Ученье свет

Контакты

Email info@aintellecto.ru
Тарифы Тарифы
Главная Каталог Как стать аналитиком данных

Как стать аналитиком данных

Дата создания September 1, 2026
Отзывы (4.9 оценка учеников)

О чем этот курс

Этот курс — ваш практический вход в профессию Data Analyst. За несколько недель вы разберётесь с ключевыми задачами аналитика: где брать данные, как их очистить и объединить, как писать SQL‑запросы, строить понятные визуализации, находить закономерности, проверять гипотезы и презентовать выводы бизнесу.

Мы начнём с базовых инструментов — Excel/Google Sheets и SQL — и постепенно добавим BI‑инструменты (Power BI / Tableau / Looker Studio), основы статистики и Python как дополнительный инструмент для автоматизации и продвинутой аналитики. По итогам у вас будет индивидуальный план обучения и 2–3 проекта для портфолио, отражающие реальные задачи junior‑аналитика.

Чему вы научитесь

  • Получать, чистить и объединять данные из разных источников.
  • Писать SQL‑запросы (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, оконные функции).
  • Работать в таблицах: формулы, сводные, очистка, валидация.
  • Строить дашборды и визуализации в BI‑инструментах.
  • Находить закономерности, формулировать и проверять гипотезы.
  • Коммуницировать выводы на языке бизнеса и давать рекомендации.

Инструменты, с которыми познакомитесь

Excel/Google Sheets, SQL (PostgreSQL/MySQL), Power BI или Tableau (на выбор), Looker Studio, Git и GitHub (для портфолио), Python (pandas, matplotlib/seaborn) — как дополнительный инструмент автоматизации.

Мини‑пример: SQL и Python

Типичный запрос для среза по странам и датам регистрации:

SELECT country,
       COUNT(*) AS users
FROM users
WHERE created_at >= '2025-01-01'
GROUP BY country
ORDER BY users DESC;

И быстрый анализ продаж по неделям в Python:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Загрузка и подготовка
df = pd.read_csv('sales.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# Агрегация по неделям
weekly = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='W'))['revenue'].sum().reset_index()

# Визуализация тренда
weekly.plot(x='date', y='revenue', kind='line', title='Выручка по неделям')
plt.tight_layout()
plt.show()

Как устроена работа аналитика

Путь данных от источников до управленческих решений выглядит так:

flowchart TB
    S["Источники
продукт, веб‑аналитика, CRM, Ads"]
    I["Сбор/ингест
(ETL/ELT): экстракция и загрузка"]
    D["Хранилище/БД
Дата‑лейк / DWH"]
    C["Очистка и трансформация
нормализация, дедупликация, обогащение"]
    A["Аналитика
(SQL/Python): расчёты, метрики"]
    V["Визуализация
(BI): дашборды и отчёты"]
    B["Бизнес‑решения
гипотезы, приоритизация, действия"]

    S --> I --> D --> C --> A --> V --> B

    style S fill:lightblue,stroke:blue,stroke-width:1px,color:black
    style I fill:lightgreen,stroke:green,stroke-width:1px,color:black
    style D fill:lightgray,stroke:gray,stroke-width:1px,color:black
    style C fill:khaki,stroke:orange,stroke-width:1px,color:black
    style A fill:plum,stroke:purple,stroke-width:1px,color:black
    style V fill:peachpuff,stroke:orange,stroke-width:1px,color:black
    style B fill:lightcoral,stroke:red,stroke-width:1px,color:black

План обучения

  1. Профессия и реальные задачи аналитика: роли, процессы, примеры постановок задач.
  2. Таблицы (Excel/Google Sheets): формулы, сводные, очистка, подготовка отчётов.
  3. SQL‑основы: выборка, фильтры, группировки, простые JOIN’ы.
  4. Очистка и подготовка: пропуски, дубликаты, типы, нормализация; приёмы в SQL и таблицах.
  5. Визуализация и BI: принципы наглядности, дашборды, метрики и KPI.
  6. Базовая статистика и A/B‑тесты: описательная статистика, корреляции, t‑тест.
  7. Python для аналитика (дополнительно): pandas, EDA, автоматизация рутин.
  8. Коммуникация: сторителлинг, структура презентаций, рекомендации для бизнеса.
  9. Портфолио и поиск работы: требования junior‑вакансий, оформление проектов, GitHub.

Типичные требования junior‑вакансий

  • Уверенные навыки Excel/Google Sheets: формулы, сводные, базовая очистка.
  • SQL на уровне написания выборок, агрегаций и JOIN’ов; понимание оконных функций — плюс.
  • Опыт визуализации данных и сборки простых дашбордов (Power BI/Tableau/Looker Studio).
  • Знание базовой статистики: средние, медиана, распределения, проверка гипотез.
  • Навыки презентации результатов и формулирования бизнес‑выводов.
  • Будет плюсом: Python (pandas), опыт A/B‑тестов, Git, английский для документации.

A/B‑тест: от гипотезы к решению

flowchart TD
    A["Формулировка гипотезы"]
    B["Определение метрик и размера выборки"]
    C["Рандомизация и запуск"]
    D["Мониторинг качества данных"]
    E["Анализ результатов (t‑тест/непарам.)"]
    F["Вывод и решение о внедрении"]

    A --> B --> C --> D --> E --> F

Итоговые проекты портфолио

  1. Дашборд маркетинговых каналов e‑commerce: сбор выгрузок (Ads + CRM), очистка, SQL‑модель витрины, дашборд в Power BI/Tableau с метриками CAC, ROAS, LTV, конверсия. Презентация выводов и рекомендаций по перераспределению бюджета.
  2. Аналитика ретенции и когорт: подготовка когортной витрины в SQL, расчёт удержания и ARPU по когортам, визуализация в BI, интерпретация провалов/роста, гипотезы по улучшению онбординга.
  3. A/B‑тест промо‑механики (Python как доп.): дизайн теста, проверка рандомизации, t‑тест/бутстрэп, визуализация распределений, бизнес‑выводы и риски внедрения.

В конце курса вы получите чёткий план дальнейшего развития, список компетенций под требования junior‑вакансий и 2–3 оформленных проекта в портфолио (GitHub + интерактивные дашборды), готовых к демонстрации работодателю.

Начать обучение Начать обучение

Курс содержит:
  • Длительность: 28 часа
  • Студентов: 83
  • Сертификат: Да

Похожие курсы

Другие курсы по близким темам

Подпишитесь сегодня — получайте полезные идеи