В современном мире, насыщенном данными, умение анализа и интерпретации информации становится ключевым элементом успеха в различных областях. Аналитика данных – это не просто набор технических навыков, но и способность извлекать ценные инсайты из множества информации.

Однако, обучение этой ценной компетенции не всегда доступно и доступно. В этом контексте бесплатные онлайн-курсы становятся неоценимой возможностью для тех, кто стремится развивать свои навыки в области аналитики данных.

А вот таблица с лучшими обучающими программами, которые помогут вам освоить аналитику с нуля:

КурсЧему научитесьВыдача сертификатаСтоимость курса
1Анализ Данных от Sky ProНа этом курсе вы освоите основы сбора и анализа данных, научитесь использовать инструменты для визуализации данных и извлекать ценные инсайты, которые помогут в принятии бизнес-решений.ДАСмотреть на сайте
2Аналитик данных от GeekBrainsЗдесь вы получите навыки работы с большими объемами данных, изучите методы машинного обучения для анализа данных и разовьете способность к критическому мышлению для интерпретации результатов.ДАСмотреть на сайте
3Полный курс по анализу данных от SkillFactoryЭтот курс предлагает комплексное погружение в мир анализа данных, включая продвинутые методики статистического анализа, обработку и очистку данных, а также базовые принципы работы с искусственным интеллектом.ДАСмотреть на сайте
1

Введение в аналитику – Skillbox

Лидер категории
1 Введение в аналитику - Skillbox

Погружение в мир аналитики начинается с понимания того, как работают аналитики и как можно стать одним из них. Введение в аналитику от Skillbox – это бесплатная возможность для тех, кто хочет исследовать эту область. Участники курса познакомятся с различными востребованными профессиями в сфере аналитики, пройдут тест на профориентацию и определят, какое направление им подходит больше всего. Курс включает в себя 11 направлений и объясняет сложные вещи на простых примерах из жизни​​.

Аналитики играют ключевую роль в помощи бизнесу оптимизировать процессы, выстраивать взаимодействие с разработкой, находить зоны роста и принимать решения, подкрепленные реальными цифрами и инфографикой. В наборе данных аналитики видят закономерности, которые сложно заметить другим, что делает их труд востребованным и хорошо оплачиваемым компаниями​​.

Аналитика является обширной сферой с множеством специализаций, подходящих как технически ориентированным людям, так и тем, кто предпочитает работу с бизнесом, разработку презентаций и инфографики. Этот курс подходит всем, от “технарей до мозга костей” до “гуманитариев”​​.

Вы научитесь основам аналитического мышления, ориентироваться в аналитических профессиях, понимать, как развиваться в аналитике, работать с базами данных, использовать Excel и Python для анализа данных, создавать графики и диаграммы для визуализации результатов, а также применять методы аналитики в повседневной жизни​​​​​​.

Изучить курс
2

Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней от Skillbox

2 Data Science с нуля_ пробуем профессии на практике за 5 дней от Skillbox

Погрузитесь в захватывающий мир Data Science с мини-курсом “Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней” от Skillbox. Этот курс предлагает всестороннее введение в три основные направления Data Science: машинное обучение, дата-инженерию и дата-аналитику. Вы не только узнаете теоретические основы, но и познакомитесь на практике с языками программирования Python и SQL, освоите работу с нейросетями и научитесь визуализировать данные​​​​​​.

Курс включает в себя четыре занятия, каждое из которых представляет собой видеоматериалы продолжительностью от 30 минут до полутора часов. Акцент сделан на практическое применение знаний, благодаря чему вы сможете не только усвоить теоретические основы, но и углубиться в конкретные примеры работы в этой области​​.

После каждого видео у вас будет возможность выполнить практическую работу, что позволит закрепить полученные знания. Вы сможете самостоятельно проверить свои результаты или обсудить их с экспертом на вебинаре в конце курса. Это даст вам возможность не только понять материал, но и применить его на практике, а также получить обратную связь от профессионалов​​.

В целом, этот курс предлагает уникальную возможность познакомиться с различными аспектами Data Science и определить, какое направление вам ближе. С помощью ряда практических заданий вы сможете применить свои новые знания и навыки на практике, что сделает ваше обучение еще более ценным и эффективным​​​​.

Изучить курс
3

Анализ данных просто и доступно от Stepik

Лидер категории
3 Анализ данных просто и доступно от Stepik

Погружение в мир Data Science начинается с понимания трех главных направлений этой области: машинное обучение, дата-инженерия и дата-аналитика. Мини-курс “Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней” от Skillbox предоставляет уникальную возможность узнать, чем занимаются специалисты по Data Science и насколько они востребованы. Участники курса познакомятся на практике с языками Python и SQL, нейросетями и визуализацией данных, что поможет им решить, какая специальность им ближе​​​​.

Курс предназначен для тех, кто хочет влиться в IT и познакомиться с одним из самых востребованных IT-направлений. Участники выполнят практические задания, чтобы определить, какая специальность в Data Science им наиболее интересна и подходит.

Изучить курс
4

Microsoft Power BI от Microsoft

курсов аналитики данных

Исследуйте и освойте искусство подключения к данным и их визуализации с помощью Microsoft Power BI, позволяя вам мастерски управлять языком и региональными параметрами данных, чтобы принимать обоснованные решения на основе информации.

Этот курс предоставляет возможность погрузиться в мир анализа данных с использованием Microsoft Power BI от Microsoft. Вы научитесь не только подключаться к данным, но и создавать креативные и информативные визуализации, которые помогут вам и вашей организации видеть данные в новом свете.

Получите навыки, которые позволят вам максимально эффективно использовать инструменты анализа данных и делать обоснованные выводы. Приготовьтесь к тому, чтобы стать настоящим экспертом в области аналитики данных с помощью Microsoft Power BI.”

Изучить курс
5

Профессиональная сертификация 'Google Data Analytics'

курсов аналитики данных

Курс предоставляет глубокое понимание методов и процессов, используемых младшими и ассоциированными аналитиками данных в их ежедневной практике. В рамках обучения вы овладеете следующими ключевыми аналитическими навыками и инструментами:

  1. Очистка данных: Вы научитесь правильно подготавливать данные для анализа, устраняя ошибки и несоответствия.

  2. Анализ данных: Курс позволит вам выявлять важные закономерности и тренды в данных.

  3. Визуализация данных: Вы научитесь создавать информативные и привлекательные визуализации данных, что делает анализ более доступным и наглядным.

  4. Инструменты: Вы познакомитесь с основными инструментами, применяемыми в анализе данных, такими как электронные таблицы, SQL для работы с базами данных, R-программирование и инструмент визуализации Tableau.

  5. Практика: Курс включает в себя практические задания, которые помогут вам закрепить полученные навыки и научиться применять их на практике.

  6. Визуализация и презентация: Вы узнаете, как эффективно визуализировать и представлять результаты анализа данных в виде дашбордов, презентаций и на популярных платформах для визуализации.

Этот образовательный процесс поможет вам подготовиться к карьере в области анализа данных, предоставляя необходимые знания и навыки для успешного решения аналитических задач и выполнения профессиональных обязанностей.

Изучить курс
6

Big Data и Data Science: начни погружение с нуля от Stepik

6 Big Data и Data Science_ начни погружение с нуля от Stepik

Курс предоставляет введение в Big Data и Data Science, с целью познакомить участников с основными концепциями и методами в этой области. Программа включает четыре модуля:

  1. Погружение в науку о данных.
  2. Введение в анализ данных.
  3. Сбор, обработка и хранение данных.
  4. Soft Skills и управление проектами.

Каждый модуль предоставляет участникам необходимые знания и навыки для работы с данными и понимания сферы Data Science.

Изучить курс
7

Google analytics course – youtube

7 Google analytics course - youtube

Данный курс предназначен для опытных специалистов в области веб-аналитики, которые стремятся усовершенствовать свои знания и навыки. Он ориентирован на тех, кто уже имеет опыт работы с веб-аналитикой и хочет расширить свой арсенал инструментов и глубже понять принципы анализа данных.

В рамках данного курса вы:

  1. Освоите продвинутые методы настройки и использования Google Analytics, что позволит вам получать более детальную и ценную информацию о поведении пользователей на веб-сайтах.

  2. Углубитесь в процесс сбора и анализа данных, освоите передовые техники и инструменты для более точного и полного анализа веб-трафика.

  3. Познакомитесь с передовыми методами интерпретации данных, что поможет вам выявлять ключевые тренды и паттерны в пользовательском поведении.

  4. Научитесь принимать более обоснованные и стратегические решения на основе данных, что повысит эффективность вашей работы в области веб-аналитики.

Этот курс предоставляет уникальную возможность для профессионалов веб-аналитики углубить свои знания и навыки, что в свою очередь поможет им стать более компетентными и востребованными специалистами в данной области.

Изучить курс
8

Введение в базы данных – Stepik

8 Введение в базы данных - Stepik

Введение в мир баз данных с Stepik представляет интересное путешествие в область данных и информационных систем. Здесь вы познакомитесь с историей и эволюцией систем обработки структурированных данных, а также разнообразными методами и подходами к обработке информации.

Основой программы обучения является изучение и практическое применение SQL (Structured Query Language) для работы с данными в SQL-системах управления базами данных. В процессе обучения вы будете использовать СУБД MySQL для выполнения различных практических задач, что поможет вам овладеть этим мощным инструментом для работы с данными.

Значительная часть курса посвящена проектированию реляционных баз данных и анализу аномалий, связанных с структурированными данными. Вы узнаете, как создавать базы данных, которые будут эффективными и соответствовать требованиям конкретных проектов.

В рамках программы также будет рассмотрено применение SQL-баз данных в приложениях, введена концепция ORM (Object-Relational Mapping), а также представлены области применения NoSQL-систем.

Изучить курс
9

Базы данных от Stepik

9 Базы данных от Stepik

Наши следующие шаги в мире баз данных начинаются с изучения и практического применения SQL – языка, который позволяет создавать, изменять и управлять данными в реляционных базах данных. В ходе выполнения практических задач, мы будем использовать СУБД MySQL, чтобы закрепить навыки в реальных сценариях.

Этот курс также подробно рассматривает процесс проектирования реляционных баз данных, обучает правилам формирования запросов и предоставляет понимание основных методов индексации данных. Мы также углубимся в вопросы управления данными через использование транзакций и настройки прав доступа.

Кроме того, курс предоставит обзор современных тенденций в области науки о данных, особенно в контексте Big Data. Мы рассмотрим сферы применения NoSQL баз данных и представим вам современные подходы к обработке больших данных.

Изучить курс
10

Анализ данных в R – Stepik

10 Анализ данных в R - Stepik

R. Участники научатся легко манипулировать данными, применяя как стандартные методы R и Rstudio, так и специализированные пакеты и библиотеки. Мы рассмотрим основные методы статистического анализа, включая t-тест, корреляцию, регрессию, дисперсионный и регрессионный анализ, а также научимся создавать собственные функции в R. Особое внимание будет уделено визуализации результатов анализа.

Этот курс разработан на основе программы Института биоинформатики и предоставит вам всесторонние навыки анализа данных с использованием R, что будет полезно в различных областях, требующих статистической обработки и визуализации данных. Присоединяйтесь к нам, чтобы расширить свои знания и уверенность в работе с данными.

Изучить курс
11

Интерактивный тренажер по SQL от Stepik

Интерактивный тренажер по SQL от Stepik

В этом обучающем курсе большинство шагов — это практические задания на создание SQL-запросов. Каждый шаг включает минимальные теоретические аспекты по базам данных или языку SQL, примеры похожих запросов и пояснение к реализации.

Для создания, выполнения и отладки SQL-запросов используется платформа Stepik, на свой компьютер ничего дополнительно устанавливать не надо.

Сложность запросов возрастает по мере прохождения курса. Сначала они формулируются для отдельных таблиц, а затем для баз данных, разработанных для предметных областей, таких как “Интернет-магазин”, “Тестирование”, “Абитуриент”. Причем в процессе выполнения шагов решаются практические задачи из выбранной предметной области.

Каждый учащийся может придумать свои задания на создание SQL-запросов. В курсе есть модуль, в котором размещаются лучшие из них.

Данный курс направлен на то, чтобы научить слушателя создавать базы данных и реализовывать запросы к ним на языке SQL для различных предметных областей.

Кому подойдет данный курс?

  • начинающим аналитикам;
  • разработчикам;
  • маркетологам.
Изучить курс
  1. Основы аналитики данных.
  2. Инструменты аналитики данных.
  3. Загрузка и очистка данных.
  4. SQL для аналитиков данных.
  5. Визуализация данных.
  6. Анализ временных рядов.
  7. Статистический анализ данных.
  8. Машинное обучение в аналитике данных.
  9. Обработка больших данных.
  10. Предобработка данных.
  11. Работа с базами данных.
  12. Создание дашбордов в BI-инструментах.
  13. Оптимизация запросов в базах данных.
  14. Анализ данных с использованием Python (Pandas, NumPy).
  15. Работа с API и внешними источниками данных.
  16. Аналитика в маркетинге: метрики и KPI.
  17. Прогнозирование и моделирование данных.
  18. Этика и безопасность данных.
  19. Проекты по анализу данных.
  20. Карьерные перспективы в аналитике данных.

Общие курсы

Общие курсы – это ваш билет в мир Data Science. Они закладывают основы, необходимые для дальнейшего изучения этой обширной области.

Блоги компаний по аналитике

Помимо изучения теории, важно также практиковать полученные знания. Блоги – отличный источник примеров решения конкретных задач.

SQL и базы данных

Python

Тренажеры SQL и Python

Статистика

Визуализация

А/Б тестирование

Google Tag manager – менеджер тегов.

Яндекс Метрика – “Школа Метрики”. И также тестовый аккаунт 

FAQ – ответы на вопросы читателей

Что такое анализ данных и почему он важен?

Анализ данных – это процесс извлечения информации из данных. Он включает в себя сбор, обработку и анализ данных с целью выявления закономерностей и тенденций. Анализ данных используется в самых разных областях, включая бизнес, науку, здравоохранение и правительство.

Анализ данных важен по нескольким причинам. Во-первых, он может помочь нам понять мир вокруг нас. Анализ данных может быть использован для изучения поведения потребителей, выявления новых рынков и разработки новых продуктов и услуг. Во-вторых, анализ данных может помочь нам улучшить принятие решений. Анализ данных может быть использован для прогнозирования будущих событий, выявления проблем и разработки решений. В-третьих, анализ данных может помочь нам сэкономить деньги. Анализ данных может быть использован для оптимизации процессов, повышения эффективности и снижения затрат.

Вот несколько конкретных примеров того, как анализ данных используется в современном мире:

  • Бизнес: компании используют анализ данных для повышения продаж, оптимизации маркетинга и улучшения обслуживания клиентов. Например, Amazon использует анализ данных для рекомендаций продуктов, а Netflix – для рекомендаций фильмов и телешоу.
  • Наука: ученые используют анализ данных для изучения сложных явлений, таких как изменение климата и распространение болезней. Например, Национальная метеорологическая служба США использует анализ данных для прогнозирования погоды, а Центры по контролю и профилактике заболеваний США используют анализ данных для отслеживания распространения заболеваний.
  • Здравоохранение: медицинские работники используют анализ данных для диагностики заболеваний, разработки новых методов лечения и улучшения качества медицинской помощи. Например, больницы используют анализ данных для отслеживания показателей здоровья пациентов, а страховые компании используют анализ данных для принятия решений о покрытии.
  • Правительство: правительства используют анализ данных для принятия решений, обеспечения безопасности и предоставления услуг. Например, Министерство обороны США использует анализ данных для отслеживания угроз безопасности, а Министерство внутренних дел США использует анализ данных для отслеживания преступности.

Анализ данных является быстро развивающейся областью. По мере того, как технологии анализа данных продолжают развиваться, мы будем все больше использовать их для решения сложных проблем и улучшения нашей жизни.

Какие инструменты и технологии являются ключевыми в аналитике данных?

Ключевыми инструментами и технологиями в аналитике данных являются следующие:

  • Сбор данных: сбор данных является первым шагом в анализе данных. Данные можно собирать из различных источников, таких как базы данных, файлы, датчики и социальные сети.
  • Обработка данных: после сбора данных их необходимо обработать, чтобы они были готовы к анализу. Это может включать в себя удаление дубликатов, заполнение пропусков и преобразование данных в нужный формат.
  • Анализ данных: анализ данных – это процесс извлечения информации из данных. Это может быть сделано с помощью различных методов, таких как статистический анализ, машинное обучение и искусственный интеллект.
  • Визуализация данных: визуализация данных – это процесс представления данных в графическом виде. Это может помочь сделать данные более понятными и интерпретируемыми.

Вот некоторые конкретные инструменты и технологии, которые используются в аналитике данных:

  • Средства сбора данных: средства сбора данных используются для сбора данных из различных источников. Примерами средств сбора данных являются базы данных, файлы, датчики и веб-скрейперы.
  • Средства обработки данных: средства обработки данных используются для обработки данных, чтобы они были готовы к анализу. Примерами средств обработки данных являются пакеты программного обеспечения, такие как Python и R.
  • Средства анализа данных: средства анализа данных используются для извлечения информации из данных. Примерами средств анализа данных являются статистические пакеты программного обеспечения, такие как SPSS и SAS.
  • Средства визуализации данных: средства визуализации данных используются для представления данных в графическом виде. Примерами средств визуализации данных являются Tableau и Power BI.

Выбор конкретных инструментов и технологий для аналитики данных зависит от конкретных задач, которые необходимо решить.

Вот некоторые дополнительные инструменты и технологии, которые становятся все более важными в аналитике данных:

  • Облачные вычисления: облачные вычисления предоставляют доступ к вычислительным ресурсам по требованию. Это может быть полезно для анализа больших объемов данных, которые могут быть недоступны локально.
  • Искусственный интеллект: искусственный интеллект используется для автоматизации задач анализа данных. Это может освободить аналитиков данных для более сложных задач.
  • Машинное обучение: машинное обучение используется для обнаружения закономерностей и тенденций в данных. Это может быть полезно для прогнозирования будущих событий и принятия решений.

Аналитика данных является быстро развивающейся областью. По мере того, как технологии анализа данных продолжают развиваться, мы будем видеть появление новых инструментов и технологий, которые будут еще более эффективными и мощными.

Какие навыки необходимы для успешной карьеры в аналитике данных?

Для успешной карьеры в аналитике данных необходимы следующие навыки:

  • Технические навыки: аналитики данных должны обладать глубокими техническими знаниями в области анализа данных. К этим навыкам относятся:
    • Знание языков программирования, таких как Python, R и SQL.
    • Знание статистических методов анализа данных.
    • Знание методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
    • Знание инструментов и технологий анализа данных.
  • Аналитические навыки: аналитики данных должны уметь анализировать данные и выявлять закономерности и тенденции. К этим навыкам относятся:
    • Способность мыслить критически и творчески.
    • Способность решать проблемы.
    • Способность работать с большими объемами данных.
  • Коммуникационные навыки: аналитики данных должны уметь эффективно общаться с другими людьми, включая бизнес-пользователей, инженеров и других аналитиков данных. К этим навыкам относятся:
    • Способность ясно и concisely объяснять сложные концепции.
    • Способность работать в команде.
    • Способность выступать перед аудиторией.
  • Бизнес-знания: аналитики данных должны обладать пониманием бизнеса и того, как анализ данных может быть использован для решения бизнес-задач. К этим навыкам относятся:
    • Знание основных бизнес-процессов.
    • Знание финансовых концепций.
    • Знание методов принятия решений.

Кроме того, аналитики данных должны обладать следующими личностными качествами:

  • Целеустремленность: аналитики данных должны быть способны ставить цели и добиваться их.
  • Упорство: аналитики данных должны быть способны преодолевать трудности и препятствия.
  • Гибкость: аналитики данных должны быть способны адаптироваться к новым ситуациям и технологиям.

Аналитика данных является быстро развивающейся областью. По мере того, как технологии анализа данных продолжают развиваться, аналитики данных должны быть готовы учиться новым навыкам и адаптироваться к новым условиям.

Вот несколько советов, которые помогут вам развить навыки для успешной карьеры в аналитике данных:

  • Получите высшее образование в области аналитики данных или смежной области.
  • Приобретите опыт работы в области аналитики данных.
  • Посещайте семинары и конференции по аналитике данных.
  • Читайте книги и статьи по аналитике данных.
  • Участвуйте в онлайн-сообществах аналитиков данных.

Развитие навыков для успешной карьеры в аналитике данных требует времени и усилий, но оно того стоит. Аналитики данных являются высоко востребованными специалистами, которые могут получать высокие зарплаты и заниматься интересной и полезной работой.

Заключение

Самый быстрый способ стать аналитиком данныхСамый быстрый способ стать аналитиком данных

В статьях возможны реферальные ссылки, что это значит для вас и как быть можете прочитать тут.