Онлайн-курс

Полный курс по анализу данных с нуля до Data Analyst со специализацией в маркетинге или продуктовой аналитике

→ Старт: {{start_date}}
→ Длительность: 10 месяцев

Аналитик данных

12 : 10 : 44 : 16

До начала курса осталось:

Аналитики нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Грамотный анализ данных нужен всем компаниям вне зависимости от индустрии: ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина

При этом спрос на специалистов значительно превышает предложение. Это значит, что сейчас самое время начать свой путь в аналитике данных и получить востребованную профессию Data Analyst.

Начните путь
в аналитику данных
уже сейчас

Забронируйте курс по спеццене — со скидкой {{sale}}%!

Записаться

Получить программу

зарплата аналитика middle уровня с опытом работы 1-2 года

130 000 ₽

23 655

вакансий аналитика на сайте HH

67%

специалистов пришли в аналитику из совершенно других сфер
*по данным последних исследований

Как устроена учеба

За 10 месяцев обучения по 7 часов в неделю вы изучите основы анализа данных, отработаете на практике самые востребованные аналитические навыки и соберете портфолио проектов.

Сначала немного теории — для систематизации знаний. Примеры тем:
Поведенческая аналитика. Настройка счетчиков веб- и мобильной аналитики. Проведение когортного и RFM-анализа. Верификация данных и интерпретация результатов. Создание отчетов и дашбордов.

Уроки

Затем много практики — в виде решения кейсов из разных индустрий. Например:
Вы — аналитик крупного онлайн-магазина музыкальных инструментов. Ваша компания собирает данные об оформленных заказах (транзакциях) с помощью отслеживания электронной коммерции в Google Analytics. Определите количество отмененных заказов и потерянную из-за этого сумму выручки.

Кейсы

Инструменты аналитика оптимально осваивать в формате тренажера. Например, SQL:
В первом модуле тренажера вы научитесь получать все данные из таблицы, фильтровать строки, сортировать данные, ограничивать выбор.

Тренажеры

Программа курса

Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты — Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику.

После прохождения базовой части программы вам предстоит выбрать специализацию на одном из самых популярных направлений работы аналитика: продукте или маркетинге.

3 недели, 7 ч/нед

Тренажер «Google Таблицы для анализа данных »

Владение таблицами – базовая компетенция аналитика. А решить сложные задачи, не изобретая велосипед — мастерство:

6 модулей, нацеленных на продвинутых пользователей
Анализ данных и визуализация
240 упражнений
Подборки внешних материалов
Возможность задать вопросы экспертам

3 недели, 7 ч/нед

Тренажер «Базы данных и SQL»

Согласно анализу, в 84% вакансий аналитиков с опытом от 1 до 3 лет требуется знания SQL:

6 модулей, упорядоченных по сложности
240 упражнений
Подборки внешних инструментов для дополнительной практики
Возможность задать вопросы по обучению экспертам

8 недель, 7 ч/нед

Тренажер «Python для анализа данных»

Скриптовый язык требуется в 83% вакансий для специалистов с опытом от 1 до 3 лет. В ближайшее время владение Python станет блокирующим для роста в сфере:

16 модулей, от введения в программирование до работы с API
480 упражнений
Подборки внешних материалов
Возможность задать вопросы практикам

6 недель, 7 ч/нед

Курс «Статистика для аналитиков»

Математическая статистика — третье по популярности требование для кандидатов-аналитиков:

12 модулей, от базовых понятий теории вероятности до множественных регрессий
400 упражнений
Возможность задать вопросы экспертам

Курс «Построение отчетов в BI системах»

Визуализация данных и сбор дашбордов — необходимый навык для аналитиков:

Установка и настройка Power BI
Подключение источников данных
Оформление результатов с помощью визуализации

Специализация на выбор

На продуктовой специализации вы разберетесь в основных метриках продукта, узнаете, какие данные нужно собирать и где их хранить, научитесь проверять гипотезы и получать ценные для бизнеса инсайты на основе данных.

Продуктовое мышление: 3 недели
Клиентская аналитика: 5 недель
А/В-тестирование: 6 недель
Data-driven культура: 2 недели

На маркетинговой специализации вы научитесь настраивать сквозную аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и RFM-анализ и составлять понятные отчеты и дашборды, 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

Получить подробную программу

и план обучения на курсе аналитик данных

Получить подробную программу

и план обучения на курсе аналитик данных

Жизнь на курсе

Как проходит обучение в школе данных SkillFactory

Уроки с упором на практику

Вы не просто изучаете алгоритмы, а учитесь использовать их в решении реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки в деле, а не разбираться с тем, как приспособить знания к жизни.

Уроки доступны на онлайн платформе, для вдумчивого изучения в любое время.

Помощь преподавателя и коллектива

Если что-то не получается, вы не остаетесь один на один с трудностью. Рядом преподаватель, который поможет разобраться с проблемой.

Учиться в коллективе лучше, когда видишь успехи остальных. Если у кого-то получается лучше, это подстегивает к более активным действиям.

Общаемся и помогаем друг другу в Slack

Для курса создается сообщество в Slack. В нем участники делятся впечатлениями и решениями задач, спрашивают совета, а преподаватель всё подробно разъясняет.

Делаем домашние задания

Тут все очевидно: чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, пишете код, а преподаватель и сокурсники вам в этом помогают.

Жизнь на курсе

Как проходит обучение в школе данных SkillFactory

Уроки с упором на практику

Вы не просто изучаете алгоритмы, а учитесь использовать их в решении реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки в деле, а не разбираться с тем, как приспособить знания к жизни.

Уроки доступны на онлайн платформе, для вдумчивого изучения в любое время.

Помощь преподавателя и коллектива

Если что-то не получается, вы не остаетесь один на один с трудностью. Рядом преподаватель, который поможет разобраться с проблемой.

Учиться в коллективе лучше, когда видишь успехи остальных. Если у кого-то получается лучше, это подстегивает к более активным действиям.

Общаемся и помогаем друг другу в Slack

Для курса создается сообщество в Slack. В нем участники делятся впечатлениями и решениями задач, спрашивают совета, а преподаватель всё подробно разъясняет.

Делаем домашние задания

Тут все очевидно: чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, пишете код, а преподаватель и сокурсники вам в этом помогают.

Карьерный центр:

Cделает ревью вашего резюме силами IT-рекрутеров с опытом в подборе дата саентистов

Организует консультацию с IT-рекрутером, который ответит на волнующие вопросы, поможет настроиться на поиск работы, подготовит к собеседованиям

Отправит ваше резюме по партнерской сети компаний.

Как будет выглядеть ваше резюме после обучения

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 объём данных при помощи Python

Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчёты специалистам других отделов

Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе данных

Создаю аналитическую архитектуру с учётом особенностей бизнеса

Разрабатываю аналитические дашборды с учётом специфики бизнеса

Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей

Понимаю, что нужно анализировать 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

Команда разработки профессии

Владислав Лукьянов

Руководитель аналитики Qlean
продуктовая, маркетинговая, CRM, финансовая, бизнес- и системная аналитика

Антон Долгачев

Руководитель направления
продуктовой аналитики
в МТС Банке

Сергей Веренцов

CTO, компания EORA

Ян Чарный

Product Analyst Team Lead
в OZON

Алексей Шаграев

Руководитель разработки в Яндекс

Жанна Азизова

Product Analytic
в Vkontakte

Кирилл Федянин

SendIt, HF labs,
AI researcher

Эмиль Магеррамов

Исполнительный директор EORA Data Lab

Владислав Лукьянов

Руководитель аналитики Qlean
продуктовая, маркетинговая, CRM, финансовая, бизнес- и системная аналитика

Антон Долгачев

Руководитель направления
продуктовой аналитики
в МТС Банке

Алексей Шаграев

Руководитель разработки в Яндекс

Сергей Веренцов

CTO, компания EORA

Ян Чарный

Product Analyst Team Lead
в OZON

Жанна Азизова

Product Analytic
в Vkontakte

Кирилл Федянин

SendIt, HF labs,
AI researcher

Эмиль Магеррамов

Исполнительный директор EORA Data Lab

Отзывы студентов

Карим Аминов

Роман Черемухин

Иван Абдулов

Приятно, когда есть материал и он отфильтрован. Ничего лишнего.

В работе есть задачи, которые как раз хотел реализовать и не хватало знаний и опыта. По этой причине и пошёл на курс. В итоге учёба получилась не ради знаний, а ради решения реальных насущных задач. Спасибо.

Ожидания полностью оправдались — не было ни одного урока, который бы нельзя было использовать в решении повседневных задач, связанных с анализом Big Data и работой с выгрузками из соцсетей и Яндекс.Метрики. Все доступно, доходчиво, на примерах, с контролем полученных знаний на каждом этапе и живым общением с коллегами и наставником в Slack-e.

В SkillFactory, очень нравится количество практических упражнений, это позволяет гораздо лучше вникнуть в материал и понять, как применять полученные знания на практике. Так же есть чат в Slack, и через этот чат осуществляется поддержка, поддержка круглосуточная.