Обзор курса Специалист по анализу данных от Skillfactory
«Специалист по анализу данных» — курс онлайн-школы Skillfactory. Учебный план начинается с модуля «Введение в Data Science» на 190 часов: Python, библиотека Pandas, получение данных из файлов и через API, базы данных и SQL, подготовка и очистка данных, разведочный анализ.
Автор: Александра СыщенкоАвтор об IT и профессиональном обучении · О редакцииСодержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Курс «Специалист по анализу данных» от Skillfactory заявлен как программа «от 9 месяцев» на 650 академических часов и отличается от других курсов школы тем, что учебные проекты здесь названы поимённо вместе с заказчиками: анализ сайта партнёра «СберАвтоподписки», A/B-эксперимент «СберМаркета», разбор воронки продаж онлайн-кинотеатра, визуализация данных в Excel и анализ данных страховой компании. Пять работ покрывают разные жанры — эксперимент, воронку, отчётность, — и в резюме это выглядит убедительнее списка технологий. Преподавателей шестеро, каждый со своей областью: COO Data Lab в EORA, ex-Senior ML Engineer «Яндекса», Data Scientist Райффайзен Банк CIB, инженер машинного обучения «Газпром-Медиа», team lead продуктовой аналитики с опытом в Citrix и Wrike, team lead ВТБ на статистике. Базовый тариф — 6 790 ₽ в месяц в рассрочку на 36 месяцев при скидке 40%.
Полная сумма по базовому тарифу — 244 440 ₽, около 376 ₽ за академический час. Здесь стоит сделать сравнение, которое сэкономит деньги: у школы есть близкая по содержанию программа «Профессия Аналитик данных» с тем же объёмом в 650 часов, тем же составом модулей и теми же преподавателями, но другой ценовой сеткой. Перед оплатой имеет смысл открыть обе страницы и спросить менеджера, чем отличаются условия — разница в итоговой сумме может оказаться существенной.
Программа обучения
Учебный план начинается с модуля «Введение в Data Science» на 190 часов: Python, библиотека Pandas, получение данных из файлов и через API, базы данных и SQL, подготовка и очистка данных, разведочный анализ. Это самый объёмный блок, и правильно: инструментальная база у аналитика закрывает большую часть ежедневных задач.
Далее профильный модуль «Data Analyst» на 130 часов — метрики, дашборды, прикладные задачи, и математическая часть: 120 часов основ математики и 70 часов статистики с теорией вероятностей. Совокупно 190 часов фундамента, что для аналитической программы редкость: обычно статистику дают одним небольшим блоком, а потом удивляются, почему выпускники неверно читают результаты тестов.
Затем идёт специализация на 130 часов — маркетинговая, продуктовая или BI-аналитика на выбор, причём доступность вариантов зависит от тарифа. Завершает программу выпускная работа на 10 часов. Стек указан подробно: Python с Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn, SQL, Power BI, Excel, Jupyter Notebook, PyCharm, Grafana и GitHub.
Преподаватели курса
Михаил Баранов до преподавания работал Senior ML Engineer в «Яндексе» и Lead Data Scientist в Сбербанк CIB. Эмиль Магеррамов — COO Data Lab в компании EORA. Михаил Белоус — Data Scientist в Райффайзен Банк CIB, Юлия Мочалова — инженер машинного обучения в «Газпром-Медиа».
Продуктовую аналитику ведёт Кирилл Шмидт, team lead команды аналитиков с опытом работы в американском офисе Citrix и в Wrike, статистику — Василий Сизов, team lead в ВТБ. Шесть человек для программы на 650 часов — состав компактный, но профили не дублируются, и по каждому крупному блоку есть человек с отраслевой практикой. Распределение преподавателей по модулям на странице не показано, и если для вас важно, кто ведёт специализацию, это стоит уточнить отдельно.
Как проходит обучение
Формат обучения полностью дистанционный: записанные лекции, самостоятельные задания, тренажёры, проверка работ менторами. Доступ к материалам остаётся навсегда, график свободный.
Поддержку обеспечивают менторы — практикующие аналитики — и координаторы, решающие организационные вопросы. Есть личный чат с ментором и общее сообщество студентов. На тарифе «Персональный» добавляются 10 консультаций с экспертом, мини-курс «Английский для IT» и курс SQL Pro; на «Персональном +» — максимальный набор консультаций и все бонусные курсы. Базовый тариф ограничен минимальным набором, включая доступность специализации, — это ключевой пункт для сравнения.
Сроки, нагрузка и поддержка
Срок указан как «от 9 месяцев» при рекомендованной нагрузке около 10 часов в неделю. Расчёт даёт другую цифру: 650 академических часов при таком темпе — это 65 недель, около 15 месяцев. Чтобы уложиться в девять месяцев, заниматься нужно примерно по 17 часов в неделю, то есть почти вдвое больше заявленного. Формулировка «от» это допускает, но при планировании ориентироваться стоит на реалистичный вариант.
Рассрочка оформляется на 36 месяцев. Базовый тариф — 6 790 ₽ в месяц, «Персональный» — 9 390 ₽, «Персональный +» — 19 890 ₽, что даёт 244 440, 338 040 и 716 040 ₽ за курс. Скидка заявлена в 40%; в летней акции школа упоминает ещё и пять курсов в подарок. Гарантия возврата денег при отсутствии работы через 6 месяцев после курса закреплена в договоре — текст соглашения выложен в подвале сайта, и прочитать его стоит заранее.
Практика и результат обучения
Пять проектов в портфолио здесь главный аргумент, и их состав продуман. Анализ сайта «СберАвтоподписки» — работа с поведением пользователей; A/B-эксперимент «СберМаркета» — проверка гипотез, то есть именно то, что аналитик делает чаще всего; воронка продаж онлайн-кинотеатра — продуктовая задача; визуализация в Excel — навык, который недооценивают, пока не приходится показывать результат руководителю; анализ данных страховой компании — работа с отраслевой спецификой.
Дополнительно действует формат «Фэктори» с задачами компаний-партнёров: более 150 организаций, среди них Ozon, «Сбер», Avito, Т-Банк, «Ашан», «Детский мир», Россельхозбанк. По внутренней статистике школы, участники этого формата трудоустраиваются вдвое чаще остальных студентов. Зарплатные ориентиры приведены по специализациям: аналитик данных — от 100 000 ₽, маркетинговый и продуктовый аналитик — от 110 000 ₽, BI-аналитик — от 120 000 ₽; дальше по опыту — от 150 000 ₽ через 1–3 года, от 240 000 ₽ через три года и от 310 000 ₽ у руководителя. Разбивка по специализациям полезна: она показывает, что выбор развилки влияет не только на содержание работы, но и на стартовую вилку.
Какой документ выдают
По программе дополнительного профессионального образования выдают диплом о профессиональной переподготовке, по программе дополнительного образования — сертификаты об окончании отдельных модулей. Диплом доступен на тарифе с ДПО, и это стоит проговорить с менеджером заранее. Доступ к учебным материалам сохраняется после окончания курса, что для аналитика практично: к разделам про статистику и SQL возвращаются и через год работы.
Сведения о лицензии школы
Курс ведёт ООО «Скилфэктори», ИНН 9702009530, ОГРН 1197746648813, Москва, Ленинский проспект, дом 6, строение 20. На страницах школы указана бессрочная лицензия на образовательную деятельность № Л035-1298-77/179609 от 19.01.2022, тогда как в разделе сведений об образовательной организации приведены другие даты: лицензия с 15.12.2020 и бессрочная запись в реестре лицензий с 20.06.2022. Действующую запись проще один раз посмотреть там же; учредителем указано ООО «Скилбокс».
Плюсы и минусы
Плюсы
- Пять проектов названы вместе с заказчиками: «СберАвтоподписка», «СберМаркет», онлайн-кинотеатр, страховая компания
- 190 часов математики и статистики отдельными модулями
- Специализация на 130 часов: маркетинговая, продуктовая или BI-аналитика
- Преподаватели из «Яндекса», Сбербанк CIB, Райффайзен Банка, ВТБ, Wrike и Citrix
- Зарплатные ориентиры разбиты по специализациям, а не даны одной цифрой
Минусы
- У школы есть близкая программа с тем же объёмом и составом модулей, но другой ценовой сеткой — условия стоит сравнить
- Срок «от 9 месяцев» требует около 17 часов в неделю вместо заявленных 10
- Доступность специализации зависит от тарифа: базовый идёт минимальным набором
- Распределение преподавателей по модулям на странице не показано
- Выпускная работа занимает 10 часов при общем объёме 650 часов
Кому подойдёт курс
Курс рассчитан на тех, кто входит в аналитику с нуля и хочет закончить быстрее, чем за год. Формулировка «от 9 месяцев» допускает интенсивный темп, и если есть возможность заниматься по 15–17 часов в неделю, программа действительно укладывается в этот срок.
Хорошо ложится он на людей, которым важно портфолио с узнаваемыми названиями. Проекты «СберМаркета» и «СберАвтоподписки» в резюме читаются иначе, чем учебные датасеты, и для первого отклика это работает.
Подойдёт программа и тем, кто уже считает метрики в Excel и упирается в его пределы. Переход на SQL и Python здесь идёт постепенно, а Power BI закрывает задачу регулярной отчётности, из-за которой в компаниях обычно и появляется вакансия аналитика.
Не подойдёт курс тем, кому нужна разработка моделей: машинное обучение даётся в объёме, достаточном для понимания, но не для работы дата-сайентистом. Не подойдёт и тем, кто рассчитывает на 10 часов в неделю и срок в девять месяцев одновременно — эти два условия вместе не выполняются.
Вывод: стоит ли учиться?
Программа даёт полный набор инструментов аналитика — Python, SQL, Power BI, Excel — и подкрепляет его 190 часами математики и статистики, а также пятью проектами с настоящими заказчиками. Преподаватели работают в банках и продуктовых компаниях, специализация позволяет выбрать направление, а зарплатные ориентиры честно разведены по профилям.
До оплаты стоит сделать две вещи: сравнить условия с близкой программой школы по анализу данных и уточнить, входит ли специализация в выбранный тариф. Оба вопроса решаются за один разговор с менеджером и могут заметно повлиять на итоговую сумму — при том, что содержание обучения остаётся сильным в любом случае.
Источники
- Страница курса «Специалист по анализу данных» на сайте Skillfactory
- Сведения об образовательной организации Skillfactory
История обновленийОбновлены сведения о курсе.
- У курса «Специалист по анализу данных» обновлены стоимость, скидка и характеристики курса.