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 месяцев
Уровень:
с нуля
Старт:
каждый месяц
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.
Аналитик данных
Аналитик в FinTech
Анализирует и оптимизирует модель риск-стратегии. Помогает улучшить механизм оценки заёмщиков, оценивает риски при разработке новых финансовых продуктов.
Аналитик данных
Собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные, чтобы помогать бизнесу принимать правильные решения.
Маркетинговый аналитик
Настраивает сквозную аналитику, составляет простые и понятные отчеты и дашборды для оценки эффективности маркетинговых каналов.
Продуктовый аналитик
Помогают бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компанию.
Маркетплейс-аналитик
Собирает и анализирует данные маркетплейсов, чтобы помочь онлайн-магазинам определить ключевые бизнес-метрики и увеличить эффективность.
Веб-аналитик
Собирает и анализирует данные о посетителях веб-ресурса, выявляет причины плохой посещаемости и увеличивает и конверсию сайта.
BI-аналитик
Формирует отчёты и дашборды в BI-платформах для выявления закономерностей и тенденций, которые могут повлиять на эффективность компании.
Аналитик в e-commerce
Разрабатывает и внедряет рекомендательные системы, анализирует прибыльность товаров и категорий.
Аналитик в FinTech
Анализирует и оптимизирует модель риск-стратегии. Помогает улучшить механизм оценки заёмщиков, оценивает риски при разработке новых финансовых продуктов.
Аналитик данных
Собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные, чтобы помогать бизнесу принимать правильные решения.
Маркетинговый аналитик
Настраивает сквозную аналитику, составляет простые и понятные отчеты и дашборды для оценки эффективности маркетинговых каналов.
Продуктовый аналитик
Помогают бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компанию.
Маркетплейс-аналитик
Собирает и анализирует данные маркетплейсов, чтобы помочь онлайн-магазинам определить ключевые бизнес-метрики и увеличить эффективность.
Веб-аналитик
Собирает и анализирует данные о посетителях веб-ресурса, выявляет причины плохой посещаемости и увеличивает и конверсию сайта.
BI-аналитик
Формирует отчёты и дашборды в BI-платформах для выявления закономерностей и тенденций, которые могут повлиять на эффективность компании.
Аналитик в e-commerce
Разрабатывает и внедряет рекомендательные системы, анализирует прибыльность товаров и категорий.

Кем вы сможете работать после окончания курса

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
2
4
3
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).

Вы освоите основные инструменты аналитика данных

Amplitude
Google Analytics
Яндекс Метрика
Google Sheets
Математическая статистика
SQL
Python
Power BI
Математическая статистика
Cистема продуктовой аналитики: с ее помощью анализируют поведение пользователя, чтобы в дальнейшем оптимизировать продукт.
Бесплатный аналитический сервис от Google для создания детальной статистики посетителей веб-сайтов.
Это бесплатный инструмент веб-аналитики для сбора информации о посещаемости сайта и действиях посетителей.
Это дизайн-система от Google для создания интерфейсов ПО и приложений.
Это структурированный язык запросов, созданный для того, чтобы получать из базы данных необходимую информацию.
Это высокоуровневый язык программирования. Применяется в разработке веб-приложений и прикладного ПО, а также в машинном обучении и анализе данных.
Программное обеспечение бизнес-аналитики от Microsoft, отвечающее за обработку, анализ и визуализацию данных.
Наука, которая разрабатывает математические методы систематизации и применения статистических данных для практических и научных выводов.

Примеры проектов для портфолио

Маркетинговый и продуктовый анализ компании по продаже экотоваров

Проведете аудит, выявите слабые и сильные стороны маркетинговой стратегии. Определите, сколько стоит привлечение нового пользователя, найдете эффективные каналы продвижения в метрике ROI.
01
Проект в портфолио курса по дата аналитике

Оценка работы компании по продаже офисных товаров для расширения бизнеса

Проанализируете динамику продаж и распределение выручки по товарам, составите портрет клиента. Научитесь применять в работе SQL.
02
Проект в портфолио курса по аналитике

Анализ поведения игроков в мобильной игре-квизе

Сравните время игры у пользователей, которые просмотрели обучение и тех, кто его пропустил. Проверите, насколько различается этот показатель. Установите, есть ли зависимость между вероятностью покупок в игре и прохождением обучения.
03
проект в портфолио курса по аналитике данных

Создание рекомендательной системы для онлайн-школы

Подготовите и проанализируете данные через SQL, обработаете их с помощью Python. Составите таблицу с информацией, которая позволит запустить рекомендательную систему и предлагать клиентам интересные им курсы.
04
Проект в портфолио по итогам курса по дата аналитике
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

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.
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт, — вы справитесь.
Просто следуйте программе обучения.
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
Екатерина Тарасевич
Санкт-Петербург
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге.
Александр Журавлев
Минск
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом.
Марина Чигарева
Москва
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером.
Дмитрий Анпилогов
Саратов
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства.
Валентин Шунайлов
Челябинск
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска.
Долговская Виктория
Каменск-Уральский
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский.
Антон Пальшин
Калининград
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком.
Николай Шумаков
Москва
Привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик.
53 года, Москва
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент.
Татьяна Мирко
30 лет, Москва
Добрый день. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик.
Ника Гвенетадзе
Москва
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства.
Андрей Шевченко
34 года, Рига
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности.
Ольга Шутылева
Харьков
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе.
Аркадий Хазанов
Набережные Челны
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста.
Сергей Димов
34 года, Абакан
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца.
Артем Белоконский
Киев
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева.
Валентин Ветюков
Александра Быстрова
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве.
Привет. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса.
Москва
27 лет, Москва
Евгений Черных
Всем привет. Меня зовут Евгений. Я выбрал полный курс анализа данных
Екатерина Занозина
Всем привет. Меня зовут Катя. Я выбрала курс «аналитик данных» потому что…
Виктория Гарай
Привет. Меня зовут Вика. Я прохожу курс в академии Skillfactory «аналитика данных».