Аналитика данных
Отображаются 1-6 из 6
Netology
Постройте карьеру дата-инженера. Обучение в онлайн-магистратуре Нетологии с дипломом государственного образца НИУ ВШЭ.
- Сертификат
- 22 мес.
- В кредит
Karpov.сourses
Программа «Инженер данных» предназначена для аналитиков, инженеров данных, BI - и бэкенд-разработчиков. За 5 месяцев онлайн-обучения узнаете, как подбирать эффективные инструменты под любые задачи обработки данных, освоите актуальные для сферы инструменты и защитите проект, которым вы сможете дополнить свое резюме.
- Сертификат
- 5 мес.
- В рассрочку от 54 090 〒/мес на 12 месяцев
Karpov.сourses
Курс «Инженер данных с нуля» — программа, которая позволит освоить востребованную профессию за 6 месяцев. Осваивайте востребованные инструменты, решайте нестандартные задачи, отрабатывайте навыки на реальных кейсах и используйте симулятор собеседований в рамках курса, чтобы качественно подготовиться к встрече с работодателями.
- Сертификат
- 6 мес.
- В рассрочку от 56 810 〒/мес на 12 месяцев
Skillbox
Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку – подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.
- 9 мес.
- В кредит от 30 610 〒/мес
Skillbox
Вы с нуля освоите востребованную профессию и будете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Научитесь работать с BI-инструментами, использовать Python, SQL и добавите 3 проекта в портфолио. Через год сможете начать работать Junior-аналитиком, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
- С трудоустройством
- 12 мес.
- В кредит от 32 120 〒/мес
Geekbrains
Онлайн курс «Data Analyst» от Geek. Brains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на аналитика данных (Data Analyst) с нуля онлайн.
- В кредит от 26 860 〒/мес
Расширенный фильтр
Ключевые аспекты выбора обучения на аналитика данных
При выборе программы обучения на аналитика данных важно обратить внимание на несколько критических факторов:
Структура и содержание программы
- Технический стек: убедитесь, что программа включает ключевые инструменты:
- SQL (обязательно)
- Python или R
- Excel (продвинутый уровень)
- BI-инструменты (Tableau, Power BI)
- Статистика и вероятность
- Баланс теории и практики: проверьте соотношение лекций и практических заданий
- Наличие реальных проектов для портфолио
- Работа с настоящими датасетами, а не упрощенными примерами
- Кейсы из различных отраслей (финансы, ритейл, маркетинг и т.д.)
Квалификация преподавателей
- Практический опыт: преподаватели должны быть действующими специалистами, а не только теоретиками
- Отраслевой опыт: желательно наличие преподавателей из разных сфер бизнеса
- Доступность менторов: возможность получать обратную связь и консультации
Формат и методика обучения
- Гибкость графика: соответствует ли формат вашим временным возможностям
- Метод оценки: как проверяются знания (тесты, проекты, код-ревью)
- Доступ к материалам: предоставляется ли доступ к курсу после его окончания
Перспективы трудоустройства
- Актуальность программы: соответствие текущим требованиям рынка труда
- Карьерная поддержка: помощь в составлении резюме, подготовка к собеседованиям
- Партнерства с компаниями: наличие стажировок или прямых контактов с работодателями
- Статистика выпускников: процент трудоустройства, средняя зарплата после обучения
Цена и ценность
- Соотношение цены и содержания: сравните несколько программ по содержанию и стоимости
- Возможность оплаты в рассрочку или по модели Income Share Agreement
- Гарантии: предлагает ли курс возврат средств при определенных условиях
Отзывы и репутация
- Отзывы выпускников: особенно тех, кто уже год-два работает по специальности
- История школы/курса: как долго существует, какие изменения вносились в программу
- Сообщество: наличие сообщества выпускников и нетворкинга
Дополнительные факторы
- Актуальность стека: некоторые курсы могут преподавать устаревшие инструменты
- Специализация: определите, нужна ли вам общая аналитика или специализация (например, маркетинговая аналитика)
- Предварительные требования: навыки, необходимые для успешного прохождения обучения
- Поддержка: наличие технической поддержки и помощи при возникновении сложностей
Помните, что хороший курс по аналитике данных должен не только обучать техническим навыкам, но и развивать аналитическое мышление, умение задавать правильные вопросы и эффективно коммуницировать результаты анализа заинтересованным лицам.