Аналитик данных 2.0
Курс ProductStar «Аналитик данных 2.0»: восемь месяцев на профессию с нуля, Excel и Access, продуктовая аналитика, A/B-тесты, веб-аналитика, Yandex DataLens и SQL с дипломным проектом.
Мнение редакции
Программа собрана вокруг связки Excel, BI и SQL, и это осознанный выбор: школа готовит не датасайентиста, а аналитика, который закрывает отчётность и продуктовые вопросы бизнеса. Первая ступень идёт от загрузки и очистки данных к дашбордам и автоматизации на VBA, потом даёт метрики, когортный анализ и юнит-экономику, отдельными блоками разбирает A/B-тестирование со статистикой и веб-аналитику в Яндекс Метрике, а заканчивается BI-системой Yandex DataLens.
Вторая ступень целиком отдана SQL: извлечение и фильтрация, преобразование дат, группировки, объединение таблиц, подзапросы, оконные функции, ускорение запросов и практический проект. После него остаётся диплом.
Python здесь нет, и это честно проговорено в вопросах и ответах: за прогнозными моделями школа отправляет на отдельный курс Data Scientist. Для входа в профессию через отчётность и продуктовую аналитику набор рабочий, для вакансий с требованием Python и Pandas придётся доучиваться отдельно.
Плюсы
- порядок тем совпадает с порядком требований в вакансиях джуна: сначала Excel и отчётность, потом метрики и эксперименты, затем BI и SQL
- SQL разобран не поверхностно: подзапросы, объединение таблиц, оконные функции, оптимизация и ускорение запросов, работа с текстом
- A/B-тестирование вынесено в отдельный блок с основами математической статистики, доверительными интервалами и ограничениями методов
- веб-аналитика доведена до практики: счётчики, цели, отчёты, сквозная аналитика и A/B-тесты внутри Яндекс Метрики
- BI-часть на Yandex DataLens закрывает подключение источников, датасеты, чарты, дашборды, доступы и геоаналитику
- школа честно говорит, что прогнозные модели не входят в курс, и отправляет за ними на отдельную программу
Минусы
- проекты VK, Билайна и ПочтаТеха обещаны в шапке, но в описании модулей не появляются: практика названа только учебными проектами
- блок с преподавателями общий для всей линейки: перечислены в основном продакт-менеджеры, а кто ведёт SQL и статистику, не указано
- Python и Pandas в программе отсутствуют, а часть вакансий аналитика данных требует их уже на входе
- срок доступа к материалам после окончания на странице не назван, хотя у мини-курсов школы он указан прямо
Кому подходит
Тем, кто входит в аналитику с нуля
Программа начинается с базовой работы в Excel и объясняет инструменты последовательно. Требований к образованию и опыту страница не выдвигает.
Специалистам, которые уже делают отчёты руками
Маркетологам, менеджерам и экономистам, живущим в таблицах: курс добавляет к Excel метрики, эксперименты, BI и SQL, то есть переводит отчётность на инструменты аналитика.
Тем, кому нужна аналитика для продукта, а не для науки
Юнит-экономика, когорты, A/B-тесты и веб-аналитика закрывают продуктовые задачи. Машинное обучение здесь не рассматривается принципиально.
Кому курс не подойдёт
- тем, кто целится в Data Science и машинное обучение: Python, Pandas и модели прогноза в программу не входят
- тем, кому нужен документ установленного образца: страница описывает только обучение, вид документа не назван
- тем, кто хочет учиться в группе с расписанием и живыми разборами: формат асинхронный, вебинары на странице не обещаны
Чем отличается от других курсов направления
Соседи по направлению дают вилку от четырёх тысяч до 132 тысяч рублей, и разница в них принципиальная. «Аналитик данных с нуля» Merion Academy за 24 890 рублей и связки Компьютерной Академии TOP за 4 440 и 5 450 рублей короче и дешевле, но и глубина там другая. «Профессия Аналитик данных» SkillFactory за 131 814 рублей стоит вдвое дороже и включает Python. Этот курс занимает середину: восемь месяцев, Excel, BI и SQL без программирования. Выбирать его стоит, если нужна отчётность и продуктовая аналитика, а не модели.
Обзор курса
Кто стоит за курсом
Блок с преподавателями на странице тот же, что и на курсе продакт-менеджера: продакт Т-Банка, бывший CPO Skyeng, CPO Lectera, директор по маркетингу OWOX BI, продакт Joom. Аналитик среди них один, системный аналитик Альфа-банка. Кто именно ведёт блоки по SQL и статистике, страница не говорит.
Как устроена нагрузка
Заявлено 300 с лишним часов за восемь месяцев, около девяти часов в неделю. Обучение асинхронное: все уроки открыты, дедлайнов нет, темп выбирает студент. Практика встроена в каждый блок, у первой ступени есть промежуточные проекты по продуктовой аналитике b2b и итоговый проект по визуализации, у второй практический проект по SQL и дипломная работа.
Что входит в стоимость
Тарифов нет, цена единая: 63 000 рублей одним платежом с дополнительной скидкой либо 2 917 рублей в месяц при оплате частями. Школа работает с сервисом «Яндекс Сплит» и банками-партнёрами, срок платежей доходит до 36 месяцев без переплат. Отдельным пунктом обещано, что материалы обновляются вместе с рынком, но срок доступа к ним на странице не назван.
Где программа проседает
Шапка обещает практику на проектах VK, Билайна и ПочтаТеха, а в описании модулей названы только учебные проекты: b2b-аналитика, задание по визуализации и практика LEGO по SQL. Ни одна из трёх компаний в программе не встречается. Второе слабое место: срок доступа к материалам не указан, хотя мини-курсы школы этот срок называют прямо. Третье: зарплатные цифры от 90 до 150 тысяч рублей относятся к рынку и не подкреплены ни выборкой, ни данными по выпускникам.
Программа курса
1Аналитика данных в Excel
2Продуктовая аналитика
3A/B-тестирование
4Веб-аналитика и Яндекс Метрика
5Инструменты анализа и визуализации: Yandex DataLens
6SQL для анализа данных
7Дипломная работа
Чему вы научитесь
- очищать, сводить и анализировать данные в Excel, вести базу в Access
- автоматизировать расчёты и отчёты на VBA
- считать продуктовые метрики, юнит-экономику и проводить когортный анализ
- планировать A/B-тесты и оценивать результат статистическими методами
- настраивать счётчики, цели и сквозную аналитику в Яндекс Метрике
- строить дашборды и чарты в Yandex DataLens и раздавать доступы
- писать SQL-запросы с группировками, объединениями, подзапросами и оконными функциями
- оформлять аналитический проект так, чтобы его можно было показать работодателю
Как проходит обучение
Асинхронно, без дедлайнов
Уроки открыты сразу, темп выбирает студент. Лекции смотрятся с телефона, для практики нужен компьютер.
Две ступени: инструменты, затем SQL
На первой ступени пять блоков от Excel до BI, на второй SQL и дипломная работа.
Практика в конце каждого крупного блока
Проект по продуктовой аналитике b2b, итоговый проект по визуализации в DataLens, практический проект по SQL.
Материалы обновляются
Школа обещает поддерживать актуальность программы и регулярно её обновлять, отвечая на этот вопрос в блоке вопросов и ответов.
Помощь с трудоустройством
Школа помогает с трудоустройством: составление резюме, подготовка к собеседованию, подбор вакансий.
Со страницы курса: «Соберёте работающее резюме. Оформлять проекты для портфолио и защищать диплом. ProductStar: с активным сообществом специалистов и каналом актуальных вакансий.»
Часто задаваемые вопросы
Есть ли в курсе Python?
Подойдёт ли курс без опыта?
Правда ли, что практика идёт на проектах VK и Билайна?
Сколько длится обучение?
Как оплатить частями?
Останется ли доступ к материалам после курса?
Отзывы о курсе «Аналитик данных 2.0»
Оставить отзыв о курсе
Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.
Это отзывы о других программах школы ProductStar: они говорят о школе в целом, а не об этом курсе.
Все отзывы школы собраны на её странице.
Похожие курсы по направлению
Аналитика больших данных i
Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне: строить BI-системы, проектировать хранилища, ставить онлайн-эксперименты и обучать модели. Сможете…
Аналитик данных i
Вы научитесь писать SQL-запросы, считать статистику и доводить данные до бизнес-выводов. Сможете собрать портфолио из десятка проектов и…
Аналитик данных i
Вы научитесь собирать данные SQL-запросами, чистить их в Pandas, строить дашборды в DataLens и считать продуктовые метрики. Сможете…
Аналитик данных расширенный i
Вы научитесь доставать данные SQL-запросами, чистить и исследовать их в Python, собирать дашборды в DataLens, а в расширенной…
Аналитик данных i
Вы научитесь доставать данные запросом, считать метрики и объяснять бизнесу, что они значат. Сможете собрать дашборд, проверить гипотезу…
Инженер данных с нуля i
Вы научитесь профессии инженера данных с нуля: писать код на Python, проектировать базы в PostgreSQL, собирать многослойные DWH…
Дата-инженер: расширенный курс i
Вы научитесь строить инфраструктуру данных целиком: писать SQL, поднимать и настраивать кластеры, проектировать хранилище, собирать ETL-процессы и витрины,…
Аналитик данных + стажировка i
Вы научитесь доставать данные из базы запросами на SQL с агрегатами, подзапросами и оконными функциями, обрабатывать их на…