Кто такой этот Аналитик в 2022 году и какая его зарплата? Обзор профессии, курсы.

🔥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

Аналитик в 2022 году

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»

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.

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

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

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.

Евгений Волик

Хэй! Занимаюсь написанием полезных статей на своём блоге. Выжимаю из темы максимум, поэтому оставайся со мной! Ведь тебя ждёт путешествие в мир онлайн-обучения, финансов и саморазвития.

Не забудь подписаться, для тебя есть подарок.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru