Начать игру в крипту

Что такое аналитика данных в 2023 году и как начать разрабатывать проекты в этой профессии?

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим что такое аналитика данных и 5 Мощных онлайн-курсов для обучения аналитика данныхкоторые можно пройти абсолютно бесплатно.

Аналитик данных (Data Analyst, дата-аналитик) – специалист, который собирает данные, проверяет их на точность, полноту и достоверность, анализирует, делает выводы и составляет на их основе прогнозы, аналитические таблицы, графики, планы и рекомендации.

Не путайте аналитика данных с финансовым или политическим аналитиком. Да, все аналитики занимаются анализом информации, но не все используют при этом математику, статистику и языки программирования.

Аналитики данных востребованы в самых разных сферах деятельности, ведь различные данные собирают все – рекламные агентства и промышленные предприятия, магазины и рестораны, банки и службы доставки. Аналитик данных помогает сделать так, чтобы собранная информация приносила пользу бизнесу.

Данные, которые обрабатывает аналитик, зависят от сферы деятельности, которой он занимается. Например, аналитик в области рекламы определяет целевую аудиторию для рекламных кампаний: составляет алгоритм, с помощью которого ищет в базах данных информацию о потенциальных клиентах, анализирует рекламные стратегии с точки зрения отклика, оценивает показатели эффективности кампаний.

Главная цель аналитика данных – извлечь из полученных данных выгоду (структурировать, проверить гипотезы, отыскать закономерности и сформировать четкий вывод). Это поможет руководителю принять правильные решения по управлению компанией.

Профессиональный дата-аналитик может давать рекомендации по изменению общей стратегии бизнеса, причем эти рекомендации не будут голословными, так как они основаны не на фантазиях и эмоциях, а на точных статистических данных.

Обязанности аналитика данных

Профессиональный аналитик данных – не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы в компании, хорошо знает продукт, с которым работает, разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес, знает, какую задачу хочет решить бизнес по итогам его работы.

В результате его исследований компания может получать больше прибыли и повысить удовлетворенность своих клиентов.

Типичные задачи, которые может решить дата-аналитик

Провести А/B-тестирование

Нужно выяснить, как пользователи реагируют на цвет кнопки заказа на сайте. Аналитик тестирует два прототипа – часть посетителей видит синюю кнопку, часть красную. По истечении определенного времени на основании действий (кликов по кнопке) делает вывод, проверяет, было ли различие статистически значимо. В итоге рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить синюю или красную кнопку.

Просчитать более выгодный вариант

Юнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.

Выяснить, какой товар и в какое время больше покупают

Взять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.

Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу, а аналитика данных – исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.

Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.

Общий алгоритм работы аналитика данных

  • собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров)
  • знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать)
  • проводит предварительную обработку информации (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает)
  • интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу)
  • делает вывод
  • оформляет, визуализирует и презентует заказчику (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу)
  • составляет прогнозы, планы и рекомендации, предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

Что должен знать и уметь аналитик данных?

Ключевые навыки

  • Понимание специфики предметной области. Чтобы демонстрировать высокий показатель эффективности труда, аналитик данных должен погружаться в выбранную сферу, понимая и учитывая ее особенности при обработке информации и составлении выводов.
  • Знание инструментов для поиска лучшего в каждом отдельном случае. Это может быть внедрение SQL-запросов или машинного обучения, построение базы данных (Data Science в продакшн).
  • Организация получения, хранения и доступа к информации Data Engineering.
  • Владение средствами и методами Data Mining – интеллектуального анализа информации.
  • Знание инструментов доступа и обработки данных, электронных таблиц (SQL, СУБД, хранилища данных, ETL)
  • Знание языков программирования (Python, SAS, C++, SQL, R), чтобы писать запросы к реляционным и не реляционным базам данным.
  • Умение управлять хранилищами ETL и аналитическими системами BL.
  • Визуализация информации при помощи витрин данных Tableu, Qlick View, Power BI.
  • Умение использовать инфраструктуру Apache Hadoop.
  • Умение настроить или обучить с нуля нейросеть (машинное и глубокое обучение).
  • Понимание математики в части статистики, дискретной математики, линейной алгебры и теории вероятностей.
  • Знание системного анализа, включающего понимание методов анализа бизнес-процессов, проектного менеджмента, управления качеством.
  • Абстрактное мышление и развитый эмоциональный интеллект
  • Умение создавать прототипы
  • Знание основ статистики и математических методов
  • Выявление взаимосвязи событий и причин в метриках
  • Предоставление рекомендаций бизнесу
  • Сбор и анализ требований клиента к отчетам
  • Получение, редактирование и визуализация информации
  • Интерпретация данных с обоснованными выводами
  • Разработка требований к аналитическим инструментам, курирование их внедрения
  • Проведение А/Б тестов и исследований для принятия стратегического решения
  • Кроме программных инструментов аналитику данных необходимо развивать умения, которые помогут ему выполнять работу лучше и эффективнее. Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект. Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем, но их тоже можно формировать и развивать.

Что ждут клиенты от аналитика данных

Работодателям не нужно, чтобы аналитик данных досконально знал высшую математику. Им нужно решение конкретных практических задач для развития их бизнеса, а какими методами аналитик получит нужные данные, им совершенно неважно.

Начинающему специалисту для работы нужно хорошо знать хотя бы один язык программирования (например, Python), уметь писать запросы к базам данных SQL, понимать, как работает статистика, уметь вникать в задачи бизнеса и разбираться в бизнес-процессах.

Взрыв мозга «🔥Аналитика данных с нуля🔥»

Взрыв мозга «🔥Аналитика данных с нуля🔥»

В рамках микрокурса вы получите выжимку необходимой информации для старта в новой профессии: от необходимых навыков до секретов успешного прохождения собеседования, от кейсов до подробного разбора инструментов.

После микрокурса вы:

  • Поймёте, какие аналитики бывают и чем отличаются
  • На реальных кейсах поймете специфику работы аналитиков
  • Найдёте своё место в обилии направлений анализа данных
  • Начнёте ориентироваться в современных инструментах аналитиков
  • Узнаете, как покорить HR: секреты идеального резюме и успешного собеседования

Преимущества:

  • Экономия времени: все материалы собраны в одном месте, в удобном формате (только выжимка структурированной информации, ничего лишнего)
  • После каждого урока вам будут доступны бесплатные ресурсы для самостоятельного обучения
  • Не нужны дополнительные знания: курс подходит для новичков
  • Вы получите советы по карьерному росту от экспертов индустрии

На правах профессии «🔥Аналитика Данных🔥» от лучшей IT-школы в России

Вы научитесь работать с данными, а как результат вы получите сопровождение с наставником-экспертом до трудоустройства!

На правах профессии «🔥Аналитика Данных🔥»

400 часов теории и практики + обучение в реальной рабочей среде + мастер-классы с реальными рабочими задачами +доступ к курсу навсегда + индивидуальная проверка домашних заданий +к онсультации с экспертами каждую неделю +плюшки:

  • 5 проектов в портфолио

  • Диплом о переподготовке

  • Цепляющее резюме от опытного рекрутера

  • Подготовка к собеседованиям

  • Наставник по трудоустройству — поможет, научит, успокоит

  • Сопровождение до трудоустройства

Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.

Справитесь без опыта в IT: учим с азов
• В рассрочку на 12 месяцев
• Всего 10 часов в неделю

Пример диплома

ИИ

Начинка курса

  • Курс 1. Excel для анализа данных
  • Курс 2. Обработка данных с помощью SQL
  • Курс 3. Python для анализа данных
  • Курс 4. Решение бизнес-кейсов
  • Подготовка к трудоустройству

9 Бесплатных Курсов по Data Science для Новичков

1. «Обучение Data Science: будущее для каждого»

Один из курсов по Data Science и аналитике данных

Длительность курса составляет 3 урока в формате записей вебинаров и текстовых материалов.

Обратная связи нет,зато есть сертификат.

Начинка:

  1. 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.
  2. Базовые навыки: с чего начать. Расскажем об обязательных навыках каждого аналитика и его инструментарии. Напишем первый код с помощью языка запросов SQL.
  3. Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.

«Профессия Data Scientist»

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.

https://www.youtube.com/watch?v=AyTXdxkueE0&feature=emb_imp_woyt

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

2. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение»

Степик обучение

Начать игру в крипту

Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.

Начинка

  1. О чём курс?
  2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
  3. Модель, начнём с дерева.
  4. Pandas, Dataframes.
  5. Фильтрация данных
  6. Группировка и агрегация.
  7. Визуализация, seaborn.
  8. Практические задания: Pandas.
  9. Секретный гость.
  10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
  11. Stepik ML contest — data preprocessing.
  12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
  13. Немного теории и энтропии.
  14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
  15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
  16. Последний джедай или метрики качества модели.
  17. Подбор параметров и ROC and Roll.
  18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
  19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
  20. Секретный гость.
  21. Stepik ML contest.
  22. Снова возвращаемся к деревьям.
  23. Random forest.
  24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
  25. Секретный гость.
  26. И на Марсе будут яблони цвести.
  27. Нейроэволюция.
  28. Трюки в Pandas.
  29. Вот и всё, а что дальше?
  30. 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»

Обучение нейронным сетям

Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.

Нет сертификата

Начинка

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. 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»

Обучение статистике

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»

Экономическая метрика

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»

Аналитика данных

Длительность курса составляет 29 уроков в формате видео. Выполняешь домашку и тесты.

Выдаётся сертификат после обучения.

Начинка учёбы

  1. Выборка. Описательная статистика.
  2. Точечные оценки. Свойства и методы построения.
  3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
  4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
  5. Критерии однородности.
  6. Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
  7. Регрессионный анализ.
  8. 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»

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

  1. Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
  2. Восстановление пропущенных значений.
  3. Поиск выбросов и аномалий.
  4. Кластеризация.
  5. Задача предсказания, линейная регрессия.
  6. Классификация, kNN, кросс-валидация.
  7. Деревья в машинном обучении.
  8. Линейные классификаторы.
  9. Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
  10. Ансамбли алгоритмов.
  11. 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

8. «Машинное обучение в финансах‎»

Машинное обучение

Узнаешь о внедрении и применении ML (машинного обучения) на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдёшь несколько практических заданий с использованием языка программирования Python.

Длительность курса - аж 21 часов с применением материала.

Выдаётся сертификат платно + нет обратной связь.

Твои навыки после обучения

  • Понимание основ и принципов машинного обучения.
  • Применение языков программирования Python и Stan.
  • Применение машинного обучения на практике.
  • Основы банковского дела и финансов.

9. «Анализ данных в R‎»

Обучение языку R

Обучение длится 19 уроков, в которых ты смотришь видеоуроки и выполняешь задания с тестами. Выдача сертификата предусмотрена.

В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.

Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

Твои навыки после обучения

  • Считывание и предварительная обработка данных
  • Выполнение статистического анализа с помощью R
  • Написание собственных функций в R
  • Визуализация результатов

Плюсы:

  • Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
  • Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
  • Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
  • По окончании обучения можно получить сертификат

Заключение

Источник: https://instrukzii.ru/analitik-dannyh-sut-professii-obuchenie.html

Евгений Волик

¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru