Честный отзыв о профессии Data Scientist, рассказ о карьерном пути и советы для новичков
- Кто такой Data Scientist?
- Кто такой аналитик-разработчик?
- Почему я пошел в Data Science
- Какие ошибки делают новички
- Мой рабочий день
- В нашей индустрии нужно постоянно учиться новому и освежать в голове старые знания
- Как войти в профессию с нуля
- Что мне нравится в моей работе
- Как попасть в профессию — опыт Дарины
- Зачем на самом деле нужны аналитики данных
- Аналитик работает только в таблицах и не общается с людьми
- Инструменты для работы
- Какие софт-скиллы полезны
- Правда ли, что сейчас нужен аналитик почти в каждую компанию?
- Средняя зарплата аналитика
- Выводы
- Все курсы по аналитике
- Почему стоит выбирать курсы на tutortop?
- Рейтинг лучших курсов по аналитике
- Курс «Прикладной анализ данных в медицине (онлайн-магистратура МФТИ)» от Skillfactory Высшее образование (онлайн-магистратуры)
- Курс от Eduson Academy
- Курс MBA от Московская Бизнес Академия
- Аналитик с нуля до middle с гарантией трудоустройства» от ProductStar
- Курс от Академия АйТи
- Курс от Яндекс Практикум
- Курс «SQL для анализа данных» от Simulative
- Аналитик данных с гарантией трудоустройства» от Skypro
- Курс «Маркетинговый аналитик с нуля до middle» от Нетология
- Видеообзоры курсов по аналитике
- 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.
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.
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.
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
Полный курс по Data Science + курс по Soft skills
Это минимальный платеж в рассрочку. Рассрочка в Skillfactory без % и первый платеж через 3 месяца.
Школа гарантирует возврат средств в течение 3 дней с даты покупки этого курса
Профессия Аналитик данных + симулятор
Прикладной анализ данных в медицине (онлайн-магистратура МФТИ)
Курс MBA «Бизнес-аналитика»
Школа гарантирует возврат средств в течение 14 дней с даты покупки этого курса
Профессия: Data Scientist с гарантией трудоустройства
Школа гарантирует возврат средств в течение 21 дней с даты покупки этого курса
Курс в подарок
Рассрочка в данной школе, это кредит в банке.
Аналитика данных для начинающих
В мае -35%
Data Scientist с нуля до PRO + курс по Soft skills
Аналитик данных Плюс
Курс по SQL. Основы реляционных баз данных
Mini MBA: Аналитик 2.0
Курс MBA «Управление финансами»
Сюжетный симулятор по Data Build Tool (DBT)
Манипуляции данными: как распознать и противостоять?
Data Scientist: с нуля до middle
Профессия: Аналитик данных с гарантией трудоустройства
Школа гарантирует возврат средств в течение 7 дней с даты покупки этого курса
Как стать промпт-инженером
Онлайн-магистратура «Дата-аналитика для бизнеса»
Сопровождение до оффера в международке
Продуктовый маркетинг и аналитика
Две профессии по цене одной до 30.09.2023
Профессия Data Scientist
Беспроцентная рассрочка на 3, 6, или 12 месяцев.
Школа гарантирует возврат средств в течение 30 дней с даты покупки этого курса
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.
Рациональное управление: Специалист БИМС
Пакет SQL курсов
Профессия: Аналитик с нуля до middle с гарантией трудоустройства
SQL с нуля до PRO
Курс «Аналитик данных с нуля»
Customer Development: глубинные интервью
от 3 000 ₽/мес
Беспроцентная рассрочка на 12 месяцев
Спринт по Cover Letter на международные вакансии
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.