не просто обещаем, а прописываем условия в договоре
Даем юридические гарантии
если не устроим вас на новую работу за 4 месяца после курса
Найдем вам работу или вернем деньги
получится, даже если у вас нет опыта в IT
Научим с нуля
Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.
Посмотрите результаты наших выпускников. Они повысили уровень жизни и увеличили зарплату минимум на 40%.
Учтем ваши пожелания, опыт и навыки. Поможем поставить цель и подберем лучшее решение
Мы не только дадим вам знания, но и доведем до конца: до новой работы с минимальной зарплатой 50 000 ₽
Даем 100% гарантию, что вы найдете работу по новой профессии
Другие компании обещают гарантию работы, но только на сайте и на словах. А в договоре пишут совсем другое мелким шрифтом. Наша гарантия честная — проверьте договор.
Мы так не делаем.
Если вы не найдете работу за 4 месяца — возвращаем деньги за обучение.
обязывают бесплатно стажироваться в компании, чтобы получить гарантию
говорят о гарантии на сайте, но не прописывают в договоре — это не имеет юридической силы
берут доплату за гарантию
не прописывают нижнюю планку зарплаты на новой работе и не берут за это ответственность
организовывают максимум 10 интервью, которые не гарантируют выход на работу
Центр карьеры проведет вас от учебы до работы на новом месте
Помогаем усилить резюме и собрать убедительное портфолио из работ, которые вы сделали на курсе
Студенты оформляют резюме вместе с консультантами центра карьеры и получают больше откликов
Мы работаем со всеми категориями студентов: и без профильного образования, и в возрасте
Ипотека до 5%, вместо 10%−12%*
Ваш реальный шанс купить собственное жилье по ставке, в разы ниже обычной. Зарплата вырастет, а платить будете меньше — ипотека больше не будет сжирать весь семейный бюджет.
Работайте в IT и получите льготы от государства: ипотека до 5%, отсрочка от армии
*Льготные условия на ипотеку действуют до конца 2024 года — вы успеваете получить новую профессию и устроиться на работу.
Отсрочка от армии и частичной мобилизации**
IT-специалисты так нужны стране, что их не забирают в армию и не мобилизуют на время работы в IT-компании.
вакансий на рынке труда. Аналитик - самая востребованная профессия на рынке
Программа обучения
Индивидуальная проверка домашних заданий
Поддержка наставника
Мастер-классы онлайн с реальными рабочими задачами
10 часов в неделю
568 часов обучения
8 проектов в портфолио
диплом
Смотреть историю обновлений
Ноябрь 2022
Крупное обновление.В модули «Логика» и «Бизнес» добавили по уроку: «Собеседование»
Крупное обновление.В модули «Теория вероятности» и «Статистика» добавили по уроку: «Собеседование»
Крупное обновление.В модуле по Python перезаписали второй урок: сделали из него 2 урока Внедрили 5 регулярных вебинаров + добавили ТЗ и собеседование
Крупное обновление. Внедрили 5 регулярных вебинаров в модуль А/Б-тестов + добавили ТЗ и собеседование
Октябрь 2022
Крупное обновление.Добавили в блок по Excel 4 регулярных вебинара + проверяемое собеседование и обязательное тестовое задание
Крупное обновление.Добавили в блок по SQL 4 регулярных вебинара + проверяемое собеседование и обязательное тестовое задание
Сентябрь 2022
Крупное обновление.Добавили новый урок в блок Excel: «Визуализация» (построение дашбордов)
Август 2022
Крупное обновление.Разбили большие курсы на смысловые модули. Выделили статистику, логику, теорию вероятности, бизнес в отдельные небольшие модули
Крупное обновление.Убрали из SQL уроки по инженерии данных, выделили их в дополнительный блок
Крупное обновление.Добавили аттестацию в центр карьеры
Крупное обновление.Внедрили карьерный марафон (6 недель) в середину обучения: после пяти месяцев, после первых шести модулей
Крупное обновление.Пересняли в SQL уроки по оконным функциям и по агрегации данных + добавили в эти уроки дополнительные тренажеры
Крупное обновление.Разбили модуль по Python на 2: «Основы Python» и «А/Б-тесты»
Общие обновления во всех уроках:
Вычитали и исправили ошибки в тексте.
Исправили ошибку, где в условии домашки или в решении от ученика требовалось сделать то, чего еще не проходили на уроке.
Переписали шпаргалку. На ее основе создали конспект и разделили его на части согласно видео.
Добавили PDF-версии урока, чтобы их можно было скачать.
Обновили дизайн урока на платформе, конспект и интерактивные упражнения разделили плашками-заголовками, выделили определения и важные места соответствующими цветами.
Провели дебаг всех тестов, проверили, что механики работают исправно.
Анализ данных в Excel
Навык 1
Основы работы в Excel
Обработка данных
Вопрос-ответ по домашним работам
Агрегация данных
Вебинар по сводным таблицам
Основы юнит-экономики в Excel
Уроки:
Работа с нестандартными данными
Визуализация данных и продвинутые инструменты дизайна
Сборка калькулятора юнит-экономики
Переход из Excel в Google Sheets
Дашборды в Google Sheets
Логика
Навык 2
Необходимые и достаточные условия
Логические операторы
Логика в Excel
Вопрос-ответ по курсовой
Уроки:
Основы бизнеса
Навык 3
Бизнес-гипотезы
Бизнес-метрики
Когортный анализ
Уроки:
Мастер-класс по когортному анализу
Коммуникация в функциональных командах
Приоритизация и сторителлинг
Анализ данных с помощью SQL
Навык 4
Базовые запросы
Генерация новых признаков и очистка данных
Агрегатные функции
Вопрос-ответ по домашним работам
JOIN в SQL. Часть 1
Уроки:
Вебинар по агрегации данных
JOIN в SQL. Часть 2
Подзапросы и WITH
Оконные функции в SQL. Часть 1
Оконные функции в SQL. Часть 2
Теория вероятностей
Навык 5
Основы теории вероятностей
Формула Байеса
Непрерывное равномерное распределение
Уроки:
Статистика в Excel
Навык 6
Основы статистики
Дискретные распределения
Вебинар по основам статистики
Непрерывные распределения
Уроки:
Вопрос-ответ по домашним работам
Параметрические гипотезы
Мастер-класс: проверка гипотез
Обучение в центре карьеры
Навык 7
Как подготовиться к собеседованию
Как составить резюме-шедевр
Уроки:
6 консультаций с рекрутером
5 мастер-классов по решению тестовых заданий
Основы Python
Навык 8
Основы Python, переменные и типы данных
Вебинар по основам программирования
Циклы и списки
Вебинар по Python
Множество и словари
Уроки:
Функции и библиотеки
Вопрос-ответ по Python
Работа с pandas
Мастер-класс по Python
Выбор и настройка визуализаций
А/В тесты
Навык 9
Распределения в Python
Параметрические гипотезы
Введение в А/В-тесты
Вопрос-ответ по Python
Уроки:
Продвинутые А/В-тесты
Непараметрические гипотезы
Мастер-класс по А/B Тестам
Контроль длительности А/В-тестов
Крутых уроков будет больше, чем мы показали. Напишем на почту обо всех темах и поможем разобраться в нюансах.
Покажете работодателю диплом о профессиональной переподготовке. Его выдают только университеты, которые подтвердили качество своих программ и получили лицензии. Skypro — именно такой.
Лицензия Л035−1 298−77/181 469.
з/п от 50 000 ₽
Мария
Аналитик данных
Преподаватели — эксперты в аналитике
Шагане Мирзоян
Руководительница продуктовой аналитики в «СберМаркете».
Максим Шептяков
Аналитик в JetBrains. Работал аналитиком в «Авито» и «Учи.ру».
Данила Елистратов
Руководитель факультета аналитики в Skypro. Работал аналитиком в Home Credit Bank, Nielsen и «Ситимобиле».
Марк Сысоев
Руководитель направления аналитики в «Яндекс Практикуме».
Этот специалист собирает и обрабатывает большие массивы данных, а потом делает выводы на их основе. Аналитик помогает заказчику сформулировать проблему и найти лучший путь ее решения. Потому что за цифрами и сухой статистикой видит динамику рынка, тренды и возможные трудности на пути к цели компании.
Чтобы формулировать, проверять гипотезы и делать выводы из исследований, нужно знать основы математической статистики. А еще понадобятся знания специальных программ для работы с данными: Excel, Power BI. Пригодятся и знания основ экономики и маркетинга — чтобы понимать, как одни бизнес-процессы могут влиять на другие.
Собирать, преобразовать и анализировать данные с помощью специальных программ.
Работать с бизнес-метриками.
Знать различные методы обработки данных в Excel.
Уметь представлять данные в виде графиков, диаграмм, таблиц.
Проводить статистические тесты.
Презентовать результаты своей работы руководству, уметь отстаивать свою позицию.
Аналитик данных собирает, обрабатывает и анализирует бизнес-метрики, которые характеризуют работу компании. Результаты он оформляет в виде отчетов, делает выводы и на их основе дает рекомендации конкретным отделам или руководству. Он помогает компании успешно запускать новые продукты и осваивать смежные рынки.
Аналитик — ценный специалист. Даже новичок с неоконченным высшим образованием может получать до 70 000 ₽. Специалист с опытом работы один-три года зарабатывает уже 140 000 ₽ в месяц. Зарплатная вилка для старших аналитиков и руководителей еще более широкая — от 160 000 ₽ до 260 000 ₽.
Здорово, если у вас есть высшее техническое образование: прикладная математика, инженерия или экономика. Такая база поможет быстрее понять основные механизмы работы. Но это необязательно! Даже если у вас диплом гуманитария или вовсе его нет, вы можете стать аналитиком. Программа обучения включает блоки по основам математической статистики, логики, бизнес-процессов и даже «мягким» навыкам. А опытные преподаватели и наставники всегда поддержат и ответят на вопросы.
Аналитик данных должен обладать набором определенных навыков: обрабатывать данные в Excel и Power BI, писать запросы на языке SQL, проводить статистические тесты, представлять данные в виде графиков, диаграмм, таблиц. А еще пригодятся личностные качества: коммуникабельность, способность работать в команде и развитые навыки презентации.
Пройдите программу обучения аналитике данных в онлайн-университете навыков и профессий Skypro. За девять месяцев вы освоите все основные навыки профессии, прокачаете умение работать в команде и попрактикуетесь на реальных задачах. Карьерный консультант поможет составить сильное резюме и подготовиться к собеседованиям, а портфолио вы наполните своими проектами с курса.
Глубоких знаний математики не потребуется. Достаточно основ статистики и теории вероятности. Пригодятся понимание языка запросов SQL и начальные знания Python, чтобы составлять тесты для проверки гипотез. А еще нужно на хорошем уровне освоить основную рабочую программу аналитика данных — Excel. В Skypro уделяют внимание и развитию личностных качеств студентов: самостоятельность и проактивность, эффективное управление временем не менее важны, чем профессиональные навыки.
Главные навыки аналитика касаются поиска, обработки и анализа данных. Это могут быть показатели продаж — от запуска рекламной кампании до получения товара покупателем. Чтобы бизнес работал эффективно, аналитик данных собирает статистику по различным метрикам, проводит тесты, а результаты своей работы представляет наглядно — в виде таблиц и графиков. Для этого нужно уметь работать в Excel и Power BI, писать запросы на языке SQL, знать основы Python.
Главное направление работы аналитика — сбор и анализ данных для составления отчетов. Он обрабатывает бизнес-метрики, которые показывают характеристики клиентов, продаж, эффективность рекламы или маркетинговых акций, а выводы представляет в виде графиков и диаграмм. Результаты своей работы он презентует руководству. На их основе владельцы и управляющие компаний принимают решение, продолжать ли рекламную кампанию или переключиться на другой сегмент рынка.
Чтобы стать аналитиком данных, необязательно обладать сверхспособностями в математике. Достаточно иметь аналитический склад ума и деловую хватку, чтобы видеть за десятками показателей определенные тренды. Освоить конкретные прикладные навыки, узнать основные бизнес-метрики и научиться работать в команде можно за несколько месяцев. Лучше всего осваивать профессию на практических задачах. Работодателям важно, что вы знаете и умеете, а не то, что написано в вашем дипломе. Но мы в Skypro выдаем сертификат о профессиональной переподготовке всем, кто успешно окончил курс.
Аналитика данных — отличный способ начать карьеру в IT. Не нужно обладать особыми математическими способностями или иметь глубокий технический опыт. Зато потом можно развиваться, получать дополнительные знания, освоить языки программирования и перейти в Data Science — более детальную работу с данными.
Как правило, аналитика — спокойная и стабильная сфера. Отчеты редко нужны срочно. Чаще они привязаны к определенным интервалам времени: их составляют еженедельно, ежемесячно, ежеквартально. А чтобы не волноваться на презентациях перед руководством, можно обучиться мастерству выступлений. Такой блок есть в курсе Skypro.
Для начала карьеры аналитика достаточно освоить базовые профессиональные инструменты, Excel и Power BI, научиться составлять запросы на языке SQL, формировать и проводить статистические тесты. А еще не обойтись без навыков презентации. И речь не только об умении визуализировать данные в виде диаграмм и графиков. Пригодятся развитые личностные качества, чтобы отстаивать свою точку зрения перед руководством и коллегами.
Основной язык программирования, который нужно освоить аналитику данных, — язык запросов SQL. Пригодятся и знания основ Python, чтобы проводить и анализировать A/B-тесты. Но глубокое погружение и написание сложных программ на начальном этапе не требуется. Достаточно знать основы, чтобы выполнять главные операции. Им учат на курсе Skypro для аналитиков данных.
Каждый аналитик данных когда-то не был им. Все с чего-то начинали. Мы в Skypro составляем программу курсов с учетом требований работодателей. А карьерные консультанты готовят студентов к собеседованиям и помогают составить цепляющее резюме. В процессе учебы вы выполняете проекты на реальных данных, которые можно положить в портфолио. Если прилежно учиться и следовать советам наставников и кураторов, можно найти отличное место еще до окончания курса!
Аналитика данных — хороший способ старта в IT. Для того чтобы освоить профессию, не нужны углубленное знание математики и технический опыт. А после нескольких лет работы легко можно перейти в смежное направление. Или углубиться в Data Science — более детальную работу с данными. Аналитик — ценный специалист. Новички получают до 70 000 ₽. Специалисты с опытом работы один-три года зарабатывают уже 140 000 ₽ в месяц. А зарплата старших аналитиков и руководителей — от 160 000 ₽ до 260 000 ₽.
Любая работа требует знаний и навыков. Чем они лучше и глубже — тем проще выполнять рутинные манипуляции. Если у вас аналитический склад ума, вам нравится находить закономерности между бизнес-процессами и вы умеете аргументированно отстаивать свою точку зрения — работа аналитика данных для вас. Интерес поможет быстрее освоить технические навыки, и работа будет приносить не только хорошие деньги, но и удовольствие.
Аналитик — ценный специалист. Зарплата новичков — до 70 000 ₽. После одного-трех лет работы специалисты в аналитике данных зарабатывают уже 140 000 ₽ в месяц. Зарплатная вилка для старших аналитиков и руководителей еще более широкая — от 160 000 ₽ до 260 000 ₽. Можно начать карьеру в аналитике данных, а после нескольких лет работы перейти в смежное направление. Или в Data Science — более детальную работу с данными.
Работа аналитика данных привязана к определенным временным интервалам. Разные виды регулярных отчетов обычно составляют еженедельно, ежемесячно, ежеквартально. Если вы уверенно владеете основными навыками профессии, то даже срочный запрос от руководства не заставит вас волноваться. А чтобы достойно выступать на презентациях перед начальством и отстаивать свою точку зрения в команде коллег, можно обучиться мастерству выступлений. Такой блок есть в курсе Skypro.
Чтобы работа не только приносила хорошие деньги, но и была в удовольствие, нужно выбирать направление по душе. Всем техническим навыкам можно научиться. Если у вас аналитический склад ума, вам нравится находить закономерности между процессами и вы умеете аргументированно отстаивать свою точку зрения — профессия аналитика данных для вас.
Несмотря на то что приходится иметь дело с большим количеством цифр, таблицами, отчетами, графиками и диаграммами, работа аналитика данных — увлекательная. За всеми алгоритмами он видит закономерности, причины тех или иных событий на рынке, в продукте, поведении аудитории. Специалист разрабатывает и проверяет гипотезы, придумывает и реализует тесты, а еще представляет свою работу руководству и аргументированно отстаивает свою позицию.