Аналитик данных – одна из наиболее востребованных и перспективных профессий не только на отечественном, но и зарубежном рынке труда.
Спрос на специалистов в этой сфере растет из года в год, открывая интересные, высокооплачиваемые вакансии, позволяющие работать соискателю в удобном для него режиме.
Кто такой Аналитик Данных?
Аналитик данных – это специалист по сбору, обработке и анализу массивов информации.
Задача специалиста заключается в выявлении закономерностей, которые могут определить перспективное направление развития бизнеса.
Алгоритм работы специалиста состоит из следующих этапов:
- Сбор информации путем формирования запросов в базы данных;
- Изучение параметров набора путем определения типа собранной информации и способов ее сортировки;
- Предварительная обработка путем исключения ошибок и упорядочивания, приведения информационного массива в единую форму;
- Интерпретация путем анализа и решения поставленной задачи;
- Формирование вывода;
- Визуализация путем подтверждения или опровержения выдвинутой гипотезы.
«Профессия Data Scientist»
Что ты получишь? За два года обучения по 10 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки в Data Science и соберёшь портфолио проектов. Начнёшь практиковаться на реальных бизнес-кейсах, подтянешь soft skills (коммуникация с бизнесом и др).
Формат учёбы: короткие видео и вебинары с разбором заданий + тесты и интерактивные задания + практике на тренажере + общий чат с 6000 студентами для решения вопросов + личный наставник в решении проблем.
Изюминка курса: помощь в трудоустройстве, общение с экспертами и решение сложных вопросов с ментором.
Получаешь в итоге:
- Персонального тьютора, который следит за вашим прогрессом и остается с вами на связи весь курс
- Личные консультации с менторами и постоянная обратная связь по проделанной работе
- Дружное сообщество, которое общается в Slack и на вебинарах
- Поддержку по всем учебным вопросам в течение 1 часа в рабочее время
- Групповые проекты и работа в командах
Аналитик Данных — его заработок?
Сегодня в России более 13000 компаний находятся в поиске специалистов в области аналитики, и их количество постоянно увеличивается. Заработная плата начинающего аналитика без опыта работы составляет в среднем от 65 тыс. руб., специалиста со стажем 3-6 лет от 80 тыс. руб. Около 8% компаний предлагают заработную плату от 200 тыс. руб., не ограничиваясь верхним пределом.
Заработная плата аналитика данных:
- В Москве – от 65 000 руб;
- Проектная занятость – от 165 000 руб;
- Удаленная работа – от 95 000 руб.
Необходимые навыки и скиллы для профессии Аналитик Данных
Аналитик данных должен:
- Работать с инструментами доступа и обработки данных (SQL, Google Sheets, СУБД);
- Знать языки программирования (Python, R);
- Знать основы статистики и высшей математики;
- Обладать навыками BI-аналитики;
- Использовать нейронные сети для решения реальных задач;
- Визуализировать данные путем разработки дашбордов и интерактивной графики.
Уровень профессионализма работника определяется тремя составляющими:
- Математика;
- Программные инструменты;
- Понимание бизнеса.
Онлайн-Курсы Обучения Аналитике Данных
Для старта в Профессии необходимо понять основы профессии. Поэтому изучаем для начала курсы по аналитике данных с нуля бесплатно, затем покупаем платные курсы с возможностью трудоустройства.
1. «Обучение Data Science: будущее для каждого»
Длительность курса составляет 3 урока в формате записей вебинаров и текстовых материалов.
Обратная связи нет,зато есть сертификат.
Начинка:
- Data Science: будущее для каждого. Разберёмся, почему работа с данным настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.
- Базовые навыки: с чего начать. Расскажем об обязательных навыках каждого аналитика и его инструментарии. Напишем первый код с помощью языка запросов SQL.
- Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.
2. «Введение в Data Science и машинное обучение»
Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.
Начинка
- О чём курс?
- Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
- Модель, начнём с дерева.
- Pandas, Dataframes.
- Фильтрация данных
- Группировка и агрегация.
- Визуализация, seaborn.
- Практические задания: Pandas.
- Секретный гость.
- Stepik ML contest — это ещё что такое?
- Stepik ML contest — data preprocessing.
- Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
- Немного теории и энтропии.
- Titanic: Machine Learning from Disaster.
- Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
- Последний джедай или метрики качества модели.
- Подбор параметров и ROC and Roll.
- Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
- ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
- Секретный гость.
- Stepik ML contest.
- Снова возвращаемся к деревьям.
- Random forest.
- Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
- Секретный гость.
- И на Марсе будут яблони цвести.
- Нейроэволюция.
- Трюки в Pandas.
- Вот и всё, а что дальше?
- Stepik ML contest.
Что усвоишь
- Основные понятия Data Science и Machine Learning
- Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn
Преимущества
- Начать обучение можно сразу после регистрации
- Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
- Современная программа обучения
- Изложение материала простым языком
- Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения
3. «Нейронные сети»
Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.
Нет сертификата
Начинка
- Основы линейной алгебры.
- Перцептрон и градиентный спуск.
- Алгоритм обратного распространения ошибки.
- Мониторинг состояния сети.
- Заключение.
Твои навыки после обучения
- Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
- Принципы работы нейронных сетей
- Применение нейронных сетей для решения практических задач
Преимущества
- Большая обучающая программа
- Интерактивные тесты и задачи
4. «Знакомство с R и базовая статистика»
Длительность курса составляет 20 часов, формат материала видеообучение с выполнением тестов + текстовые пометки.
Сертификат выдаётся после покупки подписки.
В этом из бесплатных курсов по Data Science разберёшь основы статистики и познакомишься с основами языка статистического программирования R.
Будешь использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Научишься рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение..
Твои науки
- Основы языка программирования R
- Статистическая обработка данных
- Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
- Тестирование гипотез
- Визуализация результатов анализа
Преимущества
- Обратная связь с преподавателями на форуме
- Гибкие сроки изучения материала
- Опытные преподаватели
- Интересная подача материала
- Хорошие примеры
- Можно получить сертификат
5. «Эконометрика»
Длительность курса составляет 30 часов в формате видеоуроков с выполнением тестов.
Выдача сертификата предусмотрена.
Ты будешь подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотришь наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии.
Изучишь базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой ты будешь работать с реальными данными, используя статистический пакет R.
Твои навыки после обучения
- Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
- Исследование закономерности в реальных данных
- Работа со случайными величинами в R
- Прогнозирование переменной y
- Проверка гипотез о коэффициентах в R
- Понимание взаимодействия переменных
Преимущества
- Насыщенная программа обучения
- Работа с материалами в удобное время
- Опытный преподаватель
- Много прикладных задач
- Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
- Общение на форуме с преподавателем
6. «Математическая статистика»
Длительность курса составляет 29 уроков в формате видео. Выполняешь домашку и тесты.
Выдаётся сертификат после обучения.
Начинка учёбы
- Выборка. Описательная статистика.
- Точечные оценки. Свойства и методы построения.
- Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
- Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
- Критерии однородности.
- Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
- Регрессионный анализ.
- Заключительный модуль.
Какие знания и навыки получите:
- Общее понимание теории вероятности
- Понимание описательной статистики
- Корреляционный анализ
- Интервальная оценка
- Методы построения точечных оценок
- Доверительные интервалы
- Регрессионный анализ
Преимущества
- Обучение возможно в любое время
- Много полезной информации в свободном доступе
- Опытный спикер
- Материалы подкреплены примерами
- Лёгкая подача информации
7. «Машинное обучение»
Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков.
Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с искусственным интеллектом.
Продолжительность обучения составляет 71 урок в формате видео + тесты с текстовыми материалами.
Обучающая программа
- Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
- Восстановление пропущенных значений.
- Поиск выбросов и аномалий.
- Кластеризация.
- Задача предсказания, линейная регрессия.
- Классификация, kNN, кросс-валидация.
- Деревья в машинном обучении.
- Линейные классификаторы.
- Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
- Ансамбли алгоритмов.
- Отбор признаков и объектов.
Твои навыки:
- Построение моделей машинного обучения
- Обработка таблиц с данными
- Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
- Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
- Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ
Платные Курсы Обучения Аналитика Данных
| Наименование | Платформа учёбы | Продолжительность | Стоимость |
| Аналитик данных | Нетология | 10 мес. | 66000 руб. |
| Аналитик данных с нуля до middle | Нетология | 12 мес. | 96000 руб. |
| Аналитика данных | SkillFactory | 6 мес. | 69000 руб. |
| Аналитика данных PRO | SkillFactory | 10 мес. | 102000 руб. |
| Python для анализа данных | SkillFactory | 2 мес. | 24000 руб. |
| SQL для анализа данных | SkillFactory | 2 мес. | 16800 руб. |
В чём фишка Платных Курсов?
- Качественное профессиональное образование является залогом успешной карьеры.
- Главным преимуществом обучения на коммерческой основе является высокое качество обучающих материалов, которые обеспечивают планомерное и глубокое изучение актуальных вопросов, а также индивидуальный подход к каждому студенту.
- Прохождение платного курса предусматривает выдачу официального документа – сертификата, подтверждающего обучение по профессии, и предъявляемого при устройстве на работу.
Заключение
Непрерывное увеличение потока информации и необходимость ее обработки делает профессию аналитика одной из наиболее востребованных. Растущий спрос со стороны нанимателей обеспечивает высокий уровень оплаты труда и удобные условия работы.
