Курс по аналитике данных от Skillfactory

От: Skillfactory

3.5/5

4 отзыва

Анализ данных

"Курс по аналитике данных" предназначен для новичков, желающих стать дипломированным аналитиком с нуля. Программа обучения рассчитана на 180 дней и состоит из нескольких частей: сквозного курса, курса "Статистика для аналитиков" и четырех тематических курсов-тренажеров. Также входят проекты, кейсы, модули, упражнения. Обучающиеся научатся работать с данными и правильно решать аналитические задачи, усвоят основы математической статистики. Овладеют приложениями визуального отображения статистических данных, основами SQL, Google Таблицами и Python, смогут пользоваться библиотеками Pandas и Numpy. Выдаётся диплом.

Записаться на курс

Сводка

Цена

от 105 000₽ 63 000₽

Рассрочка

от 200₽

Статус

Идет набор

Длительность

180 дней

Язык

Описание курса

Проводить аналитику данных в разных сферах бизнеса – от маркетинга до разработки продуктов

- Работать с данными и правильно подходить к решению аналитических задач
- Владеть основамми математической статистики
- Визуально отображать статистические данные
- Понимать принципы работы с SQL, Python, библиотеками Pandas и Numpy
- Строить систему проактивной аналитики, дашбордов и систем мониторинга

О школе

Skillfactory

Отзывы 0

Информация

Компания основана в 2016 году. Официальный сайт https://skillfactory.ru. Мы собрали и проверили более 115 отзывов об онлайн курсах Skillfactory.

Программа курса

Тренируем аналитическое мышление

По мнению работодателей, аналитическое мышление даже важнее владения конкретными инструментами:

— Сквозной курс, 24 недели, 3 ч/нед

— 15 комплексных проектов по аналитике

— 48 кейсов для всех этапов работы с данными

— Индивидуальная и групповая работа

Тренажер «Базы данных и SQL»

Согласно анализу, в 84% вакансий аналитиков с опытом от 1 до 3 лет требуется знания SQL:

— Курс-тренажёр, 3 недели, 4 ч/нед

— 6 модулей, упорядоченных по сложности

— 240 упражнений

— Подборки внешних инструментов для дополнительной практики

— Возможность задать вопросы по обучению экспертам

Курс «Статистика для аналитиков»

Математическая статистика — третье по популярности требование для кандидатов-аналитиков:

— Курс-тренажёр, 6 недель, 4 ч/нед

— 12 модулей, от базовых понятий теории вероятности до множественных регрессий

— 400 упражнений

— Возможность задать вопросы экспертам

Тренажер «Google Таблицы для анализа данных »

Владение таблицами – базовая компетенция. А решить сложные задачи, не изобретая велосипед — мастерство:

— 6 модулей, нацеленных на продвинутых пользователей

— Анализ данных и визуализация

— Подборки внешних материалов

Тренажер «Python для анализа данных»

Скриптовый язык требуется в 83% вакансий для специалистов с опытом от 1 до 3 лет. В ближайшее время владение Python станет блокирующим для роста в сфере:

— Курс-тренажёр, 8 недель, 4 ч/нед

— 16 модулей, от введения в программирование до работы с API

— 480 упражнений

— Возможность задать вопросы практикам

Инструменты

SQL

Google таблицы

Python

NumPy

Pandas

Другие курсы школы

Machine Learning PRO + Deep Learning

Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса

Профессия Data Scientist

Профессия Аналитик данных

Тестировщик ПО (QA)

Отзывы

О школе О Курсе

Рейтинг 3.5

4 отзывов

Начинал проходить курсы по анализу данных на coursera, После чего узнал о SkillFactory, поэтому я могу сравнить. ВSkillFactory, очень нравится количество практических упражнений, это позволяет гораздо лучше вникнуть в материал и понять, как применять полученные знания на практике. Так же есть чат в Slack, и через этот чат осуществляется поддержка, поддержка круглосуточная. В общем пройдя более половины курса по анализу данных, могу сказать что с удовольствием продолжу обучение и буду рекомендовать SkillFactory своим друзьям.

Отзыв взят с сайта mooc.ru

Курс “анализ данных» достаточно быстро вводит в тему анализа больших объемов, хорошо даёт знания по Pandas. После курса можно уже начинать использовать полученные данные на практике. Из отрицательного: 1.все рассмотрено бегло, но тем кому это нужно более глубокие знания найдут в интернете самостоятельно. 2.блоки которые идут после метрики рассмотрены, вообще, крайне поверхностному из разряда «такое возможно, вот вам пример». Из рекомендаций: сделать возможность прикреплять электронный сертификат, например, к резюме (посмотрите как это сделано у Microsoft)