Профессия Аналитик данных - ProductStar

Срок обучения

Рассрочка

8 352 ₽/мес

Рейтинг школы

63 отзыва

Стоимость курса

100 224 ₽

Как учит школа

3 мини-курса в подарок Интенсив от РБК Pro на выбор Подписка РБК Pro на 6 месяцев

Запись уроков

Свободный график

Электронный сертификат об успешном прохождении курса

Помощь в поиске работы

Домашние работы

Пополнение портфолио

О профессии

Курс Профессия Аналитик данных стоимостью 100 224 ₽ от онлайн-школы ProductStar. Срок обучения - можно уточнить в школе. Школа ProductStar предлагает рассрочку на обучение с платежом - 8 352 ₽/ мес. Запишитесь на курс и начните учиться.

Программа

Часть 1. Блок 1. Аналитика данных в Excel

Часть 1. Блок 2. Бонус: Google Sheets для задач аналитика данных

Часть 1. Блок 3. Продуктовая аналитика

Часть 1. Блок 4. A/B-тестирование

Часть 1. Блок 5. Веб-аналитика и Яндекс Метрика

Часть 1. Блок 6. Инструменты анализа и визуализации: Yandex DataLens

Часть 2. Блок 7. SQL для анализа данных

Часть 2. Блок 8. Основы Python

Часть 2. Блок 9. Мат. статистика и математика для аналитика

Часть 2. Блок 10. Advanced стек аналитика данных

Часть 3. Бизнес-аналитик

Часть 4. Системный аналитик

Информация об образовательном курсе является справочной и может меняться. При необходимости уточните её актуальность на официальном сайте школы

Вопрос-ответ

1) Что потребуется для успешного обучения?

Для решения задач понадобится ноутбук или ПК, лекции и уроки можно смотреть с мобильного телефона.

2) Кем я буду работать после курса?

Вы сможете попробовать себя в роли аналитика данных, аналитика продаж, веб-аналитика и продуктового аналитика.У вас будет возможность попасть в одну из крупных IT-компаний, с которыми мы сотрудничаем более 10 лет. Наши партнеры оценивают успеваемость студентов и приходят на защиту дипломных работ — на основе этого выбирают кандидатов к себе в штат.Большинство наших студентов устраиваются на работу по специальности до завершения курса. Но если у вас будут сложности с трудоустройством — мы поможем в личном порядке вместе с HR и имеющимся нетворкингом :)

3) Что будет в моем портфолио?

В процессе обучения вы соберете сильное портфолио из 11–13 проектов, в зависимости от выбранного тарифа.Задания для проектов разработаны на основе опыта экспертов. Кроме того, мы добавили в программу обучения кейсы от топовых компаний-партнеров, таких как ILINE, «Этажи», РБК, «Погнали!», Analytic Workspace. Так вы сможете практиковать навыки на реальных задачах бизнеса.

4) Как я буду искать работу?

Наши HR-специалисты подготовят вас к выходу на рынок труда: познакомят с эффективными стратегиями поиска работы, помогут совместить новые навыки с предыдущим опытом, а также составить сильное резюме для успешного трудоустройства.

5) Насколько профессия аналитика востребована в IT?

Спрос на аналитиков данных постоянно растет, потому что совершать ошибки и работать неэффективно — дорого.Вместе со спросом растут и зарплаты специалистов.На hh.ru можно найти 15 000+ вакансий аналитика данных в разных компаниях. Средняя зарплата — от 120 000 ₽, но это не предел. Зарплата после курса: от 90 000 ₽.

6) Какие еще курсы мне подходят?

Аналитик данных выявляет закономерности и анализирует текущую ситуацию. Если вы хотите научиться строить модели, которые помогут на основе текущих данных предсказывать значения показателей в будущем, — вам на курс «Data Scientist».Если вы не можете понять, что подойдет вам больше и пока не погружены в специфику профессий, связанных с аналитикой, оставьте заявку, и с вами свяжется персональный менеджер. На основе ваших интересов он поможет подобрать оптимальное направление.

7) С какого возраста можно начинать обучение?

Учиться можно в любом возрасте, но оплачивать — только с 18 лет. Если вам меньше 18, уточните у менеджера, какие у вас есть возможности оплаты и как вам начать обучение.

8) Кому подходит курс по аналитике данных?

Курс будет полезен начинающим аналитикам данных и тем, кто хочет перейти в данную специальность.Начнем погружаться в профессию с нуля, а затем будем последовательно структурировать ваши знания в области аналитики, закрепляя их на практике после каждой лекции.Курс также подойдет middle-аналитикам. С его помощью вы сможете восполнить пробелы в знаниях и получить опыт действующих аналитиков из других компаний.

9) Будут ли обновляться материалы и останется ли доступ к ним после курса?

Гарантируем актуальность всех материалов курса — программу обновляем регулярно в соответствии с требованиями рынка. А после окончания обучения все участники курса получают доступ к материалам на три года и нашему комьюнити, где можно задать вопрос и получить обратную связь.

10) Есть ли оплата по частям и как она устроена?

Да, у нас есть удобная опция беспроцентной рассрочки.

11) Сколько длится курс и можно ли пройти его быстрее?

Продолжительность курса «Аналитик данных» варьируется от 12 до 14 месяцев, в зависимости от выбранного вами тарифа. Этот срок рассчитан исходя из среднего темпа обучения — 5–7 часов в неделю. Вы можете учиться в своем темпе и завершить обучение быстрее.

12) Можно ли оплатить курс от компании или юрлица?

Конечно — у нас оплачивают обучение своих сотрудников многие компании: «Яндекс», Skyeng, «Сбербанк», Wargaming.Оплату проводим по счету и предоставляем все необходимые закрывающие документы. Если нужно, заключаем договор.При оплате курса более чем на пять сотрудников делаем скидку для юрлиц. Оставляйте заявку, чтобы узнать о наших актуальных акциях. И до встречи на курсе.

13) Кто такой аналитик данных и чем он занимается?

Это специалист, который работает с данными и понимает, что происходит в бизнесе. Он собирает, анализирует и интерпретирует информацию, чтобы помочь компании принимать обоснованные решения. Например, смотрит, какие товары покупают чаще всего, какие маркетинговые стратегии работают, а какие — нет. Аналитик данных не просто «смотрит в цифры», но и помогает увидеть за ними важные выводы.

14) Что нужно знать аналитику данных?

Он должен понимать, как работать с данными: собирать, очищать, структурировать, анализировать и визуализировать. Для этого он должен обладать определенным стеком. В одних компаниях достаточно уверенного владения Excel — в нем можно делать основную работу. В других, особенно в крупных или технически сложных проектах, может потребоваться более продвинутый стек: знание SQL, Python для анализа и автоматизации, Airflow для построения пайплайнов, BI-инструменты для визуализации, например, Yandex DataLens. Для компаний, бизнес которых завязан на сайте, важно знание Яндекс Метрики.

15) У меня нет опыта и знаний в аналитике — смогу ли я учиться на курсе?

Да. Курс предполагает пошаговое обучение с нуля, чтобы люди без опыта в аналитике могли понять основы работы с данными. Вы начнете с изучения самых базовых инструментов, таких как Excel, и постепенно перейдете к более сложным темам, как SQL и основы программирования. Все темы объясняются на реальных кейсах, а почти после каждого урока предусмотрены практические задания.

16) У меня нет опыта и знаний в аналитике — смогу ли я учиться на курсе?

17) Что я буду изучать на курсе?

Вы начнете с основ анализа данных: как собирать, обрабатывать и интерпретировать информацию. Поймете, как работать с Excel и как устроена продуктовая аналитика. Научитесь проводить A/B-тестирование и познакомитесь с инструментами визуализации данных — Yandex DataLens. Освоите SQL для работы с базами данных и Python. Также вас ждет раздел по основам математической статистики и несколько специализаций для изучения, которые доступны в тарифах «Продвинутый» и «Премиум».

18) Сколько учиться на аналитика данных с нуля?

Чтобы освоить эту профессию с нуля, потребуется около 10–14 месяцев, в зависимости от выбранного тарифа и темпа обучения. Базовая программа длится около 10 месяцев (тариф «Стандарт»). Расширенная программа (тарифы «Продвинутый» и «Премиум») с погружением в специализации — 14 месяцев. Обучение проходит в удобном онлайн-формате, что позволяет учиться в своем темпе, совмещая учебу с другими делами.

19) Чем аналитик данных отличается от Data Scientist?

Оба этих специалиста работают с данными — собирают их, хранят, анализируют, визуализируют и делают выводы. Разница — в масштабах работы и в инструментах, которые они используют. Аналитик чаще имеет дело с уже структурированными данными с помощью Excel, SQL, BI-систем. А Data Scientist, в свою очередь, работает с гораздо большими объемами данных (Big Data) — что требует применения более сложных технологий: машинного обучения, нейросетей, программирования.

20) Нужно ли знать математику, чтобы стать аналитиком данных?

Для этого не нужно быть математическим гением. Достаточно будет знания школьной математики — остальному научим. В процессе обучения на нашем курсе вы освоите все, что необходимо для работы аналитиком данных, и научитесь успешно применять эти знания в деле. Главное для этого специалиста — уметь работать с инструментами и правильно интерпретировать данные.

21) Востребована ли профессия аналитик данных?

Да, эта специальность сейчас на пике популярности. Почти каждая компания — от стартапов до крупных корпораций — нуждается в специалистах, которые могут работать с данными. Тренды на цифровизацию, автоматизацию и принятие решений на основе данных делают аналитику важной и перспективной профессией. Спрос на аналитиков будет только расти, потому что без анализа данных трудно принимать обоснованные решения.

22) Где работают аналитики данных?

Эти специалисты востребованы в разных сферах: маркетинге, продажах, HR, финансах, образовании, медицине, IT и в государственном секторе. Компаниям нужно анализировать данные, чтобы улучшать продукты, понимать, что важно для клиентов, и прогнозировать будущее. Специалисты по аналитике могут работать в разных отраслях: стартапах, крупных компаниях, консалтинговых фирмах или на фрилансе.

23) Какая практика будет на курсе?

Почти после каждого урока вас ждут практические задания, которые помогут закрепить знания и потренировать навыки. Вы будете работать с реальными кейсами. Менторы курса будут проверять домашнюю работу и делиться фидбэком. Также вы выполните до 13 проектов, которые добавите в портфолио. Все это позволит вам стать уверенным в себе специалистом и подготовиться к выходу на работу.

Информация является справочной и взята с официального сайта школы