Записаться на курс
Аналитик данных
Профессия
Меню
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
Аналитик данных
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

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 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%.

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
Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс Метрика, Python
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).

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 1—2 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
Middle-специалист
Junior-специалист
Senior-специалист
*По данным hh.ru и indeed.com
8 000 $
250 000 ₽
180 000 ₽
80 000 ₽
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.
*подробные условия возврата в правилах акции
А еще мы действительно заботимся о вашем трудоустройстве.

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.

Начните путь в аналитику уже сейчас

Забронируйте курс со скидкой
Записаться 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
4,8
4,6
78
%
432 отзыва
298 отзывов
172 оценки
235 отзывов

Студенты рекомендуют нас

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
Skillfactory — узкоспециализированная школа: мы учим Data Science, аналитике данных и программированию

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.

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:
  • 3 тематических проекта в портфолио
  • Сквозная маркетинговая аналитика
  • Сегментация и поведение пользователей

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:
  • Более 300 упражнений
  • Структуры данных, Pandas, методы визуализации и работа с API

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
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт, — вы справитесь.
Просто следуйте программе обучения.