Курс по аналитике данных от Skillfactory

От: Skillfactory
3.5/5
4 отзыва

"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.

Сводка

Цена
от 105 000₽ 63 000₽
Рассрочка
от 200₽
Статус
Идет набор
Длительность
180 дней
Язык
ru

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

Отзывы

Рейтинг 3.5
4 отзывов
1 год назад
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
1 год назад
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)
Отзыв взят с сайта mooc.ru