Аналитик данных, или Data Analyst. Какие знания и подготовка нужны специалисту – и где их получить

Кому подойдет:

• Тем, кто хочет работать с данными. Курс научит анализировать данные, проводить исследования и составлять отчеты – этих навыков хватит, чтобы начать карьеру в аналитике.
• Аналитикам без навыков программирования. Курс позволит расширить знания при работе с аналитикой, даст основы программирования на языках Python или R, работы с базами данных и Big Data.
• Разработчикам, которые хотят сменить профиль. Курс научит использовать знания в программировании для решения актуальных бизнес-задач, даст навыки использования инструментов для анализа и поможет зарабатывать больше.

Чему научат:

1. Работа с SQL.
2. Использование Python или R.
3. Работа с Big Data.
4. Визуализация данных для разной аудитории.
5. Применение data-driven подхода.

Кому подойдет:

• Студентам технических вузов. Курс поможет «с нуля» получить востребованную профессию, научит анализировать данные и делать наглядные отчеты.
• Разработчикам, которые хотят сменить профиль. На курсе можно изучить инструменты для анализа, сборки и презентации данных заказчику – в результате карьера пойдет по новой траектории.
• Бизнес-аналитикам. Курс поможет углубить знания в работе с аналитикой, даст азы программирования на языке Python и работы с базами данных и Power BI.
• Руководителям и владельцам бизнеса. Курс научит делать прогнозы для бизнеса, видеть сильные и слабые стороны продукта и заниматься его развитием.

Чему научат:

1. Использование программирования в аналитике.
2. Формирование развернутых аналитических отчетов.
3. Работа с сервисами аналитики и дашбордами.
4. Построение гипотез и оценка перспектив бизнес-решений.
5. Работа с заказчиками аналитики.

Кому подойдет:

• Тем, кто хочет работать с данными. Курс дает для этого всю необходимую техническую базу.
• Начинающим аналитикам. Курс поможет овладеть инструментами и технологиями для повышения квалификации.
• Специалистам из смежных сфер. Курс поможет «прокачать» навыки и даст новый виток карьеры программистам и маркетологам.

Чему научат:

1. Работа с сырыми данными.
2. Работа с Big Data.
3. Аналитика данных.
4. Проверка гипотез.
5. Организация собственной работы.

Кому подойдет:

• Тем, кто хочет получить новую профессию. Специальных знаний и подготовки не требуется, можно начинать «с нуля».

Чему научат:

1. Основы Python и анализа данных.
2. Предобработка данных.
3. Исследовательский анализ данных.
4. Статистический анализ данных.
5. Сбор и хранение данных.
6. Анализ бизнес-показателей.
7. Автоматизация процессов анализа данных.
8. Основы машинного обучения.
9. Принятие решений в бизнесе на основе данных.

Кому подойдет:

• Новичкам. Чтобы начинать осваивать профессию, будет достаточно знаний из школьного курса.
• Тем, кто работает в финансах или IT. Если у человека в его нынешней работе есть пересечения с аналитикой, то на курсе можно получить хорошую теоретическую и практическую базу, пополнить портфолио новыми проектами и вырасти, как профессионал.
• Аналитикам. Курс поможет повысить уровень компетенции и стать более конкурентоспособным.

Чему научат:

1. Google-таблицы для анализа данных.
2. Базы данных и SQL.
3. Владение Python.
4. Математическая статистика для аналитиков.
5. Визуализация данных.
6. Сбор дашбордов.
7. Специализация на выбор – маркетинговая аналитика или продуктовая аналитика.