есть ML-инженеры: их задача — писать код для моделей машинного обучения. ML-инженерами становятся бывшие программисты: им надоедает заниматься каким-нибудь Java и они идут в Data Science. Среди профессионалов есть и те, к кому ML приходит сам. Например, специалисты по биоинформатике начинают учить науку о данных, чтобы решать задачи в своем деле.

Дополнительный анализ:  Особенности анализа консолидированной финансовой отчетности

Мне повезло попасть на работу в Data Scienсe после специальных кафедр технического вуза. На самом деле наука о данных — еще слишком новая для российского высшего образования область. В профессию попадают люди с самым разным бэкграундом. Есть те, кто переучиваются после технических вузов или работы программистом в других областях.

Кто такой аналитик-разработчик?

Я работаю аналитиком-разработчиком, занимаюсь системой автоматического мониторинга данных компании «Тинькофф» с помощью машинного обучения. Банковские продукты компании генерируют много данных: они помогают отслеживать эффективность бизнес-процессов, например изменения доходности по вкладам или продаж страховок. Обычно за каждым из процессов следят аналитики. Моя задача — помочь им автоматизировать этот процесс, чтобы они могли получать своевременные оповещения, если в их данных что-то пошло не так. Так аналитики могут увидеть нестандартное поведение своих параметров и изменить свои процессы.

Моя специализация — временные ряды. По сути, это зависимости разных величин во времени. Эти данные можно анализировать с помощью математических моделей, чтобы спрогнозировать будущие значения. Например, так прогнозируют спрос на товары в супермаркетах. Если знать статистику продаж творога в прошлые годы, этой весной можно выложить на полки нужное покупателям количество пачек с высокой точностью. В «Тинькофф» по тому же принципу мы предсказываем продажи продуктов экосистемы.

Почему я пошел в Data Science

Я закончил МФТИ: сначала учился на факультете физической и квантовой электроники. После бакалавриата я попал в научную организацию, которая занимается фотоприемниками, приборами для регистрации оптических сигналов. Там я не видел больших перспектив, поэтому решил сменить направление. Это довольно стандартная история для Data Scientist из российских технических вузов, вроде МФТИ. В российской науке, к сожалению, нет больших перспектив, а работать простым кодером для многих скучно. Поэтому я пошел в Data Science: в этой области есть баланс интереса и перспектив.

Дополнительный анализ:  Системный аналитик dwh

В магистратуре я перешел на факультет инноваций и высоких технологий. На этом факультете «Тинькофф» открыл первый набор на кафедру финансовых технологий. После конкурса я попал туда на работу. Я выбирал между разными крупными IT-компаниями: в «Тинькофф» к тому моменту уже была полноценная работа с технологиями.

Какие ошибки делают новички

Когда я только пришел на работу, мне хотелось применять как можно больше новых технологий и подходов. На самом деле это не всегда полезно. Например, мне нужно было смоделировать поведение данных по одному из банковских продуктов. У разных методов прогнозирования разная точность: среди моделей нужно выбирать наиболее быструю и точную. По неопытности я потратил много времени, чтобы создать сложную модель, а в итоге получил то же качество, что и у тривиальных (самых простых).

Это достаточно стандартная ошибка новичков: многие сразу хотят сделать что-то сложное и интересное там, где это не нужно. Так я понял, что лучше вести разработку от простого к сложному. Не усложняйте свои задачи до тех пор, пока работают быстрые проверенные методы.

Мой рабочий день

Обычно я встаю где-то с 7 до 10 утра, делаю завтрак и кофе в любимой гейзерной кофеварке. Если встаю рано, то использую утро для задач с максимальной концентрацией: например, чтения статьи на Хабре или Archive. До 10:30 я разбираю рабочую и личную почту и обдумываю задачи на день.

В 10:30 у нас ежедневный созвон с командой — после него начинается работа. В зависимости от загрузки я работаю до 5-8 вечера. Например, сейчас я работаю над классификатором временных рядов — это поможет выявить сезонность в банковских данных.

Вечером я преподаю Python по Zoom, а если занятий нет, езжу на тренировки по сноуборду в комплекс Снеж.ком — он всего в пяти минутах от моего дома. Если хватает времени, то сам прохожу разные курсы или читаю что-нибудь актуальное по работе, чтобы не отставать от жизни. С самодисциплиной по вечерам не очень, поэтому, к сожалению, на учебу время есть редко. Перед сном обычно залипаю в интернете или доделываю какие-то задачи. В выходные четкого расписания нет. C утра катаюсь, а днем и вечером могу делать что угодно: работать, учиться, гулять или кодить что-нибудь для себя.

В нашей индустрии нужно постоянно учиться новому и освежать в голове старые знания

В нашей индустрии все постоянно занимаются самообразованием. Новые технологии и фреймворки (наборы инструментов для быстрой разработки) проще освоить самому на практике, а вот фундаментальные вещи со временем забываются. Например, недавно я взял курс по теории вероятностей, чтобы освежить знания из института.

К тому же после нескольких лет работы в Data Science нужно выбирать специализацию. На этом этапе ты уже понимаешь основные подходы к данным и углубляешься в какую-то область, например, обработку естественного языка (NLP) или компьютерное зрение.

Также я преподаю сам: уже 2,5 обучаю студентов Python, веду семинары по временным рядам для сотрудников «Сбербанка», помогал с кейсами для курса SkillFactory по Data Science. Мне нравится учить и понимать, как думают другие люди и какими вопросами задаются. К тому же многие приходят в IT после больших успехов в своих профессиональных областях. Мне очень интересно помочь им применить программирование для решения их задач.

Например, один ученик работает аналитиком в известном интернет-магазине. У них была проблема с работниками склада — они часто увольнялись после нескольких месяцев работы. На курсах мы взяли его данные и построили модель, которая предсказывает вероятность увольнения соискателя в течении полугода по его социально-демографическим характеристикам.

Как войти в профессию с нуля

В профессию можно попасть и с нулевыми знаниями. Для этого нужно обладать двумя вещами: по-настоящему интересоваться данными и иметь высокую самодисциплину. Если с этим все в порядке, нужно просто брать курсы и учиться. Для классического пути в Data Science нужно знать несколько вещей: Python, математику (линейная алгебра, теория вероятности и статистика, матанализ) и пройти курс по ML.

Что мне нравится в моей работе

Я работаю в «Тинькофф» уже три с половиной года. В нашей компании много задач для сайентистов и почти нет ограничений по развитию. Наука о данных — достаточно универсальная область. По сути тебе не важно какими данными ты занимаешься: о торговле продуктами или о поведении пользователей в интернете. Для всех задач есть одинаковая база: математика и программирование. Зная базовые вещи уже можно углубляться в конкретные области, например, компьютерное зрение или обработку естественного языка.

Большинство задач в индустрии довольно стандартные, они ориентированы прежде всего на бизнес-результат. Поэтому в какой-то момент каждому специалисту хочется начать делать что-то свое параллельно основной работе. Я, например, хотел бы привнести что-то новое в open-source (программы и технологии для разработчиков), но пока своих значимых кейсов нет.

Мне нравится создавать технологии, которые автоматизируют ручную работу. Например, известная в машинном обучении библиотека scikit-learn поделила профессию на «до» и «после»: у разработчиков появились инструменты для быстрой работы с алгоритмами ML.

Еще мне хотелось бы углубиться в другие области машинного обучения. Я занимаюсь временными рядами, обычно в этой специализации лучше работают классические модели. И хочу поглубже копнуть в Deep Learning — глубинное обучение, где нейросети способны решать очень сложные задачи. Именно в этой области сейчас происходят наиболее интересные в машинном обучении вещи.

Что делают аналитики данных на самом деле? Чем они пользуются на работе? Правда ли, что аналитикам не обязательно с кем-либо общаться и что им достаточно только цифр и таблиц?

Мы поговорили с Дариной Кухтиной, наставником в Яндекс Практикуме, и спросили её обо всём этом и о других нюансах профессии. Получился честный и открытый рассказ о том, как устроена работа современного аналитика данных. Можно посмотреть видео или послушать как подкаст:

https://youtube.com/watch?v=DDmm43pYrIE%3Fstart%3D1%26feature%3Doembed

Как попасть в профессию — опыт Дарины

Дарина захотела стать аналитиком ещё в школе, поэтому после окончания она поступила в СПБГУ, чтобы специально выучиться на аналитика. Во время учёбы Дарина брала подработку — например, работала в проекте, связанном с медицинскими данными. Также подрабатывала репетитором математики у школьников.

А потом ей встретилась вакансия Практикума — открывались курсы по анализу данных. Дарина написала в Практикум, и её взяли как преподавателя на курс.

Лучший способ освоить профессию на старте — это практика. Как можно больше практики. Если есть возможность совмещать учёбу и реальные проекты — это сразу ускорит ваше погружение в тему и поможет лучше разобраться в предмете. Многим компаниям нужны те, кто возьмёт на себя несложную, но нужную работу — и им хорошо, и вам полезно.

Зачем на самом деле нужны аналитики данных

Многие начинающие аналитики зацикливаются на деталях — каких-то навыках, языках и фреймворках, без которых сложно в профессии. Начинающие аналитики углубляются в данные, изучают модели, но построение моделей — это только один из инструментов аналитика.

Главная идея анализа данных — это помочь бизнесу принять верное решение. Цель не в том, чтобы построить миллион графиков, а в том, чтобы помочь компании решить свои бизнесовые задачи. Именно за это аналитикам платят хорошие зарплаты — за то, что их работа позволяет компании зарабатывать больше или тратить меньше.

Аналитик работает только в таблицах и не общается с людьми

Аналитик — это чаще всего профессия про общение. Конечно, аналитику нужно много работать с данными, чтобы доставать из них какие-то выводы. Но потом эти выводы нужно представить бизнесу, а для этого нужно уметь презентовать свою работу.

Аналитику приходится часто общаться с заказчиками — с теми, кому понадобился анализ. Например, заказчик может прийти с просьбой составить миллион таблиц. Задача аналитика — расспросить заказчика, зачем это делать и какую проблему мы этим решаем. Может так оказаться, что на самом деле нужен не миллион таблиц, а новая модель данных, которая учитывает нынешнее положение компании.

В жизни многие заказчики приходят не с проблемой, а как раз со способом решения — сделай нам таблицы, посчитай вот такие-то цифры и всё такое. А хороший аналитик всегда выяснит, какой же настоящий запрос у заказчика и какую задачу он хочет решить.

Инструменты для работы

SQL — язык запросов для работы с базами данных. С его помощью аналитики вытаскивают из базы нужную информацию по разным критериям.

Язык программирования R, Python или опыт работы в Excel. Какие-то расчёты и визуализации можно делать внутри Excel, какие-то — в Python. Начать можно с погружения в Excel, а дальше — как пойдёт. Если что, для начала работы аналитиком достаточно минимального знания языка программирования — главное, чтобы код работал, а красота и скорость работы придут с опытом.

Математика, основы статистики и теории вероятности. Анализ данных — это прежде всего работа с цифрами, построение моделей, гипотез и их проверка. Для этого нужно знать математику, разные формулы и уметь применять это всё на практике. Совсем на старте достаточно хороших школьных знаний, но в процессе работы лучше изучить это поглубже.

Какие софт-скиллы полезны

Софт-скиллами принято называть не профессиональные, а личные качества человека. Многие считают, что настоящему профи достаточно хорошо делать свою работу, а всё остальное неважно, но в жизни всё не так. Никому не приятно работать с человеком, который не умеет общаться с коллегами и ведёт себя как сноб.

Что из софт-скиллов особенно ценится в аналитике:

Ответственность: готов ли я взять ответственность за решения и конечный результат? Например, аналитик решил скрыть ошибку от заказчика и не исправил её, но на итоговые выводы это не повлияло — это безответственно или нет?

Проактивность: готов ли я сам предлагать какие-то решения, или буду ждать, пока меня об этом спросят или поставят задачу?

Критическое мышление: могу ли я критически посмотреть на продукт? Могу ли я понять, что мы работаем с некорректными данными? Могу ли я отличить какие-то безумные результаты от адекватных?

Короче, софт-скиллы — это важно, даже если вы почти всё время работаете только с данными.

Правда ли, что сейчас нужен аналитик почти в каждую компанию?

Если коротко, то да.

Раньше был упор на дата-сайентистов, но сейчас всё больше вакансий дата-аналитиков. Проблема в том, что многие не понимают разницы между сайентистами и аналитиками данных.

Аналитик данных больше общается с бизнесом. Он больше про помощь бизнесу и принятие бизнес-решений, и именно про таких специалистов мы сейчас и говорим.

Дата-сайентист — больше про код. Это такой исполнитель, который редко общается с заказчиками. Он больше работает внутри кода: настраивает нейросети, занимается машинным обучением, оптимизирует функции и так далее.

Ещё есть бизнес-аналитики и продуктовые аналитики, которые занимаются немного другими вещами. В вакансиях часто всё перепутано, поэтому, если будете искать работу аналитиком, смотрите на обязанности, а не на название вакансии.

Средняя зарплата аналитика

На 2023 год средняя зарплата аналитика, по данным Хабр Карьеры, — 127 000 рублей. Для начинающих аналитиков — 90 000 рублей. Вакансий на рынке много, хороших предложений — мало. Это значит, что если у вас есть хорошая база и желание развиваться дальше, то работу будет найти гораздо проще. За хорошей базой приходите в Практикум на курс «Аналитик данных» — там бесплатный старт и много реальных кейсов, которые можно положить в портфолио.

Привет я data scientist в тинькофф

Выводы

В этом отзыве расскажу о своем впечатление от прохождения курса Яндекс.Практикум по IT специальности «аналитик данных».

Началось всё банально просто — рекламой о перспективах в IT нас грузят просто из каждого утюга. Я как раз планировала освоить новую профессию, хотела бы конечно второе высшее.

И при регистрации на курс менеджер меня заверил, что диплом будет соответствовать всем требованиям и будет точно как второе высшее образование. По факту диплом просто красивая бумажка — ни корочек, ни листа с оценками, только разворот какой-то непонятный.

350 учебных часов и официально значачится как профпереподготовка. Но это и не единственный момент разочарований, так что возвращаемся к истории как я выбрала именно Яндекс.Практикум из огромного количества всяких разных обучающих программ.

Взвесив все за и против, я решила что раз IT направление так активно рекламируют и даже есть программа господдержки — второе высшее надо выбирать в IT. Тем более у меня кроме как к «сидеть за компьютером» больше ни к какому виду деятельности не было особых предпочтений. Работа за компом это, как правило, комфортные условия — в офисе, а то вообще онлайн из дома.

Лично я не против посещения офиса, так как ввиду низкой заработной платы у меня не самые лучшие жилищные условия для комфортной работы онлайн. Тут проблема скорее территориального характера — в маленьком городке не так уж и много организаций, куда можно устроиться и все более менее хорошие места уже заняты между «своими» — кумовство наше всё. Поэтому онлайн меня больше привлекает возможностями и отсутствием ограничений территориального характера, нежели тем, что офис посещать не надо. Наоборот комфортный офис с удовольствием бы посещать — сейчас как раз в большом здании со всеми удобствами, поэтому мне нравится новое место работы.

По программе господдержки я как раз попала в категорию граждан с низким уровнем заработной платы и получила скидку от государства 50%. Плюс ещё налоговый вычет, поэтому в целом я и смогла себе позволить получить это образование. Если бы никаких бонусов не было наверное не реально было бы получить дополнительное образование — какое-нибудь очное и по 100К+ я бы не потянула.

Выбирала я между организациями которые участвуют в программе господдержки. У нетологии мне не понравилось слушать скучные видео лекции. У какой то ещё организации мне долго отвечали на возникший в ходе тестового обучения вопрос. А в Яндекс.Практикуме как раз все совпало — очень понравился бесплатный тестовый блок. Он реально весёлый, увлекательный и вот прям всё понятно, что и как нужно делать. Техподдержка отвечала просто мгновенно и всегда очень вежливо, а главное предоставляли быстрое решение проблемы. Поэтому я выбрала именно Яндекс.Практикум.

В начале обучения было все нормально — более менее просто и понятно. Но сами модули обучающие уже не такие веселые как бесплатный пробный модуль. Это было первое разочарование — я ожидала что всё обучение будет в такой интересной и увлекательной форме. Но как бы это же не критично. Хотя бы нудных скучных лекций не было, теорию вообще можно пролистать и только в процессе практики возвращаться к непонятным вопросам или сразу преподавателя спрашивать. Преподаватели отвечали быстро (не всегда конечно — в целом у них на ответ около суток, но мне зачастую прям онлайн отвечали быстро, но когда уже все подряд примеры спрашивала конечно они были не рады), практически все преподаватели отвечали очень вежливо и всё разжевывали, некоторых прям вообще хочу поблагодарить — я бы сама уже на себя психанула, что ничего не понимаю, а они терпеливо объясняли. Но под конец обучения один из преподавателей немножко нахамил. Я даже куратору написала как такой вопрос решается — и ответ меня расстроил, никак они ничего не решают. К счастью сдать всё удалось, но осадок остался неприятный — если бы из-за вредного преподавателя пришлось бы оплатить полную стоимость обучения и ещё и без диплома остаться — так себе перспективы. В общем работает всё тот же принцип маркетинга — сначала все добренькие, а как только с вас уже получили всё что можно, дальше будет не так уж замечательно.

Я в IT с нуля пришла из абсолютно другой сферы. Мне было непонятно всё с самого начала. А в рекламе было заявлено, что можно с нуля. Можно то можно, только сдать всё надо в срок, иначе академ и если за 2 академа (это всего месяц) не сдаешь, государство не заплатит вторую половину за обучение и диплом тоже не дадут.

И само обучение если первый модуль воспринимался в стиле «детки, смотрите внимательно и запоминайте — это «а», а это «б» (более менее понятно и нормально по времени чтобы разобраться), то второй модуль воспринимался как «а теперь делайте а/б тест по всем когортам — у вас неделя» (то есть вообще ничего не понятно, ни из теории, ни на практике ничего не выходит, времени нет, полный ппц).

Я хотела бросить ещё на первом модуле — тяжело совмещать работу с обучением, у меня ещё семья, двое детей. Но мне лично было жалко моих заплаченных денег — за уже пройденные модули деньги не возвращаются. Как я понимаю специально первые несколько уроков попроще, чтобы все студенты сразу не бросили учёбу. А так первые пару недель вообще никакие уроки ещё не открываются, а деньги за учебу уже списываются как потраченные. И даже если студент модуль не сдал, деньги за него не возвращаются — расчет идёт по времени, не важно что уроки открываются последовательно после сдачи предыдущего задания открывается новое — не сдано — проблемы студентов, доступ предоставлен (точнее зафиксирован, а фактически нельзя даже посмотреть новые модули, если не сдали предыдущие), оплата списана.

Я к счастью все таки сдала и государственные скидки активировались, но страшно было на протяжении всего обучения. Всё было совсем не так, как обещали в рекламе — всем можно, легко и приятно, а главное трудоустройство практически гарантировано. На самом деле тяжело, времени мало, ничего не понятно, очень сложно разобраться, подача материала скучная и не информативная, что-либо понять можно только с помощью преподавателя, а его ответ надо ещё дождаться и может быть человеческий фактор — просто характерами не сойдетесь и все обучение пойдет в ноль.

В вопросе трудоустройства мне тоже поначалу казалось, что всё плохо и меня обманули. Просто в рекламе обещали зарплату в 200 000 рублей, естественно с 20 сразу на 200 не получится устроиться. Мне и изначально казалось, что это точно не реально. Но кстати в процессе обучения мне уже стали поступать интересные предложения от работодателей с зарплатой 35-40 т.р. По итогу устроилась на 37. Для меня рост ощутимый, но по сравнению с обещаниями из рекламы как будто бы обманули. Например, на такую сумму в рекламе я бы не повелась и не выбрала бы эту сферу деятельности для обучения. Хотя по итогу я осталась довольна результатом обучения и считаю, что не зря его купила. Возможно потом даже ещё какие-нибудь курсы пройти надумаю. Просто я к тому, что не всем обещаниям стоит верить. Хотя карьерный трек в обучении хороший — по началу мне отказывали практически 100% на все отклики, я три раза полностью редактировала текст вступительного письма и резюме, опыт по разному представляла, и в итоге нашла работу на hh — на мой очередной отклик поступило приглашение и после собеседования получила заветный оффер. Кстати были три собеседование на должность куда я очень хотела бы попасть, но после прохождения собеседования оффер не получила. Было обидно, тоже руки опускались и думала что обучение бесполезное и никогда меня никуда не возьмут.

В процессе обучения нашла кучу сайтов и материалов в открытом доступе (причем сам же Яндекс.Практикум в своих же лекциях зачастую ссылается на материалы из открытых источников — всегда возникал вопрос зачем же тогда мы деньги за курс заплатили?! если всё есть в сети бесплатно). Я всё, что мне понравилось, зафиксировала и дальше планирую обучение продолжать пока бесплатно. Но в целом считаю что не зря курс купила и по сути он себя оправдывает. Хотя и в половину не соответствует тому, что изначально было заявлено в рекламе.

Кстати ещё футболку подарили от Яндекс.Практикума — мелочь, а приятно. Её прислали курьерской службой доставки как и диплом, за доставку студенты не платят отдельно дополнительно (наверное расходы уже включены в стоимость обучения).

Всем спасибо. Удачных покупок и балуйте себя чаще.

Все курсы по аналитике

Мы собрали 305 курсов обучения аналитиков.

Дата обновления:

30 Июня 2024

30.06.2024

Привет я data scientist в тинькофф

Полный курс по Data Science + курс по Soft skills

Это минимальный платеж в рассрочку. Рассрочка в Skillfactory без % и первый платеж через 3 месяца.

Привет я data scientist в тинькофф

Школа гарантирует возврат средств в течение 3 дней с даты покупки этого курса

Привет я data scientist в тинькофф

Профессия Аналитик данных + симулятор

Привет я data scientist в тинькофф

Прикладной анализ данных в медицине (онлайн-магистратура МФТИ)

Привет я data scientist в тинькофф

Курс MBA «Бизнес-аналитика»

Школа гарантирует возврат средств в течение 14 дней с даты покупки этого курса

Привет я data scientist в тинькофф

Привет я data scientist в тинькофф

Профессия: Data Scientist с гарантией трудоустройства

Школа гарантирует возврат средств в течение 21 дней с даты покупки этого курса

Привет я data scientist в тинькофф

Курс в подарок

Рассрочка в данной школе, это кредит в банке.

Привет я data scientist в тинькофф

Привет я data scientist в тинькофф

Аналитика данных для начинающих

Привет я data scientist в тинькофф

В мае -35%

Привет я data scientist в тинькофф

Data Scientist с нуля до PRO + курс по Soft skills

Привет я data scientist в тинькофф

Аналитик данных Плюс

Привет я data scientist в тинькофф

Курс по SQL. Основы реляционных баз данных

Привет я data scientist в тинькофф

Mini MBA: Аналитик 2.0

Привет я data scientist в тинькофф

Курс MBA «Управление финансами»

Привет я data scientist в тинькофф

Сюжетный симулятор по Data Build Tool (DBT)

Привет я data scientist в тинькофф

Манипуляции данными: как распознать и противостоять?

Привет я data scientist в тинькофф

Data Scientist: с нуля до middle

Привет я data scientist в тинькофф

Профессия: Аналитик данных с гарантией трудоустройства

Школа гарантирует возврат средств в течение 7 дней с даты покупки этого курса

Привет я data scientist в тинькофф

Как стать промпт-инженером

Привет я data scientist в тинькофф

Онлайн-магистратура «Дата-аналитика для бизнеса»

Привет я data scientist в тинькофф

Сопровождение до оффера в международке

Привет я data scientist в тинькофф

Привет я data scientist в тинькофф

Продуктовый маркетинг и аналитика

Две профессии по цене одной до 30.09.2023

Привет я data scientist в тинькофф

Профессия Data Scientist

Беспроцентная рассрочка на 3, 6, или 12 месяцев.

Школа гарантирует возврат средств в течение 30 дней с даты покупки этого курса

Привет я data scientist в тинькофф

PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков

Рассрочки в Otus нет, только кредит с переплатой от 1,9% до 3,9% в месяц на 6 или 12 месяцев.

Привет я data scientist в тинькофф

Рациональное управление: Специалист БИМС

Привет я data scientist в тинькофф

Пакет SQL курсов

Привет я data scientist в тинькофф

Привет я data scientist в тинькофф

Профессия: Аналитик с нуля до middle с гарантией трудоустройства

Привет я data scientist в тинькофф

SQL с нуля до PRO

Привет я data scientist в тинькофф

Курс «Аналитик данных с нуля»

Привет я data scientist в тинькофф

Customer Development: глубинные интервью

от 3 000 ₽/мес

Беспроцентная рассрочка на 12 месяцев

Привет я data scientist в тинькофф

Спринт по Cover Letter на международные вакансии

Привет я data scientist в тинькофф

Данная информация носит ознакомительный характер и может отличаться от указанной на сайте школы

Бесплатные курсы далеко не настолько эффективны, как платные. Но они
тоже могут быть полезны.

Формат: Курс с образовательной платформы

Формат: Видеокурс с Youtube

Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь

Формат: Онлайн-вебинары, проверка д/з, чат студентов и обратная связь

Эти же курсы, но подробнее:

Начало:
длительность:
13 месяцев, около 8 часов в неделю

Формат: Видеоуроки, вебинары, д/з с обратной связью

Начало:
длительность:
6 месяцев

Формат: Занятия в записи

Особенности: Обучаем не на задачах с «апельсинами», а не реальных бизнес-кейсов. После обучения у нас студент сразу же готов решать реальные коммерческие задачи и быть полезным для бизнеса. На выходе портфолио студента состоит не из учебных проектов, а из кейсов, которые возникают в каждой компании (RFM-анализ клиентской базы, ABC-XYZ анализ, когортный анализ LTV, настройка ETL и так далее).

Начало:
длительность:
24 месяца

Формат: Программа магистратуры

Особенности: Онлайн-магистратура МФТИ совместно со Skillfactory. Постройте карьеру на стыке IT и медицины — решайте актуальные задачи врачей-исследователей и фармацентов с помощью анализа данных. Диплом магистра ведущего технического университета России и реальные кейсы компаний-партнеров в портфолио подтвердят вашу квалификацию.

Начало:
длительность:
18 месяцев

Особенности: Курс поможет вам эффективно общаться с заказчиками, находить перспективные рыночные ниши, строить модель бюджета компании, строить бизнес-модели по мировым стандартам.

Начало:
длительность:
3 месяца

Особенности: Акцент на практике • Официальный диплом

Начало:
длительность:
9 месяцев , 2 лекции в неделю + практика

Особенности: Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.

Начало:
длительность:
4 месяца, 3-5 часов в неделю

Формат: Занятия в записи и онлайн, д/з с обратной связью, чат

Особенности: Гарантия трудоустройства • 3 дня бесплатно

Начало:
длительность:
5 месяцев

Особенности: — Интенсивное обучение — Курс от практиков рынка. Хедлайнер и преподаватель курса — автор «основы статистики» на stepik — Анатолий Карпов — Практика проходит на нашем собственном сервере — Есть программа трудоустройства

Формат: Видеолекции, конспекты, тренажеры, обучающие игры, д/з, чат и консультации

Особенности: Бесплатный доступ к программе на 7 дней

Начало:
длительность:
24 месяца, около 8 часов в неделю

Особенности: Научитесь работать с данными, получите опыт в реальных кейсах и работайте удаленно.

Начало:
длительность:
12 месяцев, от 10 часов в неделю

Начало:
длительность:
1,5 месяца

Особенности: Вместе и с нуля пройдем все этапы проектирования, администрирования, резервирования и масштабирования БД с использованием PostgreSQL, MS SQL и MySQL, чтобы получить оплачиваемые навыки DBA (администратора БД).

Начало:
длительность:
10 месяцев, 3-5 часов в неделю

Формат: Пакетное предложение

Особенности: Знания аналитика позволят вам эффективно обрабатывать и качественно анализировать данные, создавать информативные презентации, моделировать финансовые показатели и принимать обоснованные решения.

Особенности: На курсе вы научитесь проводить оперативный анализ финансовой отчётности, узнаете, как искать точки роста и повышать финансовую эффективность организации, сможете разрабатывать методы регулирования финансовых результатов.

Особенности: Это не просто курс, а уникальный игровой тренажер, который позволит вам отработать работу над боевыми задачами. Вы погрузитесь в историю и пройдете испытания в роли инженера по аналитике Марка в компании кик-шеринга. Этот курс разработан специально для аналитиков и дата-инженеров, а также всех, кто работает с данными и использует SQL.

Начало:
длительность:
4,5 месяца

Особенности: Завершив курс, вы усвоите четкий алгоритм выбора оснований и источников для анализа информации и научитесь презентовать ее, не допуская искажений. Мы дадим вам личный Toolbox – готовый к применению набор инструментов для выявления манипуляций и противостояния им. Курс подойдёт HR-директорам, руководителям и менеджерам C&B, руководителям и менеджерам L&D, руководителям и менеджерам по оргразвитию, аналитикам.

Начало:
длительность:
20 месяцев, 2-3 занятия в неделю

Особенности: Программа трудоустройства • Стажировка

Начало:
длительность:
12 месяцев, 4 часа в неделю

Особенности: 9 проектов • 70% практики

Начало:
длительность:
1 день

Особенности: Узнайте как интегрировать ИИ в бизнес-процессы, сэкономить время и деньги бизнесу и кратно улучшить финансовые результаты.

Начало:
длительность:
24 месяца, от 10 часов в неделю

Особенности: Аналитики помогают руководителям проектов или бизнесов принимать стратегические решения, основанные на данных. И спрос на таких специалистов растёт с каждым годом. Магистратура подойдет тем, у кого уже есть диплом о высшем образовании, базовые знания математики, аналитическое мышление и примерно 20 часов в неделю. Остальному мы научим.

Формат: Индивидуальные консультации

Особенности: Если хочу получить оффер в межународке и мне нужна помощь экспертов: пробовал(а), не вышло; не знаю, как правильно делать кавер, резюме, вести линк; нет никакого опыта поиска работы за границей, в России искал работу давно; не знаю, как себя продать на международке, что говорить на интервью и что вообще делать; нет времени искать вакансии и откликаться.

Особенности: Освоите новую профессию с нуля и начнёте помогать бизнесу, принимая ключевые решения на основе данных Изучите возможности сервисов аналитики, BI-инструментов, языка Python и SQL для анализа данных и получите высокооплачиваемые навыки.

Начало:
длительность:
24 месяца, 2-3 занятия в неделю

Особенности: Освойте востребованную профессию и постройте карьеру на стыке маркетинга и IT — выводите на рынок и продвигайте продукты в цифровой среде

Начало:
длительность:
8 месяцев, 2-3 занятия в неделю

Особенности: С нуля получите все знания и навыки, которые необходимы для работы Junior Data Scientist. Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов

Начало:
длительность:
4 месяца, 2 занятия в неделю

Особенности: Востребованный курс повышения квалификации по управлению базой данных PostgreSQL. 3 из 5 компаний уже перешли с Oracle и MS SQL на PostgreSQL.

Формат: Занятия в записи, вебинары

Особенности: Курс готовит уникального специалиста для контроллинга и оптимизации работы компании. БИМС – Блок интегрального мониторинга состояния системы.

Начало:
длительность:
7 дней

Формат: Занятия в записи, тренажер

Особенности: Пакет из трёх курсов по SQL и базам данных.

Начало:
длительность:
2 месяца

Формат: Видеолекции, домашние задания с обратной связью

Особенности: Курс научит вас анализировать и исследовать продукт, который надо протестировать, формулировать цели и задачи тестирования, использовать разные техники и инструменты. Вы сможете планировать тестирование и оценивать покрытие продукта тестами, выбирать адекватные задачам процессные решения и запланируете улучшения в своем проекте.

Начало:
длительность:
7 месяцев , 2 лекции в неделю + практика

Особенности: Освойте с нуля перспективную профессию аналитика данных. Вы научитесь работать с большими данными, строить прогнозы и улучшать показатели бизнеса. Погрузитесь в Data Science и научитесь работать с машинным обучением. Курс составлен с упором на практику. Вы решите кейсы топовых компаний: Uber, Lyft, Airbnb и добавите их в свое портфолио. Финальный проект оценивает комиссия из работодателей. На курсе действуйте гарантия трудоустройства. Карьерный Центр поможет найти работу в новой сфере, или мы вернем деньги.

Начало:
длительность:
1 месяц

Особенности: «SQL для анализа данных» — это симулятор работы аналитика данных в реальной компании с элементами обучения. Вы проходите через интересный сюжет, в котором вы устраиваетесь в крупную компанию, изучаете SQL с нуля и решаете кейсы из реального бизнеса. По окончанию симулятора вы будете хорошим специалистом с реальным коммерческим опытом и легко найдете работу!

Начало:
длительность:
3 месяца, 2-3 часа в неделю

Формат: Занятия в записи, текстовые блоки

Особенности: Курс расскажет как готовиться к интервью, где находить респондентов и какие вопросы задавать, чтобы понять клиента.

Начало:
длительность:
6 дней

Особенности: Когда уже в процессе откликов на международные вакансии, но есть трудности с упаковкой своего опыта в Cover Letter: не знаю, как писать CL; никогда не делал(а), сложно; сложно вспомнить и сформулировать свои кейсы и написать, почему компания/вакансия; не откликаюсь на те вакансии, где требую кавер, но их становится все больше; боюсь писать эссе на английском/не было опыта. Нужна помощь с английским.

Начало:
длительность:
12 месяцев , 3-5 часов в неделю

Особенности: Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.

Почему стоит выбирать курсы на tutortop?

Школа
Рейтинг школы
Положительных оценок
Отзывы

Eduson Academy
⭐️ 4,8
82
196

Московская Бизнес Академия
⭐️ 4,8
37
39

SF Education
⭐️ 4,8
94
150

Яндекс Практикум
⭐️ 4,7
66
447

Рейтинг лучших курсов по аналитике

Цена в рассрочку

Документ об окончании

Занятия в записи, онлайн-воркшопы, решение кейсов

Курс «Прикладной анализ данных в медицине (онлайн-магистратура МФТИ)» от Skillfactory Высшее образование (онлайн-магистратуры)

МФТИ совместно со школой Skillfactory разработали программу онлайн-магистратуры по прикладному анализу данных в области медицины. По завершении обучения вы сможете начать свою профессиональную деятельность в современных клинических лабораториях и исследовательских институтах. А работы, которыми вы пополните свое портфолио, позволят выделиться среди других соискателей.

Skillfactory Высшее образование (онлайн-магистратуры) ⭐4.3 Читать отзывы

Курс от Eduson Academy

В любом современной интенсивно развивающейся компании необходим финансовый аналитик. Специалист данной области на основании анализа данных может спрогнозировать результаты запланированных кампаний, перспективы конкретного бизнеса, помочь принять верное решение руководителям различных отделов, а также предостеречь от манипуляций, которые могут привести к потере весомой части бюджета. Всему этому вы можете обучиться в Eduson Academy.

Eduson Academy ⭐4.8 Читать отзывы

Курс MBA от Московская Бизнес Академия

Аналитик данных в бизнес-среде способен оказывать неоценимое влияние на достижения компаниями поставленных целей. Для этого ему необходимо уметь пользоваться программами для сбора, обработки и визуализации данных, разбираться в тенденциях рынка, различных метриках и показателях, уметь строить гипотезы и прогнозировать возможные исходы. Именно этому учат в Московской Бизнес Академии.

Московская Бизнес Академия ⭐4.8 Читать отзывы

Аналитик с нуля до middle с гарантией трудоустройства» от ProductStar

Курс по аналитике от ProductStar это ваша гарантия успешного старта карьеры в выбранной сфере. Преподаватели школы не только подробно расскажут и покажут, как пользоваться основными рабочими инструментами для сбора данных, их интерпретации и выявления закономерностей, построения гипотез и наглядной демонстрации точек роста компании, но и помогут с составлением резюме, прохождением собеседований и трудоустройством на позицию с достойной заработной платой.

ProductStar ⭐4.8 Читать отзывы

Курс от Академия АйТи

Академия АйТи разработала программу, которая поможет вам разобраться в специфике системного анализа. Вы научитесь выявлять возможности для автоматизации и оптимизации различных бизнес-процессов, поймете, какова роль системного администратора в разработке и тестировании программного обеспечения, а также освоите инструменты проектирования баз данных, интерфейсов, приложений и многого другого.

Академия АйТи ⭐4.7 Читать отзывы

Курс от Яндекс Практикум

Под руководством практикующих наставников из Яндекс Практикума вы:
— разберетесь в структуре различного рода данных, научитесь их собирать, обрабатывать и представлять в виде таблиц, графиков и других демонстрационных элементов;
— получите навыки, позволяющие оказывать влияние на решения, касающиеся бизнеса, финансов и маркетинга;
— научитесь проводить исследования для подтверждения или опровержения выдвинутых на основе анализа гипотез.

Яндекс Практикум ⭐4.7 Читать отзывы

Курс «SQL для анализа данных» от Simulative

Одним из главных преимуществ школы Simalative является то, что отработка полученных знаний и навыков происходит на интерактивном онлайн-тренажере, где вы можете решать задачи, с которыми Junior-аналитики чаще всего встречаются в работе. Выполнение реальных кейсов поможет в разы быстрее освоить специфику баз данных, SQL-запросы и подзапросы.

Simulative ⭐4.6 Читать отзывы

Аналитик данных с гарантией трудоустройства» от Skypro

За время обучения в Skypro на курсе по анализу данных вы освоите навыки работы с большими массивами данных, их сбор, выгрузку, обработку, а также автоматизацию перечисленных процессов. Научитесь формулировать гипотезы на основе полученных цифр, тестировать их, а затем предлагать бизнесу решения, которые положительно скажутся на финансовых, продуктовых и маркетинговых показателях.

Skypro ⭐4.8 Читать отзывы

Курс «Маркетинговый аналитик с нуля до middle» от Нетология

Преподаватели онлайн-школы Нетология помогут разобраться в том, зачем маркетингу необходимы аналитики, в чем заключается их основная задача, и как добиться успеха в этой сфере.

Вы научитесь при помощи маркетинговых показателей находить решения для привлечения большего потока покупателей, роста прибыли и увеличения эффективности рекламных кампаний.

Нетология ⭐4.8 Читать отзывы

Видеообзоры курсов по аналитике

Moscow Digital AcademyCity Business School

Kata Academy by Java Mentor

Компьютерная Академия TOP

Русская Школа Управления

Часто задаваемые вопросы о курсах по аналитике

Как правильно выбрать курсы по Аналитике?

Кому подойдут курсы по Аналитике?

Курсы по Аналитике подойдут тем, кто хочет:

Чему я научусь?

В зависимости от выбранного курса, вы можете научиться:

Как проходит обучение на курсах по Аналитике?

Обучение на курсах по Аналитике может проходить в формате онлайн-лекций, вебинаров, практических занятий, выполнения заданий и проектов. Обычно на курсах есть возможность задавать вопросы преподавателям и общаться с другими участниками курса.

В чем минусы бесплатных курсов?

В чем преимущества платных курсов?

Сколько я смогу зарабатывать после курсов по Аналитике?

Сколько времени займет обучение?

Продолжительность обучения на курсах по Аналитике может варьироваться в зависимости от выбранной программы и уровня сложности. Обычно это занимает от нескольких недель до нескольких месяцев. Конкретные сроки обучения указываются на странице курса.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий