Практический курс «Аналитик данных» от SkillFactory

Сентябрь — время задуматься об образовании. В онлайн-школе SkillFactory предлагают за 6 месяцев пройти специализацию «Аналитик данных», обучение на которой поможет закрыть все пробелы в знаниях аналитика, отработать уверенные навыки и повысить свои компетенции до уверенного специалиста. 

Практический курс «Аналитик данных» от SkillFactory 1

Работа аналитика связана с регулярными челленджами. Важно уметь не только находить данные, но и извлекать целевые показатели, находить тренды, строить понятные для команды отчеты. Поэтому начинающий аналитик должен быть готов быстро освоить профессиональные инструменты (SQL, статистику, Google Таблицы, Python для анализа данных) и потренироваться применять их в решении реальных задач.

Специализация «Аналитик данных» включает сквозной курс c бизнес-задачами и тренажёры с более 1500 упражнениями по инструментам для анализа данных. Именно здесь вы сможете получать актуальные знания и сразу тестировать новые умения на «живых» задачах без риска для ваших реальных проектов. 

  • Бизнес-задачи из индустрии. За время обучения вы реализуете 12 учебных и 3 самостоятельных проекта и решите  48 задач, которые соответствуют этапам анализа данных в бизнесе
  • Тренажёры по инструментам. Вы получите доступ к 4 курсам-тренажёрам, где ёмкие блоки теории соседствуют с сотнями упражнений для отработки навыков
  • Личный ментор и сообщество. Со старта программы вы становитесь частью живого сообщества в Slack. Вы задаете вопросы о карьере и развитии персональному ментору и получаете поддержку экспертов.

Узнать подробности и купить курс на SkillFactory

Видео по теме:

Карьерное развитие аналитика данных. Вячеслав Фоменков, руководитель аналитики С2С кластера Авито. Кто такие аналитики, в чём разница между BI и Data Scientist, какая карьерная траектория у аналитиков и какие навыки нужны на каждом этапе: от Junior до Senior +.

Продуктовая аналитика. Георгий Apatic Фандеев, старший аналитик. О том, что такое продуктовая аналитика и как она работает. Как мы анализируем новые фичи и понимаем, стоит ли их катить. Чем отличаются AB-тесты и исследования на примерах и кто решает, как будет развиваться продукт.

Источник: Хабр


Спасибо, что читаете! На данный момент большинство моих заметок, статей и подборок выходит в telegram канале «Левашов». Обязательно подписывайтесь, чтобы не пропустить новости мира ИТ, полезные инструкции и нужные сервисы.


Респект за пост! Спасибо за работу!

Хотите больше постов в блоге? Подборок софта и сервисов, а также обзоры на гаджеты? Сейчас, чтобы писать регулярно и радовать вас большими обзорами, мне требуется помощь. Чтобы поддерживать сайт на регулярной основе, вы можете оформить подписку на российском сервисе Boosty. Или воспользоваться ЮMoney (бывшие Яндекс Деньги) для разовой поддержки:


Заранее спасибо! Все собранные средства будут пущены на развитие сайта. Поддержка проекта является подарком владельцу сайта.

Подписаться
Уведомление о
guest
1 Комментарий
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments
trackback
1discourage
1 год назад

3permits

1
0
Прочитали? Прокомментируйте!x
Яндекс.Метрика