Аналитика и Data Science

Перед выбором программы определите цель обучения: освоить анализ данных с нуля, перейти в новую профессию, углубить знания SQL и BI или развиваться в направлении Data Science и машинного обучения.

При сравнении курсов обратите внимание на содержание программы, продолжительность, стоимость и формат занятий. Полезно заранее проверить, какие инструменты используются и сколько практических проектов предусмотрено.

Программы могут включать SQL, электронные таблицы, визуализацию данных, BI-системы, статистику, Python, подготовку данных и построение аналитических отчётов.

Курсы по Data Science могут дополнительно охватывать машинное обучение, работу с моделями, оценку качества прогнозов и применение алгоритмов к реальным наборам данных. Конкретный состав тем зависит от выбранной программы.

Аналитики данных работают с отчётами, метриками, визуализацией и поиском закономерностей. BI-аналитики обычно уделяют больше внимания дашбордам и системам бизнес-аналитики.

Data Science связано со статистикой, программированием и машинным обучением. Для начала важно определить, хотите ли вы работать с бизнес-отчётностью, продуктовой аналитикой, данными в компаниях или моделями прогнозирования.

Курсы могут быть полезны новичкам, специалистам из маркетинга, финансов, управления и других направлений, где требуется работа с данными.

Начинающим удобнее выбирать программы с последовательным изучением SQL, таблиц, статистики и визуализации. Пользователям с опытом могут подойти узкие курсы по Python, BI, продуктовой аналитике или машинному обучению.

Стоимость зависит от продолжительности курса, глубины программы и формата занятий. На SkillSearch отображаются цены, переданные образовательными платформами.

Информация о рассрочке, ежемесячном платеже, документе об окончании и трудоустройстве показывается только при наличии подтверждённых сведений от школы.