Аналитика входит в тройку самых высокооплачиваемых сфер ИТ.
Спрос на специалистов растёт: в 2023 году число вакансий выросло на 108% по сравнению с 2022 годом.
Аналитики постоянно работают с бизнес-процессами, поэтому они могут стать управленцами и дорасти до высших менеджерских позиций.
Что изучают на курсах по аналитике
Аналитики работают на стыке трёх сфер: бизнеса, программирования и математики. На этих направлениях и строятся курсы: студентов учат создавать модели машинного обучения, применять математические модели и разбираться в экономических показателях.
Теорию закрепляют на практике — выполняют простые задания в тренажёре и готовят проекты. Например, разрабатывают модель машинного обучения, которая сможет прогнозировать отток клиентов в магазине, или проводят исследование рынка автомобилей по открытым данным.
Где работают специалисты по аналитике
В крупных компаниях, которым нужно обрабатывать большие объёмы информации, — например, в «Яндексе», VK, Ozon, «Тинькофф», Apple, Google, Amazon, Netflix.
По данным «Хабр Карьеры», средняя зарплата аналитика в России — 126 тысяч рублей в месяц. Некоторые стажёры (вчерашние студенты почти без опыта работы) могут претендовать на 55 тысяч, джуны — 90 тысяч, мидлы — 170 тысяч, а сеньоры — 260 тысяч.
Вы изучите основы работы в Google Sheets, на примере реальных рабочих кейсов научитесь визуализировать данные, строить сводные таблицы, работать с вычислительными, логическими и текстовыми функциями, массивами и прогнозированием.
Курс подойдет как для тех, кто начинает изучать сферу с нуля, так и для действующих специалистов. Во время учебы вы научитесь анализировать большие объемы данных, использовать data driven подход, а также начнете создавать дашборды с помощью Tableau, Power BI и Python. На курсе действует гарантия трудоустройства в российские и международные компании.
Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения
Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.
Освойте продвинутые навыки востребованного аналитика. Вы научитесь работать во всех популярных программах и научитесь использовать системы аналитики. После курса вы получите все навыки для роста вашей карьеры в аналитике.
Освойте самый популярный язык программирования за 3 месяца. Вы научитесь писать код на Python, работать с библиотеками, анализировать данные и создавать веб-приложения. Начнете изучение моделей машинного обучения. Курс ведут специалисты из Vezet и Сбермаркет, а домашние задания проверяет опытный наставник.
Научитесь работать с Большими данными на Python за 6 месяцеев. Вы с нуля научитесь анализировать данные, работать с базами данных, использовать BI инструменты и методы Data Science в своей работе. На курсе вы пройдете путь от новичка до уверенного аналитика данных, который требуется в любой digital-компании.
Начните карьеру в аналитике данных за 2 месяца. Вы изучите основные навыки аналитика, научитесь использовать SQL и Excel на продвинутом уровне. Решите реальные кейсы и на практике отработаете новые знания.
Научитесь работать с данными с помощью языка запросов SQL с нуля. Спикеры их Amazon и Яндекс помогут с нуля освоить навыки аналитики и работы с базами данных. Попрактикуетесь на базе данных Airbnb и сможете применять SQL в своей работе.
Бесплатный курс для тех, кто хочет попробовать себя в аналитике. Познакомитесь с востребованными профессиями в сфере аналитики, пройдёте тест на профориентацию и определите, какое направление подходит вам больше всего.
Получите глубокое понимание профессии Финансовый аналитик, его роли и функций в компании, а также ключевые навыки и инструменты, необходимые для успешной работы в этой области
Запишитесь на бесплатный воркшоп по профессии 1C-аналитика! Узнайте, какие задачи решают 1С-аналитики, перспективы и уровень дохода. Практические задания, разбор ТЗ и работа с данными.
Расскажем, кому стоит учиться и работать в сфере аналитики и работы с данными. Объясним, кто такие Data Scientist, продуктовый аналитик, игровой аналитик, дата-журналист, маркетолог-аналитик, инженер данных, аналитик bi, — и где они нужны.