Курсы аналитики данных помогут вам освоить ключевые концепции, инструменты и методы, используемые в данной сфере. Вы научитесь работать таблицами и программой Power BI, освоите SQL, Python, R, а также узнаете о методах визуализации данных и статистических методах анализа.

В этой статье собраны лучшие онлайн-курсы по анализу данных, которые помогут вам с нуля освоить профессию аналитика и трудоустроится. Вы можете применять полученные знания и навыки в различных отраслях, таких как финансы, маркетинг, здравоохранение, технологии и другие.

Яндекс.Практикум

Курс «Аналитик данных»

Практикум — это насыщенная и проработанная среда. Здесь трудно, но интересно. Учёба на онлайн-курсе по анализу данных занимает 6 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию Data Analyst с нуля.

• Будете учиться онлайн в любое время, главное — вовремя сдавать проекты
• Соберёте портфолио из 13+ проектов
• Освоите SQL, Python, Tableau, А/В-тестирование
• Актуальная программа: последнее обновление — апрель 2023
• Погружение в рабочую среду аналитика: 75% программы — практика
• Диплом о профпереподготовке и помощь с трудоустройством

Понятная теория
Обучение построено на примерах из жизни. Сложность нарастает постепенно, поэтому каждую главу вы понимаете всё лучше.
Практика в тренажёре
Вы будете писать много кода, ошибаться, получать обратную связь и учиться на этих ошибках.
Учебные проекты
Во время учёбы вы делаете проекты, которые точь-в-точь повторяют повседневные задачи аналитика данных. Из этих работ и собирается ваше портфолио.
Реальные проекты вдобавок к учебным
Практикум находит заказчиков, которым нужно что-нибудь создать. Вы можете поучаствовать и в итоге добавить в портфолио реальный проект.

• Наставники научат искать ответы
  Это действующие разработчики с хорошими навыками работы в команде. Их задача — научить вас находить ответы на любые вопросы самостоятельно. Наставники помогают вам справляться с трудностями и добиваться целей.
• Код-ревьюеры проверят ваш код и проекты
  Это тоже действующие аналитики. Они проверяют ваши учебные проекты, указывают на ошибки и дают обратную связь.
• Кураторы сделают обучение комфортным
  Отвечают на вопросы, напоминают о сроках, присылают ссылки на записи вебинаров, слушают и поддерживают.
• Поддержка 24/7
  Специалисты поддержки круглосуточно помогают со всеми техническими моментами. На случай, если вы будете учиться ночью или в другом часовом поясе.

Программа курса соответствует запросам рынка
Программа регулярно обновляется и соответствует запросам индустрии и требованиям работодателей. Вы учитесь только тому, что точно пригодится в работе.

• Бесплатное введение: основы Python и анализа данных
• Базовый Python
• Предобработка данных
• Исследовательский анализ данных
• Статистический анализ данных
• Теория вероятностей
• Итоговый проект
• Базовый SQL
• Анализ бизнес-показателей
• Продвинутый SQL
• Принятие решений в бизнесе
• Итоговый проект
• Как рассказать историю с помощью данных
• Построение дашбордов в Tableau
• Основы машинного обучения
• Практика Python
• Выпускной проект
• Программа трудоустройства

Карьерный центр: поможет найти работу в приятной компании

1. Портфолио и самопрезентация
   Узнаете про рынок труда и компании, которые нанимают аналитиков. Вам помогут собрать портфолио и составить резюме. Подготовят к собеседованиям и научат вести разговор.
2. Отклики и собеседования
   Вы начнёте откликаться на вакансии и общаться с работодателями. Вместе с карьерным центром будете выбирать лучшие варианты и искать компанию, которая вас устроит.
3. Приглашение на работу
   78% студентов Практикума трудоустраивается в течение 4 месяцев после выпуска.

Skillbox

Аналитик данных с нуля

Научитесь анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. Станете незаменимым специалистом — и сможете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.

Чему вы научитесь

• Проводить исследования и делать точные выводы
  Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
• Использовать программирование в аналитике
  Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
• Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
  Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес. Поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
• Работать с сервисами аналитики и дашбордами
  Научитесь работать с Яндекс.Метрикой и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
• Делать развёрнутые аналитические отчёты
  Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
• Работать с заказчиками аналитики
  Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса и презентовать результаты своей работы убедительно и понятно для коллег.

Программа:

• Аналитик данных с нуля

Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы
Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas
Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI

• Power Point (бонусный курс)

Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
Работа с фигурами, таблицами и изображениями
Расширенные возможности редактирования и дизайна
Печать, презентация и публикация
Keynote и PowerPoint

• Итоговый проект

Анализ результатов A/B-тестирования

ProductStar

Курс профессия аналитик

• С нуля начните карьеру в аналитике данных
• Выучите SQL, Python и BI-инструменты
• Соберете реальные проекты в портфолио
• Параллельное трудоустройство: ищете работу пока вы учитесь

Ваши навыки после обучения на курсе:

• Работаете с основными маркетинговыми и продуктовыми метриками

Считаете и оптимизируете расходы по unit-экономике, проводите когортный анализ данных
Работаете с сегментацией и изучаете предпочтения аудитории
Анализируете рекламные кампании и взаимодействия пользователей с продуктом на каждом этапе
Запускаете А/Б-тесты

• Формулируете и тестируете гипотезы о том, как увеличить эффективность работы и доходы компании

Собираете данные с помощью сервисов Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрика или языка Python
Обрабатываете данные с помощью SQL, Python, Google Таблиц, Google Analytics, Google Tag Managerр, Яндекс.Метрики

• Проектируете систему сквозной аналитики

Отслеживаете полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определяете эффективность инвестиций

• Делаете сложное простым

Визуализируете результат вашей работы в Google Таблицах, Power BI и Tableau.

Программа курса

Ступень 1. Инструменты для базового анализа данных
Блок 1. Продуктовая аналитика
Блок 2. Google Sheets и Excel для задач аналитики
Блок 3. SQL для анализа данных
Блок 4. Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
Блок 5. Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев

Ступень 2. Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных
Блок 1. A/B-тестирование
Блок 2. Unit-экономика и работа с данными
Блок 3. Основы Python
Блок 4. Система контроля версий Git. Flask
Блок 5. Мат. статистика и математика для аналитика
Блок 6. Использование Power BI и визуализация данных
Блок 7. Работа с Tableau и дашбордами

Ступень 3. Специализация и погружение в Data Science
Блок 1. Специализация: Data Scientiest
Блок 2. Специализация: Маркетолог-аналитик
Блок 3. Специализация: Бизнес-аналитик
Блок 4. Специализация: Системный аналитик
Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Sky Pro

Аналитик данных

Аналитик данных: новая работа через 5 месяцев. Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.

Программа курса:

1. Основы работы в Excel
2. Обработка данных
3. Вопрос-ответ по домашним работам
4. Агрегация данных
5. Вебинар по сводным таблицам
6. Основы юнит-экономики в Excel
7. Работа с нестандартными данными
8. Визуализация данных и продвинутые инструменты дизайна
9. Сборка калькулятора юнит-экономики
10. Переход из Excel в Google Sheets
11. Дашборды в Google Sheets
12. Бизнес-гипотезы
13. Бизнес-метрики
14. Когортный анализ
15. Мастер-класс по когортному анализу
16. Коммуникация в функциональных командах
17. Приоритизация и сторителлинг
18. JOIN в SQL. Часть 1
19. Вебинар по агрегации данных
20. JOIN в SQL. Часть 2

Центр карьеры проведет вас от учебы до работы на новом месте

780 выпускников прошло через центр карьеры
95% выпускников выходит на работу в течение 4 месяцев
2-3 приглашения на работу получает выпускник
+95 компаний партнёров

1. Студенты оформляют резюме вместе с консультантами центра карьеры и получают больше откликов
2. Центр карьеры помогает усилить резюме и собрать убедительное портфолио из работ, которые вы сделали на курсе

Skillfactory

Профессия Аналитик данных

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.

На курсе вы научитесь:

• Работать с основными метриками продукта и маркетинга
• Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python
• Применять знания статистики для анализа данных
• Обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL, Python
• Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python
• 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).

После курса вы сможете

1. Проводить анализ рекламных кампаний, чтобы оптимизировать расходы на рекламу
2. Считать юнит-экономику, чтобы у компании было ясное представление обо всех расходах и доходах на каждого клиента
3. Работать с сегментацией и проводить когортный анализ, чтобы лучше понимать клиентов и их предпочтения
4. Анализировать поведение пользователей в продукте для дальнейшего его улучшения
5. Формировать и тестировать гипотезы, чтобы улучшить различные показатели компании
6. Запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга

Нетология

Аналитик данных

Аналитик данных проводит статистические тесты, чтобы решить бизнес-проблемы, на которые пока нет ответа. Он работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами. Знает языки программирования и формулирует гипотезы. Курс поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика данных навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, находить взаимосвязи и строить гипотезы.

Чему вы научитесь:

• Работать с сырыми данными. Изучите полный цикл работы с данными: от получения из разных источников с помощью SQL до их загрузки и обработки средствами Python.
• Приносить пользу бизнесу. Сможете собирать и обрабатывать запросы на аналитику, научитесь предоставлять метрики в понятном и наглядном виде, определять точку приложения усилий.
• Работать с Big Data. Освоите актуальные инструменты анализа данных и получите явное конкурентное преимущество — крупнейшие компании работают с большими данными.
• Проверять гипотезы. Полученные навыки позволят брать в работу сложные задачи. Сможете приоритизировать гипотезы и подбирать наиболее эффективные инструменты для их проверки.
• Анализировать данные. Узнаете, как находить инсайты в данных и сможете предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста и увеличения капитала.
• Организовывать свою работу. Ставить цели и подводить итоги, поддерживать мотивацию и эффективно использовать для обучения рабочую тетрадь.

Программа обучения — 10 месяцев, 128 часов теории и 256 часов практики

• Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 1–2 раза в неделю в 19:00 МСК
• На лекции и практические задания понадобится 10-12 часов в неделю
• Записи вебинаров, видеолекции, презентации, лонгриды, тесты и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

1. Аналитическое мышление. Итоговая работа — разработка системы аналитики для учёта и планирования отпусков
2. SQL и получение данных. Итоговая работа — анализ авиаперелётов
3. Метрики, гипотезы, точки роста. Итоговая работа — построение управленческого дашборда
4. Аналитика больших данных. Итоговая работа — разработка рекомендательной системы онлайн-кинотеатра
5. Python. Итоговая работа — построение прогнозной модели
6. Английский язык для аналитиков
7. Power BI: анализ и визуализации данных без программирования
8. Карьерное планирование
9. Дипломный проект

 

Хекслет

Введение в дата-аналитику

В этом курсе вы поймете, кто такой дата-аналитик и какие задачи он выполняет. Вы узнаете больше о данных и познакомитесь с инструментами, которые используют в работе с ними. Также вы научитесь делать сводные таблицы и графики в Google Sheets. Знания из этого курса помогут выполнять базовые аналитические задачи. Этот курс не требует специальный подготовки и подойдет всем, кто хочет изучить аналитику данных.

Чему вы научитесь?

• Узнаете, что такое данные и как помогают бизнесу
• Разберетесь, чем занимаются аналитики данных разных направлений
• Научитесь работать в Google Sheets, писать простые формулы и решать задачи с помощью графиков
• Познакомитесь с SQL и напишите первый запрос к базе данных
• Узнаете, как используется Python в аналитике

Включено в курс:

• 10 уроков (видео и/или текст)
• 12 упражнений в тренажере
• 13 проверочных тестов
• Самостоятельная работа
• Дополнительные материалы
• Помощь в «Обсуждениях»

Эдюсон

Профессия Аналитик данных

Практический онлайн-курс, где вы с нуля за 6 месяцев освоите профессию аналитика данных в своем темпе. Сформируете все необходимые навыки аналитика, научитесь работать с Python, SQL, Excel, Power BI и станете актуальным IT-специалистом.

Чему вы научитесь?

• Основам статистики и теории вероятности
• Анализу данных с помощью Excel, Power Query и Power Pivot3
• Настройке базы данных и написанию SQL-запросов
• Настройке интерактивных дашбордов с помощью Power BI
• Тестированию гипотез с помощью A/B-тестирования
• Анализу и визуализации данных в Python

Финальный проект и диплом

В конце курса вы решите реальную бизнес-задачу: скачаете данные с помощью SQL, проанализируете их в Excel или Python и презентуете результаты в формате отчета. Получите удостоверение о повышении квалификации государственного образца и диплом Eduson с печатью Skolkovo.

Курс состоит из

• Видеолекций
  Вы изучаете теорию в формате видеолекций в удобное вам время. К занятиям прилагаются дополнительные материалы, конспекты и чек-листы.
• Интерактивных тренажеров
  На курсе вы сразу приступаете к практике, работая в копии интерфейсов инструментов аналитики. Тренажер дает подсказки и пошаговые инструкции.
• Бизнес-кейсов
  Вы погружаетесь в реальную рабочую среду с первой минуты обучения. В формате бизнес-кейсов решаете задачи, с которыми вам предстоит столкнуться в процессе работы.

Stepik

Специализация «Аналитик данных»

Аналитик данных, продуктовый аналитик, аналитик клиентской базы, CRM-аналитик, дата-сайентист — все эти профессии связаны с анализом данных.

ТОП требований для этих профессий:

1. Знание SQL и опыт работы с базами данных;
2. Знание базового синтаксиса Python и владение библиотекой Pandas;
3. Знание статистики и умение применять ее в анализе данных;
4. Аналитическое мышление.

Это далеко не полный список. Например, web-аналитикам нужно знать Google Analytics и Яндекс.Метрику, а дата-сайентистам — машинное обучение. Но я привел базовые требования, которые встречаются в 70-80% вакансий.

Специализация «Аналитик данных» на данный момент состоит из двух курсов:

• SQL для всех

На курсе вы овладеете SQL до уровня написания сложных SQL-запросов и потренируетесь на данных торговой компании в одной из самых популярных систем управления базами данных. Курс создан для новичков, которые хотят освоить SQL, а также тех, кто знает SQL на базовом уровне, но хочет восполнить пробелы и закрепить знания на практике.

• Python: анализ данных с Pandas

Курс посвящен практической работе с Pandas. Вы получите необходимую теорию и закрепите ее на большом количестве практических задач.

Курс подойдет тем, кто уже знаком с базовым синтаксисом Python:

Знает базовые типы данных (включая списки и словари) и операции над ними;
Имеет представление о том, что такое функция и метод.

Курс можно проходить даже новичкам, которые смогут самостоятельно разобраться с установкой Python и библиотекой Pandas. Но, если вы только начинаете знакомство с Python, некоторые базовые вещи придется наверстывать самостоятельно по ходу курса. Кстати, получить базовые знания синтаксиса Python можно на этом курсе. Тогда изучение Pandas будет идти гораздо легче.

 

Лекториум

Специализация «Анализ данных»

Специализация состоит из 4 курсов. Вы научитесь разбираться в основных видах данных, понимать их возможности и ограничения, познакомитесь с инструментами анализа данных и попрактикуетесь в решении практических задач в популярных средах анализа данных SPSS и R.

Вы научитесь:

• Основным методам работы с количественными данными, в том числе основы теории вероятностей и математической статистики;
• Инструментам исследования связей между признаками;
• Строить прогнозы на основе регрессионных моделей;
• Сравнивать группы, выделять группы методами кластерного анализа;
• Строить классификации, визуализировать данные;
• Интерпретировать и представлять результаты статистического анализа.

Специализация разработана Новосибирским государственным университетом, одним из ведущих исследовательских университетов России и мира, совместно с 2GIS, известной международной технологической компанией, которая разрабатывает сервисы для комфортной жизни в городе.

Вы освоите основные методы работы с количественными данными, в том числе:

1. 1. Основы теории вероятностей и математической статистики

1. Инструменты исследования связей между признаками
2. Построение прогнозов на основе регрессионных моделей и временных рядов
3. Методы статистического сравнения групп
4. Инструменты классификации и методы кластерного анализа
5. Алгоритмы построения выборок, инструменты очистки и визуализации данных