Получить доступ
Эксклюзивный партнер
SkillFactory в Республике Молдова
burger
Каталог Аналитика и Data Science Профессия Аналитик данных

Аналитик данных

Профессия

Освойте аналитику данных с нуля
→ Получите востребованную специальность
→ Работайте удаленно из любой точки мира
→ Специализируйтесь в маркетинге или продукте продвинутого уровня
→ Получите доступ ко всем льготам для айтишников

Полный курс

Длительность:
10 мес
Уровень:
с нуля
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, ритейле, финансах, здравоохранении, маркетинге.

Кем вы сможете работать после окончания курса

Формирует отчёты и дашборды в BI-платформах для выявления закономерностей и тенденций, которые могут повлиять на эффективность компании.
BI-аналитик
Помогают бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компанию.
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 заёмщиков, 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 и конверсию сайта.
Веб-аналитик
Аналитик данных
Разрабатывает и внедряет рекомендательные системы, анализирует прибыльность товаров и категорий.
Аналитик в e-commerce
Формирует отчёты 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 и конверсию сайта.
Веб-аналитик
Собирает и анализирует данные маркетплейсов, чтобы помочь онлайн-магазинам определить ключевые бизнес-метрики и увеличить эффективность.
Маркетплейс-аналитик
Помогают бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компанию.
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 заёмщиков, 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.Метрику, 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).
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 вовлечённости 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
Новичок
Хотите узнать что-то новое и получить востребованную специальность. Станьте аналитиком данных с нуля. Вам не потребуется знаний, выходящих 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.

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 скилы.

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 - тестированияи анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Имя
Телефон
Электронная почта
Отправить
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning
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:

• Продуктовые и маркетинговые метрики
• Пирамида метрик и юнит-экономика
• Инструменты сбора — Google Analytics, Amplitude

Самостоятельный проект — анализ бизнес-модели
• 4 тематических проекта для портфолио
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:

• Сквозная маркетинговая аналитика
• Сегментация и поведение пользователей

2 самостоятельных проекта — сквозной маркетинговый отчет и анализ воронки
• 3 тематических проекта в портфолио
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:

• Исследование каналов привлечения
• Оценка продуктовой фичи
• А/В-тестирование
• 3 тематических проекта в портфолио
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.

Преподаватели и менторы курса

Эмиль Магеррамов
COO Data Lab, компания EORA
Михаил Баранов
Ex-Senior ML Engineer, Yandex, Ex-Lead Data Scientist, Sberbank CIB
Юлия Мочалова
Machine Learning-инженер, «Газпром-Медиа»
Data Scientist,
Райффайзен Банк CIB
Михаил Белоус
Записаться на курс
-40%
1 487 MDL/мес
2 478 MDL/мес
В рассрочку на 24 мес
percent Кешбэк 30%: 10 704 балла на Lerna
Профессия Аналитик данных
Длительность: 10 мес
Старт курса: 27 мая
Заполните контактные данные
Имя
Телефон
E-mail
Промокод
Название компании
Отправить заявку
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning

Часто задаваемые вопросы

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.