Перед вами список онлайн школ, в которых готовят аналитиков данных. Рейтинг составлен на основе отзывов, квалификации преподавателей, эффективности методов обучения и интерактивности платформы. Для более детального ознакомления с предложением перейдите по кнопке «Подробнее о курсе», для записи на занятие — «Записаться на урок».
- Получите основы программирования на Python
- Анализ данных в Pandas и NumPy
- Работатйте c файлами, html-страницами и API
- Освойте матанализ и методы оптимизации
- Deep learning и нейронные сети
- Получите навыки программирования на Python
- Знание алгоритмов и структур данных
- Умение работать в Linux и операционных системах
- Опыт формирования отчетов анализа данных
- Опыт построения рекомендательных систем
- Всё обучение проходит онлайн
- Научитесь использовать математический анализ
- Работать с компонентами экосистемы Hadoop
- Адаптировать датасеты для дальнейшей работы
- Разберетесь, как устроены разные модели анализа
- Научитесь работать с заказчиками аналитики
- Проводить исследования и делать точные выводы
- Использовать программирование в аналитике
- Работать с сервисами аналитики и дашбордами
- Строить гипотезы и перспективы бизнес-решений
- Научитесь программировать на Python
- Применять нейронные сети для решения реальных задач
- Работать с библиотеками и базами данных
- Создавать рекомендательные системы
- Разберетесь в специфике языка R
- Научитесь программировать на Python
- Использовать pandas, numpy, matplotlib, plotly
- Создавать чат-боты и нейронные сети
- Работать в фреймворках Hadoop и Spark
- Писать сложные SQL-запросы
- Научитесь делать вероятностные прогнозы
- Находить и видеть скрытые закономерности в данных
- Анализировать большие массивы данных
- Строить гипотезы и проверять их
- Добывать из цифр знания и информацию
Аналитик данных
Сегодня сбор данных осуществляет практически любой бизнес: от небольших торговых точек и шоу-румов до приложений-миллионников и компаний, имеющих монополию на рынке. Аналитик – специалист, который обеспечивает грамотный сбор информации. Именно он обеспечивает работу поступающей информации в вашу пользу. Предлагаем вместе разобраться, что представляет собой профессия дата-аналитика (именно так называют аналитиков данных), как ее освоить и какие курсы выбрать для обучения. А также попробуем понять, почему такому сотруднику важно глубоко понимать бизнес-процессы, происходящие в компании.
Содержание:
- Где непосредственно задействуется дата-аналитик
- Как стать аналитиком и построить карьеру
- Какие задачи должен решать дата-аналитик
- Курсы по аналитике данных и их особенности
Где непосредственно задействуется дата-аналитик
Дата-аналитиков называют сотрудника, который специализируется на сборе, обработке, глубоком изучении и анализе информации, а также последующей их интерпретации. Сбор всевозможной статистики осуществляется фактически по любому продукту, у которого есть своя аудитория – банковские организации, разработчики игровых приложений, телеком-структуры, консалтинговые компании и не только. Везде, где есть возможность отслеживать пользовательское поведение, собирать информацию о продажах, делать это просто необходимо.
Аналитик принимает участие в бизнесе и занимает крайне важную позицию. Его работа позволяет принимать взвешенные решения. Создание каждого нового продукта сопряжено с определенными расходами. Внедрение любых изменений, новых функций требует максимальной точности, поскольку даже небольшая погрешность может привести к потере клиентов. А это негативно отразится на прибыли и репутации компании.
Работа специалиста помогает принимать в бизнесе и управлении осмысленные решения. Часто вакансии аналитика размещают компании, которые используют «дата-драйвен» подход в хозяйственной деятельности – свои решения основывают на реальных показателях.
Дата-аналитики проводят множество А/В-тестов, продумывают модели, которые бы помогли проверить, как отреагирует конечный потребитель на тот или иной продукт, запланированное изменение и не только. Такие тесты помогают оценить перспективы запланированных проектов. Грамотная аналитическая работа позволяет снизить бизнес-риски, существенно экономить. И, конечно, сам специалист должен глубоко понимать происходящие в компании бизнес-процессы, чтобы основывать свои выводы на реальных исследовательских данных.
Общая схема работы аналитика выглядит следующим образом:
- Человек получает задачу от непосредственного руководителя или формирует запрос самостоятельно, на основе задач, которые ставились ранее. Выполняет сбор необходимой информации.
- Изучает, по каким параметрам собиралась информация, принимает решение о нескольких способах ее сортировки.
- Предварительно обрабатывает полученную информацию, удаляет возможные повторы и ошибки. Упорядочивает информацию.
- Производит анализ существующих данных. На его основе делает те или иные выводы.
- Выполняет работу по визуализации проведенной обработки, чтобы на основе сделанных выводов обосновать те или иные решения, опровергнуть некоторые гипотезы или, наоборот, найти им подтверждение.
Часто дата-аналитику приходится разбираться со следующими задачами:
- Получить информацию для достижения определенных целей. К примеру, бухгалтеру необходимо получить информацию о сотрудниках компании, в семьях которых воспитывается трое и более детей. Специалист берет базу и делает соответствующую выгрузку информации.
- Ответить на поставленный бизнес-вопрос. К примеру, руководителю нужно рассчитать конкретную метрику – узнать, какое количество новых сотрудников не прошли испытательный срок. Возможно, компания планирует изменить схему адаптации работников, чтобы снизить этот показатель. Аналитик проводит расчет, как планируемые изменения отразятся на метрике.
- Провести тестирование в формате А/В. Менеджеру необходимо оценить, каким образом реагируют пользователи на изменение цвета кнопки «Заказать» на лэндинг-странице сайта. Аналитик использует оба прототипа кнопки во время тестирования – части посетителей демонстрируется красная кнопка, части – зеленая. Специалист использует определенные период для теста, выполняет проверку пользовательской реакции, собирает показатели о том, когда кнопка нажималась чаще, и имеет ли это количество статистическую значимость. По результатам тестирования принимается решение, какого цвета кнопку использовать на веб-странице.
- Провести исследование. К примеру, при отсутствии конкретного вопроса просто анализировать поступающие внутренние и внешние данные, отслеживать аномалии и ответить на вопросы об их происхождении.
- Просчитать наиболее выгодный вариант. Особенно это важно, когда возникает необходимость в просчете реального инвестиционного потенциала. К примеру, окупятся ли вложения в разработку нового продукта или проведение рекламную кампании.
- Выявить наиболее востребованные продукты компании. Исследовать группу товаров и просмотреть, какие продукты покупают чаще всего, есть ли фактор сезонности (и почему интерес в определенные периоды возрастает), провести сравнение с другими продуктами.
Все статистические данные так или иначе помогают делать выводы и находить ответы на различные вопросы. Глубокий анализ помогает видеть ситуацию с разных сторон, сравнивать те или иные решения, выявлять возможные инсайты, находить аномалии и выяснять их причину. Все это помогает бизнесу открывать для себя новые возможности.
Дата-аналитик может заниматься изучением только внутренних процессов конкретного бизнеса. Но есть задачи, требующие изучения внешних источников. Аудит доступной информации помогает находить значимые культурные и социальные тренды, использование которых помогает «идти в ногу со временем», предлагать потребителям те продукты, которые им интересны, отказаться от затрат на изготовление товаров, в которых уже нет необходимости.
Глубина каждого исследования зависит только от профессионализма специалистов.
Как стать аналитиком и построить карьеру
Когда речь идет об аналитике, перестают работать стереотипы. Не стоит думать, что такую профессию может освоить человек только с техническим образованием. Для изучения дата-аналитики не имеет значение, гуманитарное или техническое образование вы получали ранее. Известны случаи, когда в профессию проходили люди, которые до этого познакомились с языком программирования на курсе биоинформатики на кафедре биологии.
На самом деле, начинать стоит со знакомства с «Питоном» – эффективным языком программирования, который более всего подойдет для старта в профессии. Довольно хорошо разобраться с его азами и получить базовые навыки работы можно за несколько месяцев. Параллельно стоит изучать профильные библиотеки, используемые для сбора и последующего аудита информации. Чем с большим количеством библиотек знаком профессионал, тем выше вероятность эффективного и грамотного выполнения работы.
Многим кажется, что обучение аналитике данных – это слишком долго и дорого. На самом деле, большинство компаний и не ищет начинающих дата-специалистов, которые будут уметь абсолютно все. Многим намного проще и выгоднее принять на работу молодого сотрудника и направить его в нужное русло – обучить именно тем элементам профессии, которые позволили бы работнику решать бизнес-задачи конкретной компании. Главное для руководителя бизнеса – видеть, что у пришедшего на должность человека есть интерес к решению задач, которые перед ним ставят. Далеко не всегда большой опыт работы с программными инструментами играет первостепенную роль.
Программирование и математику можно освоить всегда. Но самые важные софтскиллы человек получает только на практике. Чтобы развиваться, необходимо не только закончить курсы аналитика данных, но и регулярно принимать участие в чемпионатах и хакатонах, где задания предполагают решение практических задач. Рынок вакансий наполнен предложениями, где готовы брать на работу людей с опытом работы в несколько месяцев.
На курсах вы непременно получаете «базу»:
- Знакомитесь с языками программирования. Особое внимание следует уделить обучающим программам, где включено изучение «Питона» (второй предпочтительнее).
- Осваиваете написание запросов для SQL – баз данных.
- Учитесь готовить простые понятные дашборды на основе метрической информации, собранных данных, подготовленных выводов. Изучаете работу программ Amplitude и схожих с ними.
- Знакомитесь с бизнес-терминологией, учитесь разбираться в разных направлениях хозяйственной деятельности.
- Осваиваете понятие статистики, формирование гипотез.
Не стоит опасаться: вам не нужно разбираться в высшей математике для того, чтобы ориентироваться в основных понятиях. Конечно, для работы с некоторыми запросами необходимо иметь навыки работы с Гугл-аналитикой и Яндекс.Метрикой. Однако без готовности разбираться в терминах бизнеса даже хорошие математики и программисты не становятся профессиональными аналитиками.
Какие задачи должен решать дата-аналитик
Нельзя считать, что аналитик данных – простой математик, имеющий навыки программирования. Многое в работе такого сотрудника зависит от того, насколько хорошо он знаком с конкретным продуктом. Человек должен разбираться, как бизнес получает свой доход, обо всех его источниках. Это не только помогает специалисту принимать решения, которые помогли бы компании извлечь максимальную прибыль, но и гарантировать конечному потребителю максимальный комфорт от приобретения. Опытный дата-аналитик всегда задается вопросом, какие задачи бизнес хочет решить.
Дата-аналитик – это, конечно, не только программист, знакомый с конкретными алгоритмами и языками программирования. Это дата-сайентист больше занимается решением технических задач. Аналитик должен переводить полученные результаты исследований на бизнес-язык: уметь визуализировать переработанную информацию, работать с требованиями аудитории, проводить переговоры. Сотруднику важно научиться объяснять каждое принятое решение, доносить, каким образом оно может отразиться на бизнесе.
Курсы по аналитике данных и их особенности
Начинать вход в профессию стоит с самостоятельно изучения профильных материалов, освоения математического анализа и статистике. Также потребуются базовые знания в программировании на языке Python. Большинство хороших курсов аналитика предполагают длительное обучение: от полугода и более. Это могут быть совмещенные программы с очными лекциями и онлайн-вебинарами, на которых студенты осваивают построение предиктивных моделей, работу машинных алгоритмов, работу с реальными данными на базе практических занятий.
Выбирайте такие программы обучения аналитике данных, где преподаватели рассказывают, как впоследствии трудоустроиться, предлагают варианты прохождения собеседований в компаниях-партнерах.
Будьте готовы к тому, что многие курсы предусматривают самостоятельное освоение материала в значительных объемах. Ищите программы, где вам предложат знакомство с основными инструментами бизнес-анализа: изучение программ Jupyter Notebook, баз данных SQL, многочисленных библиотек. Хорошо, если в рамках обучения вы сможете писать собственные коды, анализировать информацию, создавать дашборды.
Помимо базовых курсов можно «набирать» много специализированных – направленных на изучение конкретных скилов. Обязательно тестируйте на практике все полученные знания. Помните, что наличия сертификата о прохождении обучения недостаточно для того, чтобы получить хорошую должность. Можно начинать с работы в качестве джуниора и постепенно набирать необходимый опыт.
Профессия дата-аналитика становится с каждым годом все более актуальной. Это связано с практически ежедневным приростом информационного потока. Специальность востребована на рынке и хорошо оплачивается. Человек, который научился проверять гипотезы, формулировать бизнес-рекомендации на основе обработанной статистики станет для компании-заказчика незаменимым.
Перспективы профессии для человека, планирующего пройти обучение
Доход дата-аналитика во многом зависит от полученного опыта в профессии, объема работы, которую он выполняет и, конечно, места трудоустройства. Новичкам в этой сфере в России готовы платить порядка 65 тыс. рублей в месяц, специалистам с большим опытом – до 275-300 тыс. рублей.
На сегодняшний день по запросу «Аналитик данных» можно найти несколько тысяч открытых вакансий. Подобные специалисты нужны IT-компаниям, в сфере телекома, маркетинговых центрах, банках и не только. Существует множество вакансий, где отличается и тип занятости, и график работы. Есть возможность трудоустройства за рубежом.
Вы сможете работать:
- В офисе. По традиции специалист оформляется официально, получает социальные гарантии. Однако вы будете привязаны к конкретному городу. Будьте готовы к тому, что в регионах заработная плата окажется ниже, чем в столице.
- Удаленная занятость. Здесь доход также определяется заработной платой. Можно жить в небольшом городе и при этом быть сотрудником крупной компании.
- Фриланс. Как правило, речь идет о решении проектных задач. Соответственно, доход будет зависеть от востребованности специалиста, его репутации, наличии постоянного потока клиентов.
- Переезд. О трудоустройстве с релокацией мечтают многие. Работа за рубежом часто оказывается более высокооплачиваемой и престижной. Однако помимо регулярного обучения аналитику потребуется хорошее знание иностранного языка.
Вы можете в процессе обучения дата-аналитике выбрать для себя направления бизнес-анализа или системного анализа, найти место в офисе крупной компании или выполнять задачи удаленно. Подобное разнообразие вариантов выбора делает профессию еще более привлекательной для активных, готовых к обучению людей! Кроме грамотного использования аналитических программных инструментов хорошему специалисту необходимы метапрофессиональные умения, позволяющие сделать свою работу более эффективной. Речь идет о способности налаживать контакты с партнерами, решать возможные конфликтные ситуации и не только. Аналитик должен оставаться устойчивым к стрессовым ситуациям. Подобные навыки часто больше характеризуют личность человека, а не только его профессиональные качества. Однако формировать и развивать их однозначно стоит.