Навык · Анализ данных

Excel, SQL и Python для выводов из данных

Анализ данных — навык извлечения полезных выводов из массивов информации для принятия обоснованных решений. В бизнесе, маркетинге, науке и государственном управлении данные стали ключевым ресурсом, а специалисты по их анализу — одними из самых востребованных на рынке труда.

437 курсов
186 авторов
от 40 ₽ цена курса
★ 4.2 46 отзывов
Vip-Ключ «Jackpot». Как выиграть джекпот в лотереях мираMicrosoft Excel 2016/2013. Уровень 1, 2, 3Power BI: анализ и визуализация данных без программированияExcel Базовый + Excel Эксперт

Курсы 437

Направления и категории

Все направления и категории

Категории

О навыке

Онлайн-курсы по анализу данных обучают работе с инструментами (Excel, SQL, Python, Power BI), статистическим методам и визуализации. Программы варьируются от бизнес-аналитики для менеджеров до продвинутого data science с машинным обучением.

Чего ожидать от обучения

Базовая аналитика

2-4 недели

Уверенная работа с Excel и базовыми запросами SQL, создание простых отчётов и графиков.

Самостоятельный анализ

2-3 месяца

Способность провести полный цикл анализа: от формулирования вопроса до презентации выводов.

Профессиональный уровень

6-12 месяцев

Навыки, достаточные для работы аналитиком данных: SQL, Python, визуализация, статистика.

Что важно знать

Преимущества

  • Высокий спрос на рынкеАналитики данных входят в топ-5 самых востребованных профессий. Дефицит кадров — около 30%.
  • Высокий доходСредняя зарплата аналитика данных — 100-200 тысяч рублей, senior-уровень — от 250 тысяч.
  • УниверсальностьНавыки анализа данных применимы в любой отрасли: финансы, маркетинг, медицина, ритейл.
  • Удалённая работаАналитик данных может работать полностью удалённо, что открывает глобальный рынок труда.

Сложности

  • Нужны математические основыСтатистика и работа с числами требуют базового математического мышления.
  • Много инструментовНеобходимо осваивать множество инструментов: SQL, Python, Excel, BI-системы. Это требует времени.
  • Быстрое развитие областиИнструменты и подходы обновляются, требуя постоянного обучения.

Авторы 13

Отзывы 46

orlando-sky12 апреля 2019 г. ★★★★★

Плюсы: отлично подходит для новичков, удобная визуализация, практическая польза

Минусы: академичный и оторванный от жизни план доклада, отсутствие регулярного повторения пройденного материала

Для новичка материал на 10 из 10! Я новичок в Power BI. Еще до конца не досмотрел, а уже смог импортировать свои Excel-таблицы с заказами и наглядно увидел, с каких сайтов что покупалось и по каким кампаниям, ключам и объявлениям сколько. Удобно визуально все показывается. Круто! Минусом считаю план доклада: типичный академичный, оторванный от жизни пример и его единоразовое решение, после чего переход к другой задаче. Я бы лучше из задачи в задачу пересекал ранее изученные темы с новыми заданиями, чтобы это превратилось в мышечную память на автомате. А то без регулярных повторений все забудется.

↗ Power BI: анализ и визуализация данных без программирования
ivanp321 мая 2018 г. ★★☆☆☆

Минусы: плохое качество звука, бессмысленный монолог лектора, много воды

Если бы я платил полную цену за этот курс, то потребовал бы возврата денег. Пусть у записи не самое лучшее качество звука, это ладно, но настолько бессмысленный монолог лектора, который не может презентацию от Microsoft сжато пересказать — это караул. Одна вода, растянутая на долгие часы.

↗ Анализ данных в Power BI
Walman4 марта 2018 г. ★☆☆☆☆

Плюсы: хороший материал

Минусы: плохое обучение, непонятные объяснения, жесткая привязка к базе данных для выполнения заданий

За материал оценка хорошая, претензий нет. Сам курс как обучающий равен 0. Я ничего не могу понять из того, что они объясняют. Чтобы суметь что-то сделать, ваша почта должна быть внесена у них в базу, чтобы вы могли ставить счетчики и на вас была открыта Google Аналитика. Без этого вы ничего не в состоянии сделать или понять. В Нетологию больше ни ногой.

↗ Веб-аналитика: что нужно знать интернет-специалисту
ks_tsk27 августа 2017 г. ★★☆☆☆

Минусы: непонятный звук, посторонние голоса, низкое разрешение видео, отвлечённые примеры, отчуждённость лектора, плохая подача материала

Это просто ужасно: непонятный звук, посторонние голоса, очень маленькое разрешение, отвлечённые примеры, максимальная отчуждённость от аудитории. Необходимо начинать показывать работу программы с примитива — какого-нибудь лёгкого Excel-файла, а ведущий начинает с SQL-базы, которую вообще не понять. Полнейшая бездарность.

↗ Анализ данных в Power BI
Dimytr14 августа 2017 г. ★★☆☆☆

Минусы: бесполезность курса, замена лектора, отсутствие доступа к книге без ключа, плохая организация

Не тратьте свое время! За то время, которое вы потратите на просмотр этого курса, вы сможете прочитать официальную справку и узнать в 100 раз больше информации (что в свое время я и сделал). Также много видео на YouTube-канале. По организации: все ждали Самородова, о чем говорилось изначально, но нас поставили перед фактом и дали то, что есть. Последний момент: думал, ладно, бог с видео, пройду-ка на сайт, где представлена книга (основная ценность всего курса), и еще один облом — без ключа ничего не получить. Я считаю, что организатор как минимум должен был сохранить веб-книгу в PDF. Мы заплатили не по 40 рублей.

↗ Анализ данных в Power BI
servia1 июля 2017 г. ★★★☆☆

Плюсы: Для тех, кто знаком с техникой остановки внутреннего диалога, информация может быть полезной и применима на практике для поиска верных решений.

Минусы: Ничего нового для автора отзыва. Обещанные сроки достижения результата (полгода-год) кажутся завышенными, так как состояние можно освоить гораздо быстрее.

↗ Vip-Ключ «Jackpot». Как выиграть джекпот в лотереях мира
пирожница4 июня 2017 г. ★★★☆☆

Плюсы: Возможно, кому-то этот материал пойдёт на пользу.

Минусы: Практики и секретная мантра не представляют ценности, тратить на них время не хочется даже ради сомнительного результата.

↗ Vip-Ключ «Jackpot». Как выиграть джекпот в лотереях мира
Hope-Hope29 мая 2017 г. ★★★★★

Плюсы: Курс понравился, всё по сути и без воды. Упражнения рабочие и приносят пользу.

↗ Управление информацией

Частые вопросы

Нужно ли математическое образование?

Нет, но базовое понимание статистики необходимо. Курсы включают нужный минимум математики. Высшая математика требуется только для Data Science.

С чего начать — Excel или Python?

Начните с Excel и SQL — они проще и применяются повседневно. Python добавляйте, когда освоите базу и хотите расти в профессии.

Сколько зарабатывает аналитик данных?

Junior — 60-90 тысяч, Middle — 120-180 тысяч, Senior — 200-350 тысяч рублей. В крупных компаниях и международных проектах — выше.

Сколько учиться до первой работы?

При интенсивном обучении — 4-6 месяцев до позиции junior-аналитика. Для более быстрого входа можно начать с бизнес-аналитики (2-3 месяца).

Заменит ли ИИ аналитиков данных?

ИИ автоматизирует рутинные задачи, но потребность в людях, умеющих ставить правильные вопросы и интерпретировать результаты, только растёт.