Что бы стать хорошим аналитиком данных, особенно в сфере big data, нужно разбираться как в программировании, так и в статистике, и иметь представление о технологиях обработки больших массивов информации.

Освоить профессию и изучить все тонкости помогут онлайн-курсы. Вас научат навыкам программирования на популярных языках, строить скоринговые модели, модели прогнозирования цен и спроса, работать с базами данных, методам машинного обучения.

Мы собрали для вас полный список онлайн курсов по аналитике данных, которые вы можете пройти, не имея специального образования или дополнительных навыков.

Skillbox

Профессия Data Scientist PRO

Почему стоит учиться на Data Scientist:

• Востребованность
• Компании генерируют все больше данных, принимать правильные управленческие решения становится сложнее, потребность в специалистах растет
• Каждый новый массив данных — это захватывающая головоломка, испытание ваших способностей. Рекомендательные системы Netflix, распознавание песен Shazam, программы лояльности крупнейших онлайн- и офлайн-магазинов — за всем этим стоит работа специалиста по анализу данных и машинному обучению
• Специалисты погружают студента в профессию и дают задачи, которые приближены к жизненным ситуациям. Так вы получите опыт, близкий к работе в IT-компании
• Работа с реальными данными. Путь с нуля до новой профессии. Обучают студентов даже без специальных знаний и навыков, поэтапно помогают пройти путь с нуля до специалиста по Data Science middle-уровня

После окончания начального уровня и специализации вы защитите дипломы для реального заказчика. Получите официальное подтверждение своих знаний в машинном обучении или аналитике данных.

Eduson Academy

Профессия «Аналитик данных»

Практический онлайн-курс, на котором вы:

• освоите востребованную профессию с нуля
• соберете портфолио из учебных проектов
• сможете работать в IT уже через 6 месяцев

Аналитики данных нужны в любом бизнесе — они помогают руководителям принимать верные решения. Аналитиков нанимают в разных компаниях — от IT до медицины. Берите заказы на фрилансе, устройтесь работать в корпорацию или получите зарубежный оффер.

На курсе вы научитесь всем ключевым навыкам аналитики данных:

1. Анализировать большие данные в Python
2. Прогнозировать данные с помощью машинного обучения
3. Проводить аналитические исследования
4. Анализировать данные в Excel и Google-таблицах
5. Работать с базами данных и писать SQL-запросы
6. Тестировать гипотезы с помощью A/B-тестирования
7. Анализировать большие данные в Python6Строить интерактивные дашборды в Power BI

Программа обновлена и полностью соответствует трендам аналитики данных:

Формат: видеолекции, скринкасты, тренажеры

1. Введение в аналитику
2. Бизнес-мышление для аналитика
3. Excel и Google-таблицы для анализа данных
4. Надстройки Power Query и Power Pivot
5. Статистический анализ данных в Excel
6. SQL для работы с базами данных
7. Power BI для анализа данных
8. Power BI для визуализации данных
9. Метрики и Unit-экономика
10. Тестирование гипотез
11. A/B-тестирование
12. Python для анализа данных
13. Карьерный акселератор

GEEK UNIVERSITY

Задача аналитика больших данных — изучать и выявлять взаимосвязи в огромных массивах информации: поведении и предпочтениях клиентов, результатах исследований, рыночных тенденциях.

За последние несколько лет такие компании, как Google, Amazon, IBM, Uber, создали сотни рабочих мест для аналитиков больших данных.

Чтобы стать аналитиком Big Data достаточно школьных знаний. Здесь дадут вам необходимую математическую базу, познакомят с инструментами сбора, анализа и визуализации данных, научат решать реальные бизнес-задачи.

Вы решите 6 проектных задач по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT компании:

• Навыки программирования на Python
• Знание алгоритмов и структур данных
• Умение работать в Linux и операционных системах
• Умение писать «чистый» код
• Опыт построения ETL-процессов
• Опыт построения скоринговых моделей
• Опыт построения рекомендательных систем
• Опыт построения моделей прогнозирования цен и спроса
• Опыт сегментации, кластеризации и классификации клиентской базы
• Опыт формирования отчетов анализа данных
• Опыт работы с BI-системами
• Знание методов машинного обучения
• Знание библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit, Apache MLlib)
• Владение методами прикладной статистики, теории вероятностей
• Умение работать с технологиями для обработки больших данных
• Знание алгоритмов для работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
• Умение работать с SQL и NoSQL СУБД
• Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)
• Опыт разработки дашбордов в QlikView

Skillfactory

Онлайн-курс «Аналитик данных»

• Плавный старт: от Google-таблиц до Python и Power BI
• 14 самостоятельных проектов с персональной обратной связью
• 100% инструментов, необходимых junior-аналитику
• Личный координатор для решения любых вопросов
• Небольшие учебные группы — до 20 студентов
• Специализация в маркетинге или продукте продвинутого уровня

Как устроен курс

Сквозной курс
10 аналитических задач
4 самостоятельных проекта разной сложности

Встроенные тренажеры
SQL-запросы
Google-таблицы
Отчеты в Power BI
Математическая статистика
Python для анализа данных

Поддержка
Сообщество в Slack с менторами и студентами
Отслеживание прогресса и мотивации с куратором
Техническая поддержка по учебной платформе
Подготовка к трудоустройству с Карьерным центром

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.

Тренажер «Google Таблицы для анализа данных» (3 недели, 7 ч/нед)

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

Тренажер «Базы данных и SQL» (3 недели, 7 ч/нед)

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

Тренажер «Python для анализа данных» (8 недель, 7 ч/нед)

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

Курс «Статистика для аналитиков» (6 недель, 7 ч/нед)

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

Курс «Построение отчетов в BI системах»

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

Нетология

Научат с нуля собирать, анализировать и презентовать данные.

Чему вы научитесь на курсе:

• Работать с сырыми данными
• Информация для отчетов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python
• Говорить с бизнесом на одном языке. Научат собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий
• Работать с Big Data
• Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Научат использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL
• Выдвигать и тестировать гипотезы. Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Научат приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки
• Анализировать данные. Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Научат находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста

Каждый выпускник получает:

• помощь и поддержку Центра развития карьеры
• помощь в подготовке резюме и прохождении собеседования
• консультация с HR-специалистом по поиску работы и развитию карьеры
• возможность прохождения стажировки в проектах «Нетологии-групп»: в Фоксфорде, Нетологии, EdMarket
• информирование о вакансиях, открытых в компаниях-партнёрах
• доступ к подборке видеокурсов по поиску работы и soft skills

FinTech

Fintech 2020 — это ведущая магистратура по цифровому банкингу, разработке цифровых продуктов и анализу данных. Уникальное место для самовыражения и развития аналитических и управленческих качеств в котором каждый выбирает свою ключевую роль, создает свое будущее в цифровом мире и глобальной экосистеме Сбербанка работая в учебных Agile-командах над реальными задачами и проектами под руководством менторов: ведущих экспертов отрасли и сотрудников Сбербанка.

Что вас ждёт:

• Лучшие преподаватели РАНХиГС, зарубежные профессора, специалисты и практики Сбербанка и Банка России
• Сочетание онлайн и офлайн форматов обучения
• Участие в реальных бизнес-проектах Сбербанка
• Расширенная база для проведения НИР (Школа-акселератор криптоэкономических исследований, Лаборатория Поведенческой экономики, Лаборатория ThalamusLab)
• Кросс-функциональное обучение как в области финансовых и банковских технологий, анализа больших данных, управления изменениями, так и навыкам работы в условиях постоянных изменений, эффективным коммуникациям, лидерству, предпринимательской деятельности

Analytika Plus

Сегодня на рынке труда востребованы аналитики, BI-эксперты — те, кто умеет работать с данными. Но специалистов не хватает! Сегодня нужно уметь “разговаривать” с данными: структурировать информацию, искать закономерности и делать выводы.

Что предлагает АКАДЕМИЯ АНАЛИТИКИ? 4 больших видеокурса по работе с данными для новичков и профи:

• Основы Tableau (26 уроков, более 6ч. видео)
• Vertica одним взглядом (9 уроков, более 4ч. видео)
• Alteryx — основы (10 уроков, более 4ч. видео)
• Data Mining. Tableau + R, Vertica + R (9 уроков, более 6ч. видео)

Видеокурс для тех, кто хочет быстро научиться анализировать данные и строить отчеты в Tableau. Здесь вы научитесь работать с программным решением Tableau: подключаться к данным, строить визуализации, собирать дашборды и делиться результатами с коллегами.

Вы также получите представление о разных способах визуализации данных. Узнаете, что такое визуальный анализ и как анализировать информацию. Более того, вы сможете строить КРАСИВЫЕ и ПОНЯТНЫЕ дашборды.

Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э. Баумана

Курсы по обработке и анализу данных предназначены для аналитиков, разработчиков аналитических решений и приложений, экономистов и маркетологов, работающих с инструментами анализа данных.

Специалисты по бизнес-аналитике, Big Data и Data Mining необходимы практически каждой современной организации, а в особенности – средним и крупным предприятиям с разветвлённой системой филиалов.

Ритейл, телеком, реклама и маркетинг, финансовый и банковский секторы, производство и реализация товаров и услуг, логистика, ИТ – везде требуются аналитики.

Освоив эту профессию или углубив свои познания по обработке и анализу данных, вы не только существенно повысите свой профессиональный уровень, но и сможете претендовать на повышение оклада или должности!

Центр «Специалист» при МГТУ имени Н.Э. Баумана продолжает традиции ведущего технического вуза страны и гарантирует 100% качество обучения на курсах по обработке и анализу данных.

Stormnet

Открывайте для себя перспективную профессию вместе со Stormnet! Одним из ключевых специалистов в сфере IT является бизнес-аналитик, поэтому профильные курсы для тех, кому интересна данная специальность, становятся крайне актуальными.

Команда Stormnet стремится обеспечивать сферу информационных технологий ценными специалистами в сфере бизнес-анализа. Программа курса разработана таким образом, чтобы вы получили целый комплекc необходимых базовых знаний и навыков для позиции младшего бизнес-аналитика, также IT бизнес-аналитика.

Курс рассчитан не только на новичков, но и на опытных тестировщиков, менеджеров проектов, ведь в нем содержатся передовые рекомендации и лучшие практики от ведущих специалистов в сфере бизнес-анализа и мировых компаний (International Institute of Business Analysis, ISEB и др.).

Открывайте для себя перспективную профессию вместе со Stormnet! Одним из ключевых специалистов в сфере IT является бизнес-аналитик, поэтому профильные курсы для тех, кому интересна данная специальность, становятся крайне актуальными.

Команда Stormnet стремится обеспечивать сферу информационных технологий ценными специалистами в сфере бизнес-анализа. Программа курса разработана таким образом, чтобы вы получили целый комплекc необходимых базовых знаний и навыков для позиции младшего бизнес-аналитика, также IT бизнес-аналитика.

Курс рассчитан не только на новичков, но и на опытных тестировщиков, менеджеров проектов, ведь в нем содержатся передовые рекомендации и лучшие практики от ведущих специалистов в сфере бизнес-анализа и мировых компаний (International Institute of Business Analysis, ISEB и др.).

ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ:

• Ознакомитесь с видами деятельности и основными услугами IT-компаний
• Ознакомитесь с методологией проектирования информационных систем
• Ознакомитесь с понятием визуализации и моделирования требований
• Научитесь анализировать, проверять и управлять требованиями к программному обеспечению (ПО)
• Научитесь документировать требования при помощи шаблона Vision&Scope и SRS
• Научитесь описывать решения и взаимодействия пользователя и системы
• Научитесь детализировать пользовательские функции
• Научитесь описывать модель данных, пользовательские классы и роли, сущности и связи, события с помощью различных диаграмм в разных нотациях
• Научитесь описывать бизнес-процессы в нотации BPMN
• Научитесь работать с прототипами и инструментами прототипирования
• Научитесь анализировать готовые требования при помощи эффективных техник
• Научитесь взаимодействовать с командой при работе с требованиями
• Научитесь управлять своим рабочим временем

Wadline

Аналитики нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений.

Яндекс, Сбербанк, Mail.ru, Ростелеком, РЖД и многие другие компании ищут специалистов по аналитике. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ данных нужен вне зависимости от индустрии.

Программа обучения:

• Тренировка аналитического мышления
• Тренажер «Базы данных и SQL»Курс «Статистика для аналитиков»
• Тренажер «Google Таблицы для анализа данных»
• Тренажер «Python для анализа данных»

BrainSkills

Анализ данных на Python. Познакомьтесь с языком программирования Python, анализом данных и машинным обучением. Самые востребованные библиотеки, новые практические кейсы и концентрированный опыт эксперта. Для старта не нужно уметь программировать!

Вы научитесь:

• Разрабатывать программы на Python в среде Jupyter
• Применять нейронные сети, алгоритмы машинного обучения и библиотеку Scikit-learn для решения практических задач цифровой экономики
• Создавать и обучать нейронные сети с Pytorch

Навыки, которые вы освоите:

• Извлекать данные из веб-страниц
• Быстро обрабатывать большие массивы данных
• Представлять данные в удобном виде с помощью таблиц и графиков
• Оценивать качество алгоритмов data mining и проводить эксперименты