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».

SkillFactory
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • 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
GeekBrains
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • 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
Otus
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • Всё обучение проходит онлайн
  • Научитесь использовать математический анализ
  • Работать с компонентами экосистемы Hadoop
  • Адаптировать датасеты для дальнейшей работы
  • Разберетесь, как устроены разные модели анализа
SkillBox
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • 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
Analyst
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • 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
SF
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
16+
  • 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
Udemy
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
10+
  • 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:

  1. Где непосредственно задействуется дата-аналитик
  2. Как стать аналитиком и построить карьеру
  3. Какие задачи должен решать дата-аналитик
  4. 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:

  1. Человек получает задачу от непосредственного руководителя или формирует запрос самостоятельно, на основе задач, которые ставились ранее. Выполняет сбор необходимой информации.
  2. Изучает, по каким параметрам собиралась информация, принимает решение о нескольких способах ее сортировки.
  3. Предварительно обрабатывает полученную информацию, удаляет возможные повторы и ошибки. Упорядочивает информацию.
  4. Производит анализ существующих данных. На его основе делает те или иные выводы.
  5. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Провести исследование. К примеру, при отсутствии конкретного вопроса просто анализировать поступающие внутренние и внешние данные, отслеживать аномалии и ответить на вопросы об их происхождении.
  5. 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.
  6. 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»:

  1. Знакомитесь с языками программирования. Особое внимание следует уделить обучающим программам, где включено изучение «Питона» (второй предпочтительнее).
  2. Осваиваете написание запросов для SQL – баз данных.
  3. Учитесь готовить простые понятные дашборды на основе метрической информации, собранных данных, подготовленных выводов. Изучаете работу программ Amplitude и схожих с ними.
  4. Знакомитесь с бизнес-терминологией, учитесь разбираться в разных направлениях хозяйственной деятельности.
  5. 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:

  1. 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.
  2. Удаленная занятость. Здесь доход также определяется заработной платой. Можно жить в небольшом городе и при этом быть сотрудником крупной компании.
  3. Фриланс. Как правило, речь идет о решении проектных задач. Соответственно, доход будет зависеть от востребованности специалиста, его репутации, наличии постоянного потока клиентов.
  4. 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.