Практический курс «Аналитик данных» от SkillFactory

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. 

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! Подписывайтесь на мой канал в Telegram и Яндекс.Дзен. Только там последние обновления блога и новости мира информационных технологий. Также, читайте меня в социальных сетях: Facebook, Twitter, VKOK.

Респект за пост! Спасибо за работу!

Хотите больше постов? Узнавать новости технологий? Читать обзоры на гаджеты? Для всего этого, а также для продвижения сайта, покупки нового дизайна и оплаты хостинга, мне необходима помощь от вас, преданные и благодарные читатели. Подробнее о донатах читайте на специальной странице.

На данный момент есть возможность стать патроном, чтобы ежемесячно поддерживать блог донатом, или воспользоваться Яндекс.Деньгами, WebMoney, QIWI и PayPal:

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