🔥Привет, друзья! Сегодня рассмотрим ТОП профессию в сфере интернет — аналитик.
Разберём основные требования, необходимые навыки для получения этой профессии, уровень зарплат и сможем дать список из курсов для обучения аналитика.
Аналитик — это человек, который анализирует большие объёмы информации и помогают бизнесу совершенствоваться.
Рекомендую не торопиться закрывать эту страницу, потому что вы упустите возможность получить хорошую профессию с большой зарабатной платой.
Обязательно дочитываем статью до конца, ведь в конце статьи будет приятный бонус.
⚡️А мы начинаем! ⚡️
Что делают аналитики и чем занимаются?
Обязанности на примере одной из вакансий:
- Сбор, анализ требований к системе;
- Формализация и согласование требований;
- Передача требований в разработку;
- Консультации членов команды;
- Согласование тестовых сценариев;
- Участие в тестировании разработанных компонентов, при необходимости;
- Участие в подготовке документации;
Что должен уметь аналитик?
Требования к аналитикам:
- Понимание стандартных алгоритмов;
- Понимание принципов построения архитектуры систем;
- Понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения;
- Понимание способов интеграции между системами (SOAP/REST/шина данных/прямые запросы), знакомство с форматами XML, JSON;
- Опыт написания проектной документации (ТЗ, спецификации);
- Опыт работы с Confluence и Jira;
- Опыт работы системным и/или бизнес-аналитиком от 1 года;
- Умение работать с большим объемом информации и в режиме многозадачности;
Зарплата специалистов
Количество вакансий с указанной зарплатой аналитика по всей России:
- от 80 000 руб. – 11 595
- от 145 000 руб. – 5 219
- от 215 000 руб. – 1 939
- от 285 000 руб. – 945
- от 350 000 руб. – 402
Обучение на аналитика в 2022 году — Рейтинг 5 сайтов
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.
«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
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
Как стать аналитиком и где учиться?
Варианты обучения для аналитика с нуля:
- Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого.
- Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей.
