10 лучших школ и курсов в Санкт-Петербурге по анализу данных для начинающих

Аналитиком данных можно стать, даже если у вас нет технического образования и опыта. Мы нашли образовательные центры и школы в Питере, на которых вы с нуля освоите Excel, Power BI, Python для анализа данных, статистические методы, A/B-тестирование, SQL, научитесь выдвигать гипотезы, оценивать метрики, визуализировать данные.

Мы подобрали программы различных форматов — короткие полугодовые курсы, после которых можно устроиться на junior-позицию, и длительные программы на 1-2 года с дипломом о профессиональной переподготовке и помощью в трудоустройстве.

Яндекс.Практикум

Курс «Аналитик данных»

Практикум — это насыщенная и проработанная среда. Здесь трудно, но интересно. Учёба на онлайн-курсе по анализу данных занимает 6 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию Data Analyst с нуля.

• Будете учиться онлайн в любое время, главное — вовремя сдавать проекты
• Соберёте портфолио из 13+ проектов
• Освоите SQL, Python, Tableau, А/В-тестирование
• Актуальная программа: последнее обновление — апрель 2023
• Погружение в рабочую среду аналитика: 75% программы — практика
• Диплом о профпереподготовке и помощь с трудоустройством

Понятная теория
Обучение построено на примерах из жизни. Сложность нарастает постепенно, поэтому каждую главу вы понимаете всё лучше.
Практика в тренажёре
Вы будете писать много кода, ошибаться, получать обратную связь и учиться на этих ошибках.
Учебные проекты
Во время учёбы вы делаете проекты, которые точь-в-точь повторяют повседневные задачи аналитика данных. Из этих работ и собирается ваше портфолио.
Реальные проекты вдобавок к учебным
Практикум находит заказчиков, которым нужно что-нибудь создать. Вы можете поучаствовать и в итоге добавить в портфолио реальный проект.

• Наставники научат искать ответы
  Это действующие разработчики с хорошими навыками работы в команде. Их задача — научить вас находить ответы на любые вопросы самостоятельно. Наставники помогают вам справляться с трудностями и добиваться целей.
• Код-ревьюеры проверят ваш код и проекты
  Это тоже действующие аналитики. Они проверяют ваши учебные проекты, указывают на ошибки и дают обратную связь.
• Кураторы сделают обучение комфортным
  Отвечают на вопросы, напоминают о сроках, присылают ссылки на записи вебинаров, слушают и поддерживают.
• Поддержка 24/7
  Специалисты поддержки круглосуточно помогают со всеми техническими моментами. На случай, если вы будете учиться ночью или в другом часовом поясе.

Программа курса соответствует запросам рынка
Программа регулярно обновляется и соответствует запросам индустрии и требованиям работодателей. Вы учитесь только тому, что точно пригодится в работе.

• Бесплатное введение: основы Python и анализа данных
• Базовый Python
• Предобработка данных
• Исследовательский анализ данных
• Статистический анализ данных
• Теория вероятностей
• Итоговый проект
• Базовый SQL
• Анализ бизнес-показателей
• Продвинутый SQL
• Принятие решений в бизнесе
• Итоговый проект
• Как рассказать историю с помощью данных
• Построение дашбордов в Tableau
• Основы машинного обучения
• Практика Python
• Выпускной проект
• Программа трудоустройства

Карьерный центр: поможет найти работу в приятной компании

1. Портфолио и самопрезентация
   Узнаете про рынок труда и компании, которые нанимают аналитиков. Вам помогут собрать портфолио и составить резюме. Подготовят к собеседованиям и научат вести разговор.
2. Отклики и собеседования
   Вы начнёте откликаться на вакансии и общаться с работодателями. Вместе с карьерным центром будете выбирать лучшие варианты и искать компанию, которая вас устроит.
3. Приглашение на работу
   78% студентов Практикума трудоустраивается в течение 4 месяцев после выпуска.

Skillbox

Аналитик данных с нуля

Научитесь анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. Станете незаменимым специалистом — и сможете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.

Чему вы научитесь

• Проводить исследования и делать точные выводы
  Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
• Использовать программирование в аналитике
  Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
• Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
  Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес. Поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
• Работать с сервисами аналитики и дашбордами
  Научитесь работать с Яндекс.Метрикой и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
• Делать развёрнутые аналитические отчёты
  Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
• Работать с заказчиками аналитики
  Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса и презентовать результаты своей работы убедительно и понятно для коллег.

Программа:

• Аналитик данных с нуля

Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы
Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas
Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI

• Power Point (бонусный курс)

Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
Работа с фигурами, таблицами и изображениями
Расширенные возможности редактирования и дизайна
Печать, презентация и публикация
Keynote и PowerPoint

• Итоговый проект

Анализ результатов A/B-тестирования

ProductStar

Курс профессия аналитик

• С нуля начните карьеру в аналитике данных
• Выучите SQL, Python и BI-инструменты
• Соберете реальные проекты в портфолио
• Параллельное трудоустройство: ищете работу пока вы учитесь

Ваши навыки после обучения на курсе:

• Работаете с основными маркетинговыми и продуктовыми метриками

Считаете и оптимизируете расходы по unit-экономике, проводите когортный анализ данных
Работаете с сегментацией и изучаете предпочтения аудитории
Анализируете рекламные кампании и взаимодействия пользователей с продуктом на каждом этапе
Запускаете А/Б-тесты

• Формулируете и тестируете гипотезы о том, как увеличить эффективность работы и доходы компании

Собираете данные с помощью сервисов Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрика или языка Python
Обрабатываете данные с помощью SQL, Python, Google Таблиц, Google Analytics, Google Tag Managerр, Яндекс.Метрики

• Проектируете систему сквозной аналитики

Отслеживаете полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определяете эффективность инвестиций

• Делаете сложное простым

Визуализируете результат вашей работы в Google Таблицах, Power BI и Tableau.

Программа курса

Ступень 1. Инструменты для базового анализа данных
Блок 1. Продуктовая аналитика
Блок 2. Google Sheets и Excel для задач аналитики
Блок 3. SQL для анализа данных
Блок 4. Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
Блок 5. Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев

Ступень 2. Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных
Блок 1. A/B-тестирование
Блок 2. Unit-экономика и работа с данными
Блок 3. Основы Python
Блок 4. Система контроля версий Git. Flask
Блок 5. Мат. статистика и математика для аналитика
Блок 6. Использование Power BI и визуализация данных
Блок 7. Работа с Tableau и дашбордами

Ступень 3. Специализация и погружение в Data Science
Блок 1. Специализация: Data Scientiest
Блок 2. Специализация: Маркетолог-аналитик
Блок 3. Специализация: Бизнес-аналитик
Блок 4. Специализация: Системный аналитик
Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Sky Pro

Аналитик данных

Аналитик данных: новая работа через 5 месяцев. Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.

Программа курса:

1. Основы работы в Excel
2. Обработка данных
3. Вопрос-ответ по домашним работам
4. Агрегация данных
5. Вебинар по сводным таблицам
6. Основы юнит-экономики в Excel
7. Работа с нестандартными данными
8. Визуализация данных и продвинутые инструменты дизайна
9. Сборка калькулятора юнит-экономики
10. Переход из Excel в Google Sheets
11. Дашборды в Google Sheets
12. Бизнес-гипотезы
13. Бизнес-метрики
14. Когортный анализ
15. Мастер-класс по когортному анализу
16. Коммуникация в функциональных командах
17. Приоритизация и сторителлинг
18. JOIN в SQL. Часть 1
19. Вебинар по агрегации данных
20. JOIN в SQL. Часть 2

Центр карьеры проведет вас от учебы до работы на новом месте

780 выпускников прошло через центр карьеры
95% выпускников выходит на работу в течение 4 месяцев
2-3 приглашения на работу получает выпускник
+95 компаний партнёров

1. Студенты оформляют резюме вместе с консультантами центра карьеры и получают больше откликов
2. Центр карьеры помогает усилить резюме и собрать убедительное портфолио из работ, которые вы сделали на курсе

Skillfactory

Профессия Аналитик данных

Аналитик данных — это специалист по анализу больших данных: он их собирает, обрабатывает и делает выводы. Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.

На курсе вы научитесь:

• Работать с основными метриками продукта и маркетинга
• Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python
• Применять знания статистики для анализа данных
• Обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL, Python
• Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python
• Делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных

Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты (Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрику, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику).

После курса вы сможете

1. Проводить анализ рекламных кампаний, чтобы оптимизировать расходы на рекламу
2. Считать юнит-экономику, чтобы у компании было ясное представление обо всех расходах и доходах на каждого клиента
3. Работать с сегментацией и проводить когортный анализ, чтобы лучше понимать клиентов и их предпочтения
4. Анализировать поведение пользователей в продукте для дальнейшего его улучшения
5. Формировать и тестировать гипотезы, чтобы улучшить различные показатели компании
6. Запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга

Международная школа профессий

Профессия Аналитик данных

Стань аналитиком данных: работай с СУБД, составляй отчеты и визуализируй данные в Power BI, освой Python для работы с БД. Помогай бизнесу повышать показатели, прогнозировать прибыль и решать проблемы.

Программа курса:

1. Работа в Яндекс.Метрике и Google.Analytics
2. Установка счетчиков на сайте
3. Поиск и анализ данных с сайта
4. Оптимизация работы сайта и устранение слабых мест
5. Установление ключевых показателей эффективности бизнеса
6. Эффективная работа с данными при помощи запросов на языке SQL
7. Автоматизация и получение необходимых данных
8. Сортировка и фильтрация данных по нужным критериям
9. Аналитика с помощью SQL
10. Применение SQL для работы с Google BigQuery
11. Работа с данными из файлов и баз данных
12. Парсинг цен и информации с сайтов
13. Тестирование гипотез и анализ поведения пользователей
14. Автоматизация интернет-аналитики
15. Визуализация данных для отчетов
16. Обработка и анализ данных в Power BI
17. Построение моделей данных из неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
18. Преобразование сложных данных в простые для восприятия и ценные для бизнеса сведения
19. Подготовка интерактивных отчётов и дашбордов для совместной работы
20. Внедрение сквозной аналитики на предприятии

Бруноям

Курс Аналитик данных
Научитесь работать с данными: собирать, обрабатывать и визуализировать. 2 месяца офлайн-занятий в мини-группе и месяц проектной работы вместе с личным наставником.

Преимущества обучения:

• Актуальная программа.  Курсы разрабатываются после анализа вакансий и обновляются каждые полгода. Ничего лишнего — обучение только тому, что пригодится в работе.
• Преподаватели — действующие специалисты, которые прошли обучение педагогике. Они донесут сложные вещи просто. Все всё поймут.
• Офлайн vs онлайн. 91% студентов в офлайн-формате проходят обучение до конца. Ни один онлайн-курс не даёт такого результата.
• Проекты для резюме. Выполнение проектов приближает студентов к условиям реальной работы. Проекты не стыдно будет показать работодателю.

Актуальные знания в курсе

1. Основы Python
2. Обработка данных
3. Работа с SQL
4. Анализ бизнес-показателей
5. Принятие решений
6. Визуализация данных
7. Презентация с помощью данных

 

НИУ ВШЭ

Магистерская программа «Аналитика данных для бизнеса и экономики»

Аналитик данных — это специалист, который умеет интерпретировать данные и извлекать из них пользу. Он хорошо разбирается в источниках данных, умеет находить и исправлять в них проблемы, делать визуализации, формулировать и проверять гипотезы. Аналитик помогает планировать эксперименты и измерять их результаты — в частности, он занимается A/B-тестированием, которое лежит в основе принятия решений во многих компаниях.

Основной фокус программы – аналитика данных. Для построения новых бизнес-моделей и принятия обоснованных управленческих решений, студенты овладеют широким пулом компетенций: от продвинутых методов аналитики (Google IQ, Yandex Metrica Expert) до инструментов визуализации данных. В программу также включены курсы по статистической обработке данных и прикладным методам машинного обучения.

Программа будет реализовываться по трем прикладным трекам:

Анализ потребительского поведения

Трек сфокусирован на следующих вопросах:

• Как оптимизировать маркетинговые расходы по различным каналам?
• Как предсказать и предотвратить отток клиентов?
• Какие клиенты приносят больше всего дохода?
• На какие географические районы следует таргетироваться?
• Кто из клиентов, вероятно, вернется в ближайшие З месяца?
• Какие продукты можно предложить каждому отдельному клиенту дополнительно?

Анализ больших данных в управлении персоналом
Студенты трека получат все необходимые знания и аналитические навыки, чтобы руководить компаниями в части управления человеческими ресурсами. Учебные курсы построены на реальных примерах, а преподаватели трека – это яркие специалисты из HR сферы. Практикоориентированный подход позволит студентам разобраться в существующем контексте, перенять передовые практики в области управления персоналом, пообщаться с ведущими экспертами, а также выстроить профессиональные связи.

Глубокое понимание современных HR-технологий и организационной культуры, а также умение анализировать данные сделают выпускников программы незаменимыми в решении таких проблем как:

• переход к self-directed learning;
• внедрение цифровых HR-технологий;
• принятия решений на основе анализа качественных и количественных данных.

Экономический анализ данных
Трек обучает исследователей-экономистов, которые обладают глубокими знаниями современной экономической теории и на продвинутом уровне владеют экономическими и математическими методами (эконометрика, машинное обучение и компьютерные программы).

Цель трека – подготовка бизнес-аналитиков, способных строить аналитические модели для бизнеса, проводить исследования спроса и анализ данных о закупках, аукционах, ценовых экспериментах, поведении клиентов в интернете.

Потенциально выпускники смогут работать в аналитических отделах крупных компаний, коммерческих банков, страховых компаний, инвестиционных фондов и других финансовых учреждениях.

 

Политех. Высшая инженерная школа

PDA-110. Введение в анализ данных на языке Python

Целью реализации модуля «PDA-110. Введение в анализ данных на языке Python» является совершенствование имеющихся и (или) получение новых компетенций, необходимых для профессиональной деятельности, и (или) повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации в области анализа данных с применением языка Python, а также приобретение практических навыков обработки данных на языке Python для широкого круга специалистов, работающих с данными.

В результате освоения программы обучающийся должен уметь:

• Использовать Jupyter Lab, использовать системный командный процессор.
• Выполнять операции над векторами и матрицами с помощью модуля NumPy.
• Обрабатывать табличные данные с помощью pandas.

В результате освоения программы обучающийся должен знать:

• Основные принципы анализа данных с помощью возможностей языка Python.
• Возможности выполнения операций над векторами и матрицами в NumPy.
• Типы данных pandas.
• Методы очистки и подготовки данных.

В результате освоения программы обучающийся должен приобрести практический опыт:

• Осуществлять сбор и подготовку необходимых для анализа и визуализации данных с помощью языка Python.
• Визуализировать аналитические данные.

ГУАП

Основы аналитики данных

После прохождения обучения Вы сможете анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. А также научитесь строить прогнозы на основе данных и помогать бизнесу принимать решения.

Программа курса:

• Модуль 1. Основы языка программирования Python

Установка и настройка Jupyter Notebook, переменные и типы данных, строки, списки, цикл for, вложенные списки, условный оператор, цикл while, функции, словари, Pandas для анализа данных

• Модуль 2. Предобработка данных

Работа с пропусками, изменение типов данных, поиск дубликатов, категоризация данных, стемминг, лемматизация

• Модуль 3. Исследовательский анализ данных

Первые графики и выводы, изучение срезов данных, работа с несколькими источниками данных, разбивка по группам данные

• Модуль 4. Сбор и хранение данных

Web mining, введение в HTML, инструменты разработчика, POST\get запросы, регулярные выражения, парсинг HTML, API, JSON

• Модуль 5. Анализ бизнес показателей

Метрики и воронки, когортный анализ, Юнит-экономика, пользовательские метрики

• Модуль 6. SQL базовый и продвинутый

Установка и настройка базы данных и клиента базы данных, срезы данных в SQL, агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных, объединение таблиц, подзапрос и временные таблицы, основы оконных функций, рамки оконных функций, дополнительные инструменты SQL

• Модуль 7. Автоматизация

Основы запусков скриптов, написание скриптов для автоматического парсинга данных, разработка телеграмм бота