Профессия Аналитик Данных

Для кого эта программа:

• Новичок
  Ваш опыт работы максимально далек от аналитики. Хотите узнать что-то новое и интересное, окунуться в компьютерную среду, и получить востребованную специальность с нуля. Вам не потребуется знаний, выходящих за рамки школьной программы. Вы получите достаточную подготовку, чтобы решать задачи аналитика уровня junior.
• Работаете в сфере IT или в банке
  В вашей текущей работе есть пересечения с аналитикой, и вы хотите профессионально расти, получив сильную базу и практику в новой области. Вы пополните свое портфолио десятком решенных задач и кейсов. Опыт работы с данными позволит вам быстрее сориентироваться в программе, пройти переподготовку и использовать ресурсы Центра карьеры для быстрого развития карьеры.
• Аналитик
  Уже работаете аналитиком или являетесь клиентом для аналитиков. Вы хотите поднять свой уровень компетенций и расширить инструментарий для текущей работы.
  На курсе вы решите кейсы из нескольких индустрий и задачи разной сложности, прокачаете знания разных аналитических фреймворков и хард скиллы.

Программа курса

Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты — Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику.
После прохождения базовой части программы вам предстоит выбрать специализацию на одном из самых актуальных направлений работы аналитика: продукте или маркетинге.

Тренажер «Google Таблицы для анализа данных»
Владение таблицами – базовая компетенция аналитика. А решить сложные задачи, не изобретая велосипед — мастерство:

• 6 модулей, нацеленных на продвинутых пользователей
• Анализ данных и визуализация
• 240 упражнений
• Подборки внешних материалов
• Возможность задать вопросы экспертам

Тренажер «Базы данных и SQL»
Согласно анализу, в 84% вакансий аналитиков с опытом от 1 до 3 лет требуется знания SQL:

• 6 модулей, упорядоченных по сложности
• 240 упражнений
• Подборки внешних инструментов для дополнительной практики
• Возможность задать вопросы по обучению экспертам

Тренажер «Python для анализа данных»
Скриптовый язык требуется в 83% вакансий для сотрудников с опытом от 1 до 3 лет. В ближайшее время владение Python станет блокирующим для роста в сфере:

• 16 модулей, от введения в программирование до работы с API
• 480 упражнений
• Подборки внешних материалов
• Возможность задать вопросы практикам

Курс «Статистика для аналитиков»
Математическая статистика — требование для кандидатов-аналитиков, на третьем месте по популярности:

• 12 модулей, от базовых понятий теории вероятности до множественных регрессий
• 400 упражнений
• Возможность задать вопросы экспертам

Курс «Построение отчетов в BI системах»
Визуализация данных и сбор дашбордов — необходимое умение для аналитиков:

• Установка и настройка Power BI
• Подключение источников данных
• Оформление результатов с помощью визуализации

Специализация на выбор

Вариант 1: Продуктовая аналитика
На продуктовой специализации вы разберетесь в основных метриках продукта, получите понимание, какие данные нужно собирать и где их хранить, научитесь структурировать информацию, строить графики, проверять гипотезы и получать ценные для бизнеса инсайты на основе аналитики данных.

• Продуктовое мышление: 3 недели
• Клиентская аналитика: 5 недель
• А/В-тестирование: 6 недель
• Data-driven культура: 2 недели

Вариант 2: Маркетинговая аналитика
На маркетинговой специализации вы научитесь настраивать сквозную аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и RFM-анализ и составлять простые и понятные отчеты и дашборды, строить гипотезы, запускать статистически обоснованное А/В-тестирование и делать грамотные выводы с использованием математического аппарата.

• Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели
• Когортный и RFM-анализ: 2 недели
• Работа с базами данных: 2 недели
• Настройка сквозной аналитики: 2 недели
• Внешние источники данных: 2 недели
• Инструменты анализа данных: 2 недели
• А/В-тесты — статистика и математика: 2 недели
• А/В-тесты — проблемы при А/В-тестировании и их решение: 2 недели

Ключевые навыки

• Принимаю решения на основе data-driven подхода
• Выстраиваю сквозную аналитику в компании с нуля
• Автоматизирую обработку данных
• Умею обрабатывать большой объём данных при помощи Pytho
• Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчёты специалистам других отдело
• Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе анализа данных
• Создаю аналитическую архитектуру с учётом особенностей бизнеса
• Разрабатываю аналитические дашборды с учётом специфики бизнеса
• Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей
• Понимаю, что нужно проанализировать до и после запуска продукта или новой фичи
• Разбираюсь в многообразии метрик и настройке систем аналитики
• Провожу A/B-тесты, выстраиваю гипотезы, проверяю и отсеиваю неработающие
• Измеряю эффективность каналов продвижения
• Использую прикладную математику для аналитических решений в маркетинге и бизнес-аналитике