Обзор курса Профессия Аналитик данных от Skillfactory
В программе курса «Профессия Аналитик данных» онлайн-школы Skillfactory — специализация на выбор, 130 часов. Открывает программу «Введение в Data Science» на 190 часов — самый крупный модуль: Python, Pandas, работа с файлами и API, базы данных и SQL, подготовка данных, разведочный анализ, первое знакомство с моделями.
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 «Профессия Аналитик данных» от Skillfactory — годовая программа на 650 академических часов, главная особенность которой в развилке: после общей части студент выбирает одну из трёх специализаций по 130 часов — маркетинговую, продуктовую или BI-аналитику. Это не косметическая опция, а треть программы, и от неё зависит, на какие вакансии человек выйдет. Математическая часть тоже нетипично весомая: 120 часов основ математики и 70 часов статистики и теории вероятностей, то есть почти 190 часов фундамента. Преподаватели — практики из банков и продуктовых компаний: ex-Senior ML Engineer «Яндекса» и ex-Lead Data Scientist Сбербанк CIB, Data Scientist Райффайзен Банка, team lead команды моделей управления жизненным циклом клиента в ВТБ, product analyst team lead с опытом в Citrix и Wrike. Базовый тариф — 4 074 ₽ в месяц вместо 6 790 ₽.
В пересчёте на полную сумму базовый тариф стоит 146 664 ₽, то есть около 226 ₽ за академический час. Сумма модулей сходится с заявленными 650 часами ровно, если считать одну специализацию из трёх, — арифметика на странице честная. Стоит учитывать, что специализация доступна не на всех тарифах: на базовом идёт минимальный набор, и этот пункт нужно уточнить до оплаты, поскольку именно специализация отличает аналитика с профилем от универсального новичка.
Программа обучения
Открывает программу «Введение в Data Science» на 190 часов — самый крупный модуль: Python, Pandas, работа с файлами и API, базы данных и SQL, подготовка данных, разведочный анализ, первое знакомство с моделями. Следом идёт «Data Analyst» на 130 часов — профильный блок с метриками, дашбордами и прикладными задачами аналитика.
Третий и четвёртый модули — математика: «Основы математики для Data Science» на 120 часов и «Основы статистики и теории вероятностей» на 70 часов. Для аналитика статистика важнее, чем машинное обучение: без понимания доверительных интервалов и проверки гипотез A/B-тест превращается в гадание, а именно A/B-тесты и составляют значительную часть работы.
Пятый блок — специализация на выбор, 130 часов. Маркетинговая аналитика работает с каналами привлечения, атрибуцией и стоимостью клиента; продуктовая — с воронками, удержанием и когортами; BI-аналитика — с моделями данных, DAX, Power Query и построением отчётности. Завершает программу выпускная работа на 10 часов и отдельный блок центра карьеры. Инструменты названы подробно: Python с Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn, SQL, Power BI с DAX и Power Query, Excel, Jupyter Notebook, PyCharm, Grafana, GitHub, а также Яндекс Метрика, GA4 и MyTracker.
Преподаватели курса
Эмиль Магеррамов — COO Data Lab в компании EORA. Михаил Баранов — ex-Senior ML Engineer «Яндекса» и ex-Lead Data Scientist Сбербанк CIB, то есть человек с опытом в двух крупнейших командах по данным в стране. Юлия Мочалова — инженер машинного обучения в «Газпром-Медиа». Михаил Белоус — Data Scientist в Райффайзен Банк CIB.
Продуктовую часть ведёт Кирилл Шмидт, team lead команды продуктовых аналитиков с опытом работы в Citrix в США и в Wrike; статистику — Василий Сизов, team lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ. Состав небольшой, шесть человек, но профили не пересекаются: банковская аналитика, продуктовая аналитика, машинное обучение и статистика закрыты разными людьми, каждый со своей практикой.
Как проходит обучение
Формат обучения полностью дистанционный: записанные лекции, задания для самостоятельной работы, тренажёры, проверка работ менторами. Доступ к материалам сохраняется навсегда, темп студент выбирает сам.
Поддержка зависит от тарифа: на «Персональном» — 10 консультаций с экспертом по анализу данных, на «Персональном +» — 20. Туда же входят курс SQL Pro и мини-курс «Английский для IT», которых нет в базовом тарифе. Разница в цене между крайними тарифами почти трёхкратная, и определяется она консультациями и бонусами, а не объёмом учебного материала.
Сроки, нагрузка и поддержка
Заявленный срок — 12 месяцев при нагрузке в среднем 10 часов в неделю: 2 часа по будням или 5 часов в выходные. Арифметика даёт 65 недель, то есть около 15 месяцев; чтобы уложиться в год, заниматься придётся примерно по 12–13 часов в неделю. Разница заметная, если вы планируете выход на новую работу к конкретной дате.
Рассрочка оформляется на 36 месяцев. Базовый тариф — 4 074 ₽ в месяц, «Персональный» — 5 634 ₽, «Персональный +» — 11 934 ₽, то есть 146 664, 202 824 и 429 624 ₽ за курс. Скидка 40% сходится с ценами по всем трём тарифам до рубля, при этом в осенней акции упоминается выгода до 55% — какое предложение действует для вашего потока, стоит уточнить при записи. Школа обещает вернуть деньги, если выпускник не найдёт работу за 6 месяцев после курса; условие закреплено в договоре.
Практика и результат обучения
В портфолио заявлено 5 проектов, и они описаны конкретно, с названиями заказчиков: анализ сайта партнёра «СберАвтоподписки», A/B-эксперимент «СберМаркета», разбор воронки продаж онлайн-кинотеатра, визуализация данных в Excel и анализ данных страховой компании. Набор охватывает основные жанры работы аналитика — от эксперимента до отчётности, и в резюме такие проекты выглядят понятнее абстрактных датасетов.
Вторая часть практики — формат «Фэктори» с задачами компаний-партнёров: по данным школы, более 300 уникальных задач, среди партнёров «Ашан», «Детский мир», Россельхозбанк, Ozon, «Газпром нефть» и благотворительные фонды. Внутренняя статистика школы: участники этого формата трудоустраиваются вдвое чаще остальных студентов, 90% выпускников работают по новой специальности. Со стороны эти цифры не проверяются. Зарплатные ориентиры даны по «Хабр Карьере» и, что удобно, разбиты по специализациям: аналитик данных — от 100 000 ₽, маркетинговый и продуктовый аналитик — от 110 000 ₽, BI-аналитик — от 120 000 ₽; дальше от 150 000 ₽ у специалиста с опытом 1–3 года и от 240 000 ₽ у старшего.
Какой документ выдают
По дополнительной профессиональной программе выдают диплом о профессиональной переподготовке установленного образца — для этого нужен тариф с ДПО, и вопрос стоит проговорить с менеджером до оплаты. По программе дополнительного образования выдают сертификаты об окончании курса. Для аналитика формальный документ полезен при трудоустройстве в банки и корпорации, где кадровые службы проверяют профильную подготовку, хотя решает всё равно тестовое задание.
Сведения о лицензии школы
Курс ведёт ООО «Скилфэктори», ИНН 9702009530, ОГРН 1197746648813, Москва, Ленинский проспект, дом 6, строение 20. На странице курса указана бессрочная лицензия на образовательную деятельность № Л035-1298-77/179609 от 19.01.2022, а в разделе сведений об образовательной организации даты другие: лицензия с 15.12.2020, 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
- Специализация на выбор объёмом 130 часов: маркетинговая, продуктовая или BI-аналитика
- 190 часов математики и статистики — фундамент, без которого A/B-тесты превращаются в угадывание
- Проекты названы с заказчиками: «СберАвтоподписка», «СберМаркет», онлайн-кинотеатр, страховая компания
- Преподаватели из «Яндекса», Сбербанк CIB, Райффайзен Банка, ВТБ, Wrike и Citrix
- Скидка 40% сходится с ценами по всем тарифам, около 226 ₽ за академический час
Минусы
- Специализация доступна не на всех тарифах: на базовом идёт минимальный набор
- 650 часов при 10 часах в неделю дают около 15 месяцев, а заявлено 12
- Скидка в тарифах указана как 40%, в осенней акции — до 55%
- Выпускная работа занимает всего 10 часов при 650 часах программы
- Разница между базовым тарифом и «Персональным +» почти трёхкратная при одинаковой программе
Кому подойдёт курс
Программа рассчитана на старт с нуля: Python преподают с основ, математику дают отдельными модулями, предварительной подготовки не требуется. При этом объём математики выше среднего по рынку курсов, поэтому от студента ждут готовности считать, а не только строить графики.
Хорошо ложится курс на специалистов, которые уже работают с данными в Excel: финансистов, маркетологов, менеджеров по продажам. Для них переход на SQL и Python означает не смену профессии, а расширение инструментов, а специализация позволяет остаться в своей отрасли, но на более высокой позиции.
Подойдёт программа и тем, кто выбирает между направлениями аналитики. Развилка на 130 часов даёт возможность определиться содержательно: маркетинговая аналитика ближе к рекламе и каналам, продуктовая — к поведению пользователей, BI — к отчётности и инфраструктуре данных.
Не подойдёт курс тем, кто хочет стать дата-сайентистом: машинное обучение здесь даётся обзорно, а для моделей у школы есть отдельные, более объёмные программы. Не подойдёт он и тем, кто рассчитывает закончить за три-четыре месяца: честный расчёт даёт год с лишним.
Вывод: стоит ли учиться?
Курс даёт то, за чем идут в аналитику: Python и SQL, крепкую статистику, визуализацию в Power BI и специализацию, с которой понятно, на какие вакансии откликаться. Проекты названы по заказчикам, преподаватели работают в банках и продуктовых компаниях, цена академического часа для годовой программы невысокая.
До оплаты стоит закрыть два вопроса: входит ли специализация в выбранный тариф и какая скидка действует для вашего потока. Оба решаются одним разговором с менеджером и не меняют главного: по объёму математики и практики это серьёзная подготовка, а не курс по построению графиков.
Источники
- Страница курса «Профессия Аналитик данных» на сайте Skillfactory
- Сведения об образовательной организации Skillfactory
История обновленийОбновлены сведения о курсе.
- У курса «Профессия Аналитик данных» обновлены стоимость, скидка и характеристики курса.