Data Analyst с нуля
Годовая онлайн-профессия по аналитике данных: от математики и статистики до SQL, Python и Power BI, с четырьмя блоками практики - продуктовая, маркетинговая, финансовая аналитика и работа с BI-дашбордами.
Мнение редакции
Сильная сторона этой программы - двухуровневая структура: сначала студент получает математическую и статистическую базу, а не сразу бросается в инструменты, что снижает риск поверхностных знаний. Дальше практика разложена на четыре прикладных направления - продажи, маркетинг, продукт и финансы, - и это удачно, потому что аналитик на реальной работе редко ограничивается одной темой. Инструментарий закрывает весь стандартный стек: SQL для выгрузки данных, Python для обработки, Power BI и Excel для визуализации и дашбордов. Преподавательский состав выглядит убедительно - аналитики и дата-сайентисты из VK, Сбера, ВТБ и Wrike. Из минусов: несмотря на упоминание программы поддержки в трудоустройстве на сайте школы, официальной гарантии работы курс не даёт, а девятимесячная длительность требует системной вовлечённости на протяжении почти года.
Плюсы
- Двухуровневая структура: сначала база - математика и статистика, потом инструменты
- Практика на четырёх типах бизнес-задач: продажи, маркетинг, продукт, финансы
- Полный инструментальный стек: SQL, Python, Excel, Power BI
- Кураторы - практикующие аналитики из VK, Сбера и ВТБ
- Два проекта на реальных данных в портфолио
Минусы
- Официальной гарантии трудоустройства нет
- Девять месяцев обучения требуют системной вовлечённости почти год
- Полная цена без скидки заметно выше акционной - ориентируйтесь на актуальную стоимость
Кому подходит
Новичкам без опыта в аналитике
Курс даёт математическую базу и инструменты с нуля, дополнительных знаний не требуется.
Маркетологам и менеджерам
Тем, кто хочет принимать решения на основе данных, а не только интуиции.
Разработчикам и смежным специалистам
Тем, кто хочет добавить в резюме навык работы с бизнес-данными и BI-инструментами.
Обзор курса
Первый уровень программы - это фундамент: студенты разбирают, как аналитик собирает бизнес-требования, выгружает данные из разных источников и проводит разведочный анализ, формулирует и проверяет гипотезы. Параллельно идут два математических блока - основы математики для Data Science с регрессиями и матрицами, а также статистика и теория вероятностей со случайными величинами и статистическими тестами. Этот уровень завершается индивидуальным проектом: от загрузки данных до внедрения простой модели.
Второй уровень - прикладная часть Data Analyst, построенная на четырёх реальных кейсах: аналитика продаж в FMCG, маркетинговая аналитика, продуктовая аналитика в ритейле и финансовая аналитика. Здесь студенты учатся работать с SQL-запросами, выгружать данные через Python, находить аномалии и выбросы, строить графики и прогнозы в Excel, а также собирать полноценные воронки продаж и дашборды в Power BI.
Отдельное внимание уделено soft-скиллам: как провести интервью для сбора требований, как задокументировать задачу, как оформить понятный аналитический отчёт и презентовать выводы - то, что часто упускают более узкие курсы по инструментам.
Итоговая практика разделена на три направления: продуктовая аналитика с разбором A/B-тестов, маркетинговая аналитика с расчётом конверсий и LTV, и BI-аналитика с план-факт анализом и дашбордами. Оба защищённых проекта - на реальных данных, их можно показывать в портфолио на собеседованиях.
Программа курса
1Введение в работу с данными
2Математика для Data Science
3Статистика и теория вероятностей
4SQL для аналитика
5Python для выгрузки и обработки данных
6Визуализация в Excel
7Дашборды и воронки в Power BI
8Продуктовая аналитика
9Маркетинговая аналитика
10Финансовая и BI-аналитика
Чему вы научитесь
- Писать SQL-запросы для выгрузки и агрегации данных
- Обрабатывать данные на Python и находить аномалии
- Строить дашборды и воронки продаж в Power BI
- Визуализировать тренды и прогнозы в Excel
- Анализировать результаты A/B-тестов
- Рассчитывать конверсии и LTV в маркетинговой аналитике
- Готовить аналитические отчёты и презентовать выводы
Ваши будущие работы
Проект по продуктовой или маркетинговой аналитике
Анализ A/B-теста или расчёт конверсий и LTV рекламных кампаний на реальных данных.
Проект по BI-аналитике
План-факт анализ и сборка дашборда, показывающего влияние подразделений на бизнес-показатели.
Как проходит обучение
Смотрите видео
Тематические видео разной длительности, доступ бессрочный.
Выполняете практику
После теории - практическая работа или тест на реальных данных.
Получаете обратную связь
Кураторы-практики проверяют задания и помогают со сложными темами.
Защищаете проекты
Два итоговых проекта на реальных данных пополняют портфолио.
Спецификация
| Школа | Skillbox |
|---|---|
| Формат | Онлайн, видеоуроки + практика |
| Длительность | 9 месяцев (3-5 часов в неделю) |
| Уровень | С нуля |
| Документ | Сертификат Skillbox (гослицензия, налоговый вычет 13%) |
| Рассрочка | 3 833 ₽ × 18 мес |
| Доступ | Бессрочный, включая обновления курса |
Часто задаваемые вопросы
Нужна ли математическая подготовка?
Сколько времени занимает обучение?
Какие инструменты изучаются?
Помогут ли с трудоустройством?
Какой документ выдают после обучения?
Есть ли рассрочка?
Можно ли учиться без опыта в программировании?
Отзывы о курсе «Data Analyst с нуля»
Кураторы из крупных компаний дают конкретные комментарии
После базы легче даётся Power BI
Дашборды в Power BI получаются рабочими, не игрушечными
После базы легче даётся Power BI
Кураторы из крупных компаний дают конкретные комментарии