О проекте
СМИ о нас
Аналитика данных — это направление, которое подразумевает сбор данных из различных информационных источников для последующего использования их в исследовании. На практике этим занимаются, например, веб-аналитики и бизнес-аналитики, используя инструменты SQL, Python, DBeaver и др. Кроме того, результаты исследований часто используются для разработки новых приложений, а также корректировки и исправления багов в уже созданных.
По данным экспертов, объём данных, создаваемых во всем мире, удваивается каждые два года. Это делает аналитику данных одной из самых востребованных профессий.
80 000 ₽Средняя зарплата Аналитика данных
Средняя зарплата Аналитика данных
4,4Рейтинг школ по отзывам реальных участников
Рейтинг школ по реальным отзывам
Лучшие школы по Аналитике данных
Рост заработка вместе со стажем
60 000 ₽
опыт до 1 года
опыт до 1 года
80 000 ₽
опыт 1–3 года
опыт 1–3 года
120 000 ₽
опыт 3–6 года
опыт 3–6 года
165 000 ₽
опыт от 6 лет
опыт от 6 лет
Скидки и промокоды от школ
Более 73 промокодов и акций со скидками на обучение
Другие категории в сфере Аналитика
Преподаватели курсов — специалисты с опытом
Востребованное направление
В сфере аналитики данных есть множество специальностей
Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence Analyst, Data Engineer и многие другие
Аналитика данных используется не только в ИТ,
но и в таких областях, как медицина, финансы, розничная торговля, спорт и маркетинг
Аналитики данных часто помогают бизнесам принимать обоснованные решения,
опираясь на статистические данные и аналитические отчеты
С помощью аналитики данных можно создавать алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта,
которые прогнозируют поведение пользователей и автоматизируют различные процессы
Что должен знать Аналитик данных
Программирование на C++Аналитика данных в цифрах
209 вакансий
Аналитика данных открыто
56 компаний
ищут Аналитика данных
838 посетителей
интересовались курсами за последние 30 дней
35 учеников
уже начали обучение на курсах в этом месяце
В сфере аналитики данные могут помочь в оценке эффективности сотрудников, рекламных кампаний или разработки новых продуктов
Это особенно важно для оптимизации бизнес-процессов
Отзывы о школах по Аналитике данных
Об Аналитике данных
Аналитика данных — это процесс систематического анализа, обработки и интерпретации данных с целью извлечения полезной информации и принятия обоснованных решений. Это область, где статистика и компьютерные науки пересекаются, позволяя организациям использовать данные для оптимизации бизнес-процессов и улучшения результатов.
История аналитики данных начинается с появления первых массивов данных, которые люди начали собирать и анализировать. В 1960-х годах с развитием вычислительной техники началась эра автоматизированного хранения и анализа данных. В 1990-х годах аналитика данных приобрела популярность благодаря "большим данным" и развивающимся аналитическим инструментам, таким как OLAP (Online Analytical Processing). Современные методы, включая машинное обучение, сделали аналитику более доступной и мощной.
С каждым днем растёт объём данных, которые создаются и хранятся в мире. Это приводит к высокой необходимости в специалистах, способных обрабатывать и интерпретировать эти данные. Аналитика данных стала важной частью стратегического управления, и спрос на данные-профессионалов только увеличивается, что связано с технологическим прогрессом и развитием бизнеса.
В сфере аналитики данных существует несколько ключевых профессий:
- Data Analyst: анализирует данные и предоставляет отчеты с рекомендациями.
- Data Scientist: разрабатывает алгоритмы и модели для прогнозирования и оптимизации.
- Business Intelligence Analyst: фокусируется на анализе бизнес-данных для принятия стратегических решений.
- Data Engineer: отвечает за создание и поддержку инфраструктуры для обработки данных.
- Machine Learning Engineer: разрабатывает модели машинного обучения для анализа данных.
Для успешной карьеры в аналитике данных необходимы такие навыки, как умение выявлять закономерности и тенденции в данных, использовать SQL для извлечения и манипуляции данными, способность представлять результаты анализа в понятном виде с помощью инструментов, таких как Tableau или Power BI, понимание статистических методов и алгоритмов анализа.
Профессии в сфере аналитики данных обещают стабильные карьерные перспективы. С учетом высокого спроса на специалистов, можно рассчитывать на конкурентоспособную зарплату и возможности для карьерного роста, такие как переход на более высокие должности, например, руководитель команды или директор по данным.
Уникальность профессии аналитика данных заключается в её многогранности и важности. Комбинируя навыки в математике, программировании и бизнесе, аналитики помогают компаниям и организациям принимать важные решения, основанные на фактах. Это сфера, где креативные идеи встречаются с техническими навыками.
Онлайн-обучение по аналитике данных предлагается на множестве платформ, что делает его доступным для всех желающих. Обучение может быть как структурированным курсом, так и гибким форматом, позволяющим изучать материалы в своем темпе. Онлайн-формат также позволяет взаимодействовать с преподавателями и другими студентами через форумы и вебинары.
Онлайн-курсы по аналитике данных предлагают множество преимуществ, включая:
- Гибкость: возможность учиться в удобное время и в комфортной обстановке.
- Доступ к материалам: большинство курсов предоставляют доступ к записям лекций, что позволяет возвращаться к сложным темам.
- Практические задания: многие курсы предлагают практические проекты для закрепления знаний.
Онлайн-обучение становится отличной альтернативой традиционному образованию, позволяя большому количеству людей освоить профессию аналитика данных.
Часто задаваемые вопросы
Аналитика данных — это процесс сбора, обработки и анализа данных для выявления тенденций и получения полезной информации.
Важно владеть основами математики, статистики и базами данных. Полезно знание основ программирования и работы с Excel.
Да, существует много онлайн-курсов и платформ (Udemy, Coursera, edX), предлагающих программы обучения по аналитике данных.
Время обучения зависит от интенсивности курса, но в среднем может составлять от 3 до 12 месяцев.
Спрос на аналитиков данных стабильно растет, и многие компании активно ищут специалистов в этой сфере.
Нет, многие работодатели ценят практические навыки и опыт больше, чем диплом. Можно пройти курсы и получить сертификаты.
Python и R — самые популярные языки в этой области, с широкими возможностями для анализа данных и машинного обучения.
SQL (Structured Query Language) — язык программирования для работы с реляционными базами данных, который позволяет извлекать и манипулировать данными.
Для визуализации данных используются инструменты, такие как Tableau, Power BI, matplotlib и Seaborn в Python.
Да, многие курсы предназначены для начинающих и не требуют предварительных знаний в аналитике данных.
Обратите внимание на отзывы, содержание курса, квалификацию преподавателей и наличие сертификатов.
Машинное обучение — это применяемые алгоритмы, позволяющие анализировать данные и создавать предсказания на основе статистических закономерностей.
Основы математики и статистики помогут вам лучше понимать алгоритмы и методы моделирования.
Рекомендуем книги, блоги, онлайн-курсы, видеоуроки и статьи на специализированных платформах.
Начните применять полученные знания на практике, работая над проектами, стажировками или фрилансом, чтобы улучшить своё резюме и навыки.
Другие популярные категории по аналитике
Маркетинговая аналитика
Продуктовая аналитика
Веб-аналитика
Data Engineering
Финансовая аналитика
HR-аналитика