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}}%!
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
Вариант 1: Продуктовая аналитика
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
Вариант 2: Маркетинговая аналитика
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
    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
    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.
    человек уже прошли обучение у нас. Присоединяйтесь.
    22000+
    Наши студенты работают в компаниях
    Запишитесь на курс
    -{{sale}}%
    до {{deadline}}
    Стоимость обучения
    Беспроцентная рассрочка на 12 месяцев от наших партнеров
    {{price_new}}
    ₽/мес.
    {{price_before}} ₽/мес.
    У меня есть промокод
    Курс стартует {{start_date}}, через:
    Осталось 6 мест
    12 : 10 : 44 : 16