курс Аналитик данных с нуля до PRO

Аналитик данных

Профессия

Освойте аналитику данных с нуля

→ Получите востребованную специальность
→ Работайте удаленно из любой точки мира
→ Зарабатывайте от 130 000 ₽
→ Специализируйтесь в маркетинге или продукте продвинутого уровня
→ Получите доступ ко всем льготам для айтишников
Полный курс
Старт:
23 января
Длительность:
14 месяцев
Уровень:
с нуля
Где лучше учиться на аналитика данных в SkillFactory: профессиональная переподготовка с получением сертификата

Курс «Аналитик данных с нуля» до ПРО

Присоединитесь к новому потоку или начните учиться в удобное время
Аналитик данных — это специалист по анализу больших данных: он их собирает, обрабатывает и делает выводы.

Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса.
На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.

Кто такой аналитик данных

Проблема: Низкая эффективность у онлайн-магазина. Пользователи переходят на сайт, но не оформляют заказ.

Решение: Аналитик данных выясняет, на каком этапе теряется интерес пользователей. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до покупки
Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ретейле, финансах, здравоохранении, маркетинге.

*По оценкам Ассоциации больших данных, рынок данных в России ежегодно растет на 12%.
Курс по аналитике данных с нуля
ИТ — это совокупность методов и средств для сбора, хранения, обработки и распространения информации. Название по-русски читается как «айти», что расшифровывается как информационные технологии.

Кем вы сможете работать после окончания курса

Формирует отчеты и дашборды в BI-платформах для выявления закономерностей и тенденций, которые могут повлиять на эффективность компании.

BI-аналитик

Помогает бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компании.

Продуктовый аналитик

Настраивает сквозную аналитику, составляет простые и понятные отчеты и дашборды для оценки эффективности маркетинговых каналов.

Маркетинговый аналитик

Собирает и анализирует данные маркетплейсов, чтобы помочь онлайн-магазинам определить ключевые бизнес-метрики и увеличить эффективность.

Маркетплейс-аналитик

Анализирует и оптимизирует модель риск-стратегии. Помогает улучшить механизм оценки заемщиков, оценивает риски при разработке новых финансовых продуктов.

Аналитик в FinTech

Разрабатывает и внедряет рекомендательные системы, анализирует прибыльность товаров и категорий.

Аналитик в e-commerce

Собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные, чтобы помогать бизнесу принимать правильные решения.

Аналитик данных

Собирает и анализирует данные о посетителях веб-ресурса, выявляет причины плохой посещаемости и увеличивает конверсию сайта.

Веб-аналитик

Аналитик данных
Разрабатывает и внедряет рекомендательные системы, анализирует прибыльность товаров и категорий.
Аналитик в e-commerce
Формирует отчеты и дашборды в BI-платформах для выявления закономерностей и тенденций, которые могут повлиять на эффективность компании.
BI-аналитик
Собирает и анализирует данные о посетителях веб-ресурса, выявляет причины плохой посещаемости и увеличивает конверсию сайта.
Веб-аналитик
Собирает и анализирует данные маркетплейсов, чтобы помочь онлайн-магазинам определить ключевые бизнес-метрики и увеличить эффективность.
Маркетплейс-аналитик
Помогает бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компании.
Продуктовый аналитик
Настраивает сквозную аналитику, составляет простые и понятные отчеты и дашборды для оценки эффективности маркетинговых каналов.
Маркетинговый аналитик
Собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные, чтобы помогать бизнесу принимать правильные решения.
Аналитик данных
Анализирует и оптимизирует модель риск-стратегии. Помогает улучшить механизм оценки заемщиков, оценивает риски при разработке новых финансовых продуктов.
Аналитик в FinTech
Работать с основными метриками продукта и маркетинга
Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python

На курсе вы научитесь

Применять знания статистики для анализа данных
1
3
2
4
Обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL, Python
Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python
5
6
Делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных
Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты (Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрику, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику).

Вы освоите основные инструменты аналитика данных

Amplitude
Google Analytics
Яндекс Метрика
Google Sheets
Математическая статистика
SQL
Python
Power BI
Математическая статистика
Cистема продуктовой аналитики: с ее помощью анализируют поведение пользователя, чтобы в дальнейшем оптимизировать продукт.
Бесплатный аналитический сервис от Google для создания детальной статистики посетителей веб-сайтов.
Это бесплатный инструмент веб-аналитики для сбора информации о посещаемости сайта и действиях посетителей.
Это дизайн-система от Google для создания интерфейсов ПО и приложений.
Это структурированный язык запросов, созданный для того, чтобы получать из базы данных необходимую информацию.
Это высокоуровневый язык программирования. Применяется в разработке веб-приложений и прикладного ПО, а также в машинном обучении и анализе данных.
Программное обеспечение бизнес-аналитики от Microsoft, отвечающее за обработку, анализ и визуализацию данных.
Наука, которая разрабатывает математические методы систематизации и применения статистических данных для практических и научных выводов.

Примеры проектов для портфолио

Маркетинговый и продуктовый анализ компании по продаже экотоваров

Проведете аудит, выявите слабые и сильные стороны маркетинговой стратегии. Определите, сколько стоит привлечение нового пользователя, найдете эффективные каналы продвижения в метрике ROI.
01
Проект в портфолио курса по дата аналитике

Оценка работы компании по продаже офисных товаров для расширения бизнеса

Проанализируете динамику продаж и распределение выручки по товарам, составите портрет клиента. Научитесь применять в работе SQL.
02
Проект в портфолио курса по аналитике

Анализ поведения игроков в мобильной игре-квизе

Сравните время игры у пользователей, которые просмотрели обучение и тех, кто его пропустил. Проверите, насколько различается этот показатель. Установите, есть ли зависимость между вероятностью покупок в игре и прохождением обучения.
03
проект в портфолио курса по аналитике данных

Создание рекомендательной системы для онлайн-школы

Подготовите и проанализируете данные через SQL, обработаете их с помощью Python. Составите таблицу с информацией, которая позволит запустить рекомендательную систему и предлагать клиентам интересные им курсы.
04
Проект в портфолио по итогам курса по дата аналитике

Где нужны аналитики и чем конкретно они могут помочь бизнесу?

В авиации компании используют прогнозную аналитику, чтобы вовремя осуществить предиктивное обслуживание и минимизировать количество ситуаций, когда самолет не был допущен к полету из-за выявленной неисправности, и спрогнозировать сроки замены деталей.
Компания Yva.ai создала короткий еженедельный пульс-опрос персонала на основе ИИ, который может предсказать, например, выгорание и вероятное увольнение. Это помогает HR практически в реальном времени видеть состояние персонала и своевременно реагировать на снижение факторов вовлеченности и уровня счастья.
На 30% увеличилось количество новых заявок на сайте телеком-оператора Dom.ru благодаря работе Carrot quest. За полгода специалисты компании настроили 49 сценариев автоматизации с поп-апами и провели 21 А/Б-тест. Работа с данными позволяет не только поднять конверсию, но и постоянно отслеживать поведение пользователей.

Прогнозирование расходов на обслуживание

Инструмент анализа для HR

Повышение конверсии сайта

Спрос на аналитиков данных продолжает расти, как и уровень их зарплат

67 %
специалистов пришли в аналитику из совершенно других сфер
180 000 ₽
зарплата аналитика middle-уровня с опытом работы 12 года
23 655
вакансий аналитика на сайте HH
Вакансия младшего аналитика с зарплатой до 65 000
Вакансия младшего аналитика с зарплатой до 150 000
Вакансия Junior системного аналитика с зарплатой 70-80 тыс
*по данным последних исследований

После наших курсов студенты в среднем зарабатывают 180 000 ₽

Развивайте навыки и растите в цене
Senior-специалист
в иностранной компании
8 000 $
Middle-специалист
180 000 ₽
Junior-специалист
80 000 ₽
Senior-специалист
250 000 ₽
*По данным hh.ru и indeed.com
Junior-аналитик
Чтобы посмотреть как устроена работа в большой IT-компании
Чтобы быстрее влиться в среду
Чтобы расти в карьере и работать из любой точки мира

Вернем деньги за обучение, если не найдете работу после окончания курса.

Почему мы так говорим?
Потому что уверены в навыках, которые даем, и в их востребованности на рынке.
Наш Центр карьеры работает со студентами с первого дня обучения — и до первого оффера. И даже дольше. Подготовим к трудоустройству: дадим много практики, реальные проекты для портфолио, поможем с резюме и познакомим с будущими работодателями.
А еще мы действительно заботимся о вашем трудоустройстве.
*подробные условия возврата в правилах акции
IT-специалист
новичок в аналитике данных

Новичок

Хотите узнать что-то новое и получить востребованную специальность. Станьте аналитиком данных с нуля. Вам не потребуются знания, выходящие за рамки школьной программы. Вы получите достаточную подготовку, чтобы решать задачи аналитика уровня junior.

Работаете в сфере IT или в банке

В вашей работе есть пересечения с аналитикой, и вы хотите получить твердую основу — теорию и практику — в новой области. Научитесь работать с инструментами анализа данных. Пополните свое портфолио десятком решенных задач, проектами и кейсами. Вы быстро пройдете переподготовку и сможете использовать ресурсы Центра карьеры для своего профессионального развития.

Вам подойдет обучение анализу данных на этом курсе, если вы

Аналитик

Уже работаете аналитиком или являетесь для них клиентом. Поднимете свой уровень компетенций, ускорите обработку данных и расширите инструментарий для текущей работы. В рамках практикума решите кейсы из разных сфер и разной сложности, прокачаете знания аналитических фреймворков и хард скиллы.
Аналитик данных

Начните путь в аналитику уже сейчас

Забронируйте курс со скидкой
до 30 января
скидка
40%

После курса вы сможете

Проводить анализ рекламных кампаний, чтобы оптимизировать расходы на рекламу

Считать юнит-экономику, чтобы у компании было ясное представление обо всех расходах и доходах на каждого клиента

Работать с сегментацией и проводить когортный анализ, чтобы лучше понимать клиентов и их предпочтения

Анализировать поведение пользователей в продукте для дальнейшего его улучшения

Формировать и тестировать гипотезы, чтобы улучшить различные показатели компании

Запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга

Создадите вместе с сотрудником Центра карьеры продающее резюме
Наметите карьерный трек на онлайн-встрече с карьерным консультантом

Сможете найти работу с помощью Центра карьеры

1
2
Потренируетесь проходить техническое собеседование на интервью с HR-менеджером
3
По данным Центра карьеры SkillFactory
77%

студентов получили приглашение на собеседование
81%

студентов достигли поставленной цели

Грамотно выстроите профессиональный путь вместе с Центром карьеры

Карьерные митапы
Разборы кейсов и резюме в закрытой группе
Рекомендации от карьерных консультантов, коучей, IT-рекрутеров
3 недели сопровождения на этапе выхода на рынок труда

Ревью резюме

Карьерная консультация

Тренажер собеседований

4,6
432 отзыва
4,8
4,6
78
%
298 отзывов
172 оценки
235 отзывов

Студенты рекомендуют нас

Skillfactory — узкоспециализированная школа: мы учим Data Science, аналитике данных и программированию
Фокус на инженерных специальностях помогает постоянно наращивать экспертизу и совершенствовать наши курсы.
9 из 10
именно так оценивают наши студенты качество учебных материалов и менторскую поддержку
Гибкий формат обучения для тех, кто работает
Обучение онлайн из любой точки в удобном для вас графике
Разные форматы обучения для максимальной эффективности
Авторские программы от экспертов из крупных IT-компаний
Опытные менторы-практики из IT-индустрии дают подробную обратную связь и помогают усваивать материал

Эффективный формат онлайн-обучения

Занимайтесь в своем темпе
Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).
20% обучения — интересная и важная теория
Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.

Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
80% обучения — практика в разных форматах
Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.
Менторы и координаторы помогут дойти до конца
Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.

Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.

Фокус на подготовке к трудоустройству
Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.

Лучших студентов рекомендуем по накопленной базе работодателей. На стажировках в компаниях-партнерах вы отработаете навыки и пообщаетесь с потенциальными работодателями.
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт, — вы справитесь.
Просто следуйте программе обучения.

БАЗА

На первом этапе вам предстоит познакомиться с бизнес-моделями e-commerce (электронная коммерция) и GameDev (разработка игр). Вы рассмотрите не только теорию, но и поработаете с Google Таблицами, изучите основы статистики, SQL и Python, чтобы эффективно анализировать данные.

Программа курса
«Профессия Аналитик данных»

Основы аналитики

Казалось бы — зачем теория, лучше сразу в бой! Но нет: без аналитического мышления и умения работать с документацией ничего не выйдет. Поэтому сначала вас ждут:
  • Обзор бизнес-моделей и видов аналитики
  • Логические задачи для собеседований
  • Прокачка аналитического и критического мышления
  • Работа с аналитической документацией

Тренажер — Google-таблицы и основы статистики

Владение таблицами и статистикой — базовая компетенция аналитика. А еще необходимо научиться решать сложные задачи, не изобретая велосипед. В этом вам поможет тренажер:
  • Более 200 упражнений
  • Самые важные темы — первичный анализ, сводные таблицы, графики, описательная и математическая статистика
  • Отработка материала на аналитических задачах

Погружение в сферу E-commerce

Онлайн-магазины — сейчас не просто тренд, а новая реальность. В E-commerce есть где разгуляться аналитику:
  • 4 тематических проекта для портфолио
  • Продуктовые и маркетинговые метрики
  • Пирамида метрик и юнит-экономика
  • Инструменты сбора — Google Analytics, Amplitude

Самостоятельный проект — анализ бизнес-модели

Тренажер — базы данных и SQL

В 84% вакансий аналитиков с опытом 1–3 года требуется знание SQL. Вы сможете соответствовать этому критерию:
  • Более 200 упражнений
  • Агрегатные и оконные функции, соединение таблиц, сложные объединения, подзапросы (и это еще краткий список)
  • Запросы не ради запросов, а для решения конкретных задач аналитика

Тренажер — Power BI

Невозможно просто посмотреть на массив цифр и вычленить смысл, поэтому аналитики визуализируют данные с помощью Power BI. И вы научитесь:
  • Более 50 упражнений
  • 2 интерактивных отчета

Погружение в сферу GameDev

Разработка игр сейчас на подъеме, причем «поднимают» эту индустрию не только гейм-дизайнеры и разработчики, но и мастера аналитики. Вот что мы подготовили для вас:

2 самостоятельных проекта — сквозной маркетинговый отчет и анализ воронки

ОСНОВНОЙ БЛОК

На втором этапе вы продолжите совершенствовать навыки Python, научитесь работать с третьей бизнес-моделью — on-demand (доступ к услугам по требованию), а также выберете дальнейшую специализацию.

Тренажер — Python для анализа данных

Такие компании, как «Яндекс» и Mail.Ru, хотят видеть среди своих сотрудников аналитиков, которые дружат с программированием. Вы точно подружитесь:

Погружение в сферу On-Demand

Мы все теперь пользуемся моделью «по запросу» — это Uber, «Яндекс.Еда» и другие сервисы, предоставляющие услуги буквально по одному клику. Но работать в этой области могут не все — только те, кто пройдет нашу программу:
  • 3 тематических проекта в портфолио
  • Исследование каналов привлечения
  • Оценка продуктовой фичи
  • А/В-тестирование

УРОВЕНЬ PRO

На третьем этапе вы погрузитесь в одну из выбранных специализаций — «Маркетинговую аналитику» или «Продуктовую аналитику». Вы научитесь проводить A/B-тесты, визуализировать данные и верно интерпретировать метрики, проверять гипотезы и получать инсайты на основе данных, а также добавите в свое портфолио два проекта.

Маркетинговая аналитика

На маркетинговой специализации вы научитесь настраивать сквозную аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и RFM-анализ и составлять простые и понятные отчеты и дашборды, строить гипотезы, запускать статистически обоснованное А/В-тестирование и делать грамотные выводы с использованием математического аппарата.
  • Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели
  • Когортный и RFM-анализ: 2 недели
  • Работа с базами данных: 2 недели
  • Настройка сквозной аналитики: 2 недели
  • Внешние источники данных: 2 недели
  • Инструменты анализа данных: 2 недели
  • А/В-тесты — статистика и математика: 2 недели
  • А/В-тесты — проблемы при А/В-тестировании и их решение: 2 недели

Продуктовая аналитика

На продуктовой специализации вы разберетесь в основных метриках продукта, получите понимание, какие данные нужно собирать и где их хранить, научитесь структурировать информацию, строить графики, проверять гипотезы и получать ценные для бизнеса инсайты на основе аналитики данных.
  • Продуктовое мышление: 3 недели
  • Клиентская аналитика: 5 недель
  • А/В-тестирование: 6 недель
  • Data-driven культура: 2 недели
Екатерина Тарасевич
Санкт-Петербург
Александр Журавлев
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге.
Минск
Марина Чигарева
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом.
Москва
Дмитрий Анпилогов
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером.
Саратов
Валентин Шунайлов
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства.
Челябинск
Долговская Виктория
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска.
Каменск-Уральский
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский.
Антон Пальшин
Калининград
Николай Шумаков
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком.
Москва
Привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик.
53 года, Москва
Татьяна Мирко
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент.
30 лет, Москва
Ника Гвенетадзе
Добрый день. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик.
Москва
Андрей Шевченко
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства.
34 года, Рига
Ольга Шутылева
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности.
Харьков
Аркадий Хазанов
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе.
Набережные Челны
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста.
Сергей Димов
34 года, Абакан
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца.
Валентин Ветюков
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве.
Артем Белоконский
Киев
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева.
Александра Быстрова
Привет. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса.
Москва
27 лет, Москва
Евгений Черных
Всем привет. Меня зовут Евгений. Я выбрал полный курс анализа данных
Екатерина Занозина
Всем привет. Меня зовут Катя. Я выбрала курс «аналитик данных» потому что…
Виктория Гарай
Привет. Меня зовут Вика. Я прохожу курс в академии Skillfactory «аналитика данных».

Отзывы студентов курса по аналитике данных

Преподаватели и менторы курса

Эмиль Магеррамов

COO Data Lab, компания EORA

Юлия Мочалова

Machine Learning-инженер, «Газпром-Медиа»

Михаил Баранов

Ex-Senior ML Engineer, Yandex, Ex-Lead Data Scientist, Sberbank CIB

Михаил Белоус

Data Scientist,
Райффайзен Банк CIB

Ваше резюме после курса

Иван Петров
Аналитик данных
120 000 ₽
Принимаю решения на основе data-driven подхода

Выстраиваю сквозную аналитику в компании с нуля

Автоматизирую обработку данных

Умею обрабатывать большой объем данных при помощи Python

Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчеты специалистам других отделов

Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе анализа данных

Создаю аналитическую архитектуру с учетом особенностей бизнеса

Разрабатываю аналитические дашборды с учетом специфики бизнеса

Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей

Понимаю, что нужно проанализировать до и после запуска продукта или новой фичи

Разбираюсь в многообразии метрик и настройке систем аналитики

Провожу A/B-тесты, выстраиваю гипотезы, проверяю и отсеиваю неработающие

Измеряю эффективность каналов продвижения

Использую прикладную математику для аналитических решений в маркетинге и бизнес-аналитике
7 000+
человек уже прошли обучение у нас
Присоединяйтесь!
МИНУС 13%
Вы сможете вернуть 13% от стоимости обучения.
Узнайте подробности у менеджера после оформления заявки.

Подтверждение ваших навыков

Сертификат об успешном окончании курса «Профессия: Аналитик данных». Текст сертификата может быть переведен на английский язык (по желанию).

Ресурсы для трудоустройства
Вы сможете общаться в нашем карьерном чате и будете знать, где искать лучшие вакансии, заказы и актуальную информацию о рынке труда.

Нетворкинг
Выпускники и эксперты остаются на связи после окончания курса: находят полезные контакты и обмениваются личным опытом в закрытом сообществе.
сертификат по курсу аналитика данных
По окончании дополнительной профессиональной программы выдается диплом о профессиональной переподготовке установленного образца
Школа Skillfactory ведет образовательную деятельность на основании государственной лицензии № 41 164
сертификат по курсу аналитика данных
сертификат по курсу аналитика данных
Лицензия Skillfactory
Наш менеджер свяжется с вами и проконсультирует по наиболее подходящим условиям

Выберите тариф
и запишитесь на курс

12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка до
дней
часов
минут
секунд

Стоимость курса

9 650 Р/мес.
7 483 Р/мес.

Базовый

Оптимальный

VIP

22 483 Р/мес.
Менторы отвечают по темам курса
Координаторы помогают в обучении и решают организационные проблемы
Интерактивные вебинары с преподавателем
Доступ к материалам курса навсегда
Бонус:
Бонусный мини-курс по PowerPoint
Бонусный мини-курс по Excel
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
Все опции Базового тарифа, а также:
•‎
9 часов индивидуальных консультаций с ментором
•‎
Карьерная консультация
•‎
Ревью резюме
Все опции базового и оптимального тарифа, а также:
•‎
Консультации с ментором 1 раз в неделю по 60 минут
Английский для IT
•‎
•‎
•‎
•‎
Программа трудоустройства
Карьерный курс
Telegram-канал Центра карьеры
Программа подготовки к выходу на IT-рынок (4 недели) включает все нужные инструменты для поиска работы, которые можно применять в будущем.
Информационный курс, который поможет:
  • определиться с карьерной стратегией
  • построить дорожную карту развития
  • составить резюме и сопроводительное письмо
  • подготовиться к интервью и успешно его пройти
  • стажировки и вакансии от партнеров
  • стажировки, хакатоны, IT-песочница и другие проекты Skillfactory и Contented
  • анонсы дней открытых дверей, конференций, вебинаров
  • набор на программу трудоустройства
Наставничество ментора поможет вырасти быстрее
  • разбор вопросов по материалу курса
  • обсуждение кейсов из индустрии
Пройдите все этапы найма в международную компанию
  • курс подходит для уровня А2
  • 15 уроков по 60 мин.
  • отдельный модуль по трудоустройству за рубежом
Эксперты Центра карьеры помогут вам создать продающее резюме и выделиться на фоне других кандидатов.
Получить консультацию
Получить консультацию
Получить консультацию
Самый популярный
При рассрочке на 36 мес.
При рассрочке на 36 мес.
При рассрочке на 36 мес.
13 490 ₽/мес.
4 490 ₽/мес.
5 790 ₽/мес.
-40%
-40%
-40%

Отзывы студентов курса

Мне 51 год, есть опыт обучения в советском техническом вузе. Сейчас прохожу обучение по специальности «Профессия аналитик данных». Не ожидал, что курс будет даваться мне так непросто.
Сергей Е.
Всем привет. Сейчас прохожу курс и с оптимизмом смотрю в будущее. Оказалось, что Google Sheets, GTM, SQl и т. д. — это не проклятия, а вполне себе рабочий инструментарий.
Пользователь

Часто задаваемые вопросы

Data-driven подход набирает обороты. Аналитик данных помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных. Профессия наиболее востребована среди IT-компаний, финансовых организаций, компаний сферы продаж и услуг.
Курс для вас, если вы:

1. Хотите научиться анализу больших данных и правильно подходить к решению аналитических задач. Выработать систему и изучить инструменты для анализа данных. Вы сможете применить знания в своих текущих проектах или в новой области.

2. Хотите сменить направление деятельности и стать аналитиком данных. Наш курс постепенно погрузит вас в реальную работу аналитика, а опытные наставники помогут решить сложные вопросы. После окончания у вас будет 3 полноценных проекта для портфолио и стройная система знаний в голове.
Мы обучаем с нуля. Вам потребуется только ноутбук с установленными инструментами (мы дадим инструкцию и поможем с установкой), около 6 часов в неделю и желание получить новые знания.
Путь data-аналитика — долгий и требует знаний математики, статистики, программирования и значительной практики. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю практические аналитические задачи и могу работать на позиции аналитика данных».
Основной ответ такой — наша специализация не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: системность, фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вместе с аналитиком с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы решите реальные бизнес-кейсы по анализу данных и пройдете все этапы проекта: сбор данных, обработка и анализ, формулировка и представление выводов. Вы научитесь правильно подходить к решению аналитической задачи, изучите все инструменты для обработки данных, математику и статистику для правильной интерпретации результатов.

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Будущее за данными. Компании внедряют data-driven подход и ищут специалистов по работе с данными и машинному обучению в свои ряды.
А если вы хотите стать дата-сайентистом с нуля, а еще получить дополнительную специализацию на выбор (ML Engineer, CV Engineer или NLP Engineer), для вас курс «Профессия Data Scientist».

Хотите за полтора месяца освоить профессию аналитика данных и погрузиться в реальные проекты – приходите на онлайн-буткемп «Junior-аналитик с нуля за 10 недель».
А если вы хотите стать дата-сайентистом с нуля, а еще получить дополнительную специализацию на выбор (ML Engineer, CV Engineer или NLP Engineer), для вас курс «Профессия Data Scientist».

Хотите за полтора месяца освоить профессию аналитика данных и погрузиться в реальные проекты – приходите на онлайн-буткемп «Junior-аналитик с нуля за 10 недель».
Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.
Аналитик данных — это специалист по анализу больших данных: он их собирает, обрабатывает и делает выводы. Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.
Аналитика — это процесс обработки данных и получения из них информации, которую можно использовать для принятия решений и оптимизации бизнес-процессов. Аналитика может быть использована в различных областях: маркетинге, финансах, кибербезопасности.
Университеты и колледжи предлагают специализированные программы по аналитике данных или бизнес-аналитике. Есть онлайн-курсы и специализированные тренинги по аналитике, которые могут быть более доступными и гибкими по времени и месту обучения. Например, курс «Профессия аналитик данных» от Skillfactory.
Для старта карьеры аналитика данных нужно сделать несколько важных шагов. Во-первых, освоить базовые знания по математике и статистике. Во-вторых, изучить языки программирования, такие как Python и SQL, а также понимать, что такое базы данных и их структуры. В-третьих — попрактиковаться в решении задач и анализе данных.

Стоит развивать коммуникативные и презентационные навыки, так как аналитик данных должен уметь объяснять свои выводы и рекомендации для бизнеса. Всему этому мы учим на курсах по аналитике данных. 
Взаимодействие с участниками разных направлений, которое способствует развитию soft skills.
• Включаем в курсы задачи и вопросы из реальных собеседований
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
Во время обучения студенты решают настоящие практические задачи и тренируются на настоящих кейсах.
Определенные направления подготовки дают возможность получить реальный стаж и опыт
Студенты отрабатывают навыки на практике и могут пообщаться с потенциальными работодателями.
Google Analytics — это бесплатный аналитический сервис от поисковой системы Google, который собирает статистику о посетителях сайта после установки на нем специального счетчика.
Google Tag Manager (GTM) — специальный сервис, помогающий пользователям находить и создавать теги для сайта или мобильного приложения, пользоваться сторонними кодами, заниматься тестированием системы.
Яндекс.Метрика — это бесплатный инструмент веб-аналитики для сбора информации о посещаемости сайта и действиях посетителей.
SQL (от англ. Structured Query Language) — это структурированный язык запросов, созданный для того, чтобы получать из базы данных необходимую информацию.
Python — это высокоуровневый язык программирования, отличающийся эффективностью, простотой и универсальностью использования. Он широко применяется в разработке веб-приложений и прикладного программного обеспечения, а также в машинном обучении и обработке больших данных.
Power BI — программное обеспечение бизнес-аналитики от Microsoft, отвечающее за обработку, анализ и визуализацию данных.
Математическая статистика — наука, которая разрабатывает математические методы систематизации и применения статистических данных для практических и научных выводов.
Кейс — это описание конкретной ситуации и способов ее решения.
Фреймворк (с англ. framework — «каркас, структура») — заготовка, готовая модель в программировании для быстрой разработки, на основе которой можно дописать собственный код.
Скилл (skill) — это рабочий, игровой или социальный навык. Обычно термин используют для обозначения уровня профессионализма: «высокие скиллы» — человек хорошо умеет что-то делать, «низкие скиллы» или «лоускилл» — навыков пока недостаточно.
Когортный анализ — это метод маркетингового исследования поведения пользователей, который помогает оценить эффективность бизнеса.
Митап (от англ. meet up — «встречаться») — формат встречи специалистов, работающих в одной сфере, для обмена мнениями, профессиональным опытом, обсуждения проблем и выработки решений.
Data Science (наука о данных) — это раздел компьютерной науки, связанный с данными: их сбором, обработкой, анализом и поиском эффективных решений на его основе.
Онлайн и офлайн — это два состояния человека или программы: подключены к интернету или нет. Дословно онлайн (online) означает «на линии» или «на связи». А офлайн (offline) — «не на линии» или «вне сети».
Хакатон — это соревнование, в котором команды создают на время прототип мобильного приложения, веб-сервиса или другого продукта для решения проблемы, с которой столкнулся заказчик. Понятие образовано от слов hack и marathon. В переводе с английского hackathon — это «марафон для хакеров».
Геймдев (GameDev, от английского games development — «разработка игр») — процесс создания игры: от разработки и дизайна до выпуска на рынок.
Электронная коммерция — это вид бизнеса, связанный с продажей товаров и услуг с помощью интернета. В нее входят все финансовые операции, сделки, бизнес-процессы.
Юнит-экономика — это совокупность показателей успешности определенного юнита (какого-либо направления бизнеса). Критерием оценки является разница между вложениями и итоговым результатом.
Массив в информатике — это тип данных, в котором хранится упорядоченный набор однотипных элементов.
Сквозная аналитика ― это способ сбора данных в маркетинге, который помогает отследить путь каждого покупателя от первой встречи с товаром до его покупки.
Структура данных в программировании — это объект-контейнер, в котором хранится информация. Данные внутри контейнера структурированы по особой системе — она различается в зависимости от вида структуры.
Pandas — это библиотека Python для обработки и анализа структурированных данных, её название происходит от «panel data» («панельные данные»). Панельными данными называют информацию, полученную в результате исследований и структурированную в виде таблиц.
API — это способ обмена информацией между сайтами, программами и приложениями. Можно также сказать, что это набор правил, по которым осуществляется такой обмен.
RFM-анализ (РФМ-анализ) — это метод анализа клиентов компании, позволяющий делить их на группы в зависимости от суммы покупок и их регулярности.
Data Driven-подход — это способ принимать управленческие решения, основываясь на больших данных. Его используют для построения бизнес-модели или маркетинговой стратегии, при составлении плана продаж, в программировании и даже в дизайне.
Нетворкинг (от networking – букв. плетение сети: net – сеть + work – работать) — это социальная и профессиональная деятельность, направленная на то, чтобы с помощью круга друзей и знакомых, работающих или имеющих связи в той или иной сфере, максимально быстро и эффективно решать сложные жизненные задачи.