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 данных 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, ретейле, финансах, здравоохранении, маркетинге.
Аналитик данных
Аналитик в FinTech
Анализирует и оптимизирует модель риск-стратегии. Помогает улучшить механизм оценки заемщиков, 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
Помогает бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компании.
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 конверсию сайта.
BI-аналитик
Формирует отчеты 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 заемщиков, 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
Помогает бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компании.
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 конверсию сайта.
BI-аналитик
Формирует отчеты 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.
Онлайн-курс откроет возможности в направлениях
Работать с основными метриками продукта и маркетинга
Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python
На онлайн-курсе от Skillfactory вы узнаете, как
Применять знания статистики для анализа данных
1
2
4
3
Обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, 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
Освоите основные инструменты аналитика данных
Amplitude
Google Analytics
Яндекс Метрика
Google Sheets
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 на онлайн-курсе
Маркетинговый и продуктовый анализ компании по продаже эко-товаров
Проведете аудит, выявите слабые и сильные стороны маркетинговой стратегии. Определите, сколько стоит привлечение нового пользователя, найдете эффективные каналы продвижения в метрике ROI.
01
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
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
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
Чем занимаются аналитики и как помогают 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 вовлеченности 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
Мини-курс по нейросетям в подарок новым студентам
Спрос на аналитиков данных продолжает расти, как и уровень их зарплат
67 %
специалистов пришли в аналитику из совершенно других сфер
3 800 BYN
зарплата аналитика middle-уровня с опытом работы 1—2 года
После онлайн-курсов Skillfactory специалисты в среднем зарабатывают 3 800 BYN
Развивайте навыки и растите в цене
Senior-специалист в иностранной компании
Middle-специалист
10 000 BYN
Junior-специалист
Senior-специалист
3 800 BYN
*По данным rabota.by
2 300 BYN
5 000 BYN
Новичок
Хотите изучить аналитику данных с нуля. Вам не потребуются знания, выходящие за рамки школьной программы. Получите достаточную подготовку, чтобы попробовать себя в роли 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. Разберитесь, как работать с инструментами анализа данных. Пополните портфолио решенными задачами, проектами и кейсами.
Онлайн-курс подойдет, если вы
Аналитик
Уже работаете аналитиком. Поднимете свой уровень компетенций, ускорьте обработку данных и расширьте инструментарий для текущей работы. В рамках практикума решите кейсы из разных сфер и разной сложности, прокачайте знания аналитических фреймворков и хард скиллы.
Запишитесь на курс или получите бесплатную консультацию
После онлайн-курса 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-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга
Онлайн-курсы Skillfactory специализируются на Data Science, аналитике данных и программировании
Фокус на IT-специальностей помогает постоянно наращивать экспертизу и совершенствовать программы
9из 10
именно так оценивают пользователи качество материалов онлайн-курсов Skillfactory*
Гибкий формат прохождения онлайн-курсов для тех, кто работает
Онлайн из любой точки мира в удобном графике
Разные онлайн-форматы для максимальной эффективности
Авторские программы от экспертов из крупных IT-компаний
Опытные менторы-практики из индустрии дают подробную обратную связь и помогают усваивать материал
*по данным внутреннего исследования пользователей Skillfactory
Эффективный формат прохождения онлайн-курса
Изучайте онлайн-курс в своем темпе
Онлайн-курс Skillfactory ориентирован на тех, кто хочет управлять своим графиком. Проходите онлайн-курс без отрыва от работы и выделяйте на прохождение столько времени, сколько можете, — 15 минут или 2 часа в день.
20% курса — интересная и важная теория
Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идёт практика.
Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям для закрепления.
80% курса — практика в разных форматах
Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажёры, тесты, практические задания, проекты и хакатоны.
Разнообразие форматов помогает усваивать материалы максимально эффективно.
Менторы и координаторы помогут дойти до конца
Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на практические задания, отвечают на вопросы и помогают достичь своих целей во время освоения материалов. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.
Координаторы решат любой организационный вопрос, связанный с онлайн-курсом. Их задача — мотивировать и помочь пройти курс до конца.
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт, — вы справитесь.
Просто следуйте программе онлайн-курса Skillfactory.
БАЗА
Программа онлайн-курса «Аналитик данных»
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.
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 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:
4 тематических проекта для портфолио
Продуктовые и маркетинговые метрики
Пирамида метрик и юнит-экономика
Инструменты сбора — Google Analytics, Amplitude
Самостоятельный проект — анализ бизнес-модели
Тренажер — базы данных и SQL
В большинстве вакансий аналитиков 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. Вас ждут:
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:
3 тематических проекта в портфолио
Сквозная маркетинговая аналитика
Сегментация и поведение пользователей
2 самостоятельных проекта — сквозной маркетинговый отчет и анализ воронки
ОСНОВНОЙ БЛОК
На втором этапе вы продолжите совершенствовать навыки Python, будете 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:
3 тематических проекта в портфолио
Исследование каналов привлечения
Оценка продуктовой фичи
А/В-тестирование
УРОВЕНЬ PRO
На третьем этапе вы погрузитесь в одну из выбранных специализаций — «Маркетинговую аналитику» или «Продуктовую аналитику». Разберетесь, как 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 будете 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, будете самостоятельно 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
Гарантия трудоустройства: Сможете найти работу с помощью Центра карьеры
Ревью резюме
Карьерная консультация
Тренажер собеседований
Создадите вместе с сотрудником Центра карьеры продающее резюме
Наметите карьерный трек на онлайн-встрече с карьерным консультантом
Потренируетесь проходить техническое собеседование с HR-менеджером
1
2
3
После освоения материалов вы получите
Сертификат о прохождении онлайн-курса
Он позволит чувствовать себя увереннее при трудоустройстве — работодатели отметят подтверждение квалификации официальным документом
Сертификат может быть дублирован на английском языке
Спикеры и менторы онлайн-курса
Эмиль Магеррамов
COO Data Lab, компания EORA
Юлия Мочалова
Machine Learning-инженер, «Газпром-Медиа»
Михаил Баранов
Ex-Senior ML Engineer, Yandex, Ex-Lead Data Scientist, Sberbank CIB
Михаил Белоус
Data Scientist, Райффайзен Банк CIB
Пример вашего резюме после курса
Иван Петров
Аналитик данных
2 300 BYN
Принимаю решения на основе data-driven подхода
Выстраиваю сквозную аналитику в компании с нуля
Автоматизирую обработку данных
Умею обрабатывать большой объем данных при помощи Python
Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчеты специалистам других отделов
Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе анализа данных
Создаю аналитическую архитектуру с учетом особенностей бизнеса
Разрабатываю аналитические дашборды с учетом специфики бизнеса
Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей
Понимаю, что нужно проанализировать до и после запуска продукта или новой фичи
Разбираюсь в многообразии метрик и настройке систем аналитики
Провожу A/B-тесты, выстраиваю гипотезы, проверяю и отсеиваю неработающие
Измеряю эффективность каналов продвижения
Использую прикладную математику для аналитических решений в маркетинге и бизнес-аналитике
7 000 +
пользователей уже прошли онлайн-курсы Skillfactory. Присоединяйтесь!
Стоимость онлайн-курса
при рассрочке на 36 месяцев без первоначального взноса и переплат
171 BYN/мес
311 BYN/мес
-45%
Получите доступ
Будете проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python
Будете обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL, Python
Будете визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python
Часто задаваемые вопросы
Data-driven подход набирает обороты. Аналитик данных помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных. Направление наиболее востребовано среди IT-компаний, финансовых организаций, компаний сферы продаж и услуг.
Онлайн-курс подойдет вам, если:
1. Хотите разобраться в анализе данных и правильно подходить к решению аналитических задач. Выработать систему и изучить инструменты для анализа данных. Вы сможете применить знания в своих текущих проектах или в новой области.
2. Хотите сменить направление деятельности. Онлайн-курс Skillfactory постепенно погрузит вас в реальные задачи аналитика, а опытные наставники помогут решить сложные вопросы. После окончания у вас будет 3 полноценных проекта для портфолио и стройная система знаний в голове.
Вам потребуется только ноутбук с установленными инструментами (вы получите инструкции по установке вместе с доступом к онлайн-курсу), около 6 часов в неделю и желание получить новые знания.
Путь data-аналитика — долгий и требует знаний математики, статистики, программирования и значительной практики. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю практические аналитические задачи и могу работать на позиции аналитика данных».
Основной ответ такой — специализация Skillfactory не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у онлайн-курсов Skillfactory есть преимущества: системность, фокус на практике и помощь ментора.
Вы решите реальные бизнес-кейсы по анализу данных и пройдете все этапы проекта: сбор данных, обработка и анализ, формулировка и представление выводов. Вы поймете, как правильно подходить к решению аналитической задачи, изучите все инструменты для обработки данных, математику и статистику для правильной интерпретации результатов.
Если столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам будет к кому обратиться: сможете получить совет от других пользователей и помощь ментора в закрытом сообществе.
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.
Аналитика — это процесс обработки данных и получения из них информации, которую можно использовать для принятия решений и оптимизации бизнес-процессов. Аналитика может быть использована в различных областях: маркетинге, финансах, кибербезопасности.
Для старта карьеры аналитика данных нужно сделать несколько важных шагов. Во-первых, освоить базовые знания по математике и статистике. Во-вторых, изучить языки программирования, такие как Python и SQL, а также понимать, что такое базы данных и их структуры. В-третьих — попрактиковаться в решении задач и анализе данных.
Стоит развивать коммуникативные и презентационные навыки, так как аналитик данных должен уметь объяснять свои выводы и рекомендации для бизнеса. Все это вы сможете освоить на онлайн-курсе от Skillfactory.