Курс «Курс по аналитике данных»
Компания: Skillfactory (Скиллфактори)
рейтинг:
Язык: 
Кем вы сможете работать
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 129 вакансиям)
Окупаемость: стоимость курса ≈ 2 мес зарплаты junior-специалиста.
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Курс по аналитике данных (этот) | Skillfactory (Скиллфактори) | 12 месяцев | 4.5 | — | — | |
| Аналитик данных | Яндекс Практикум | 96 000 ₽ | 6 месяцев | 4.6 | — | Перейти |
| Аналитик данных | Eduson Academy (Эдюсон) | 6 месяцев | 5.0 | — | Перейти | |
| Аналитик данных | Netology (Нетология) | 9 месяцев | 1.6 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Стек под реальную работу аналитика: SQL, Python с библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn, визуализация через Matplotlib и Grafana, плюс GitHub и Jupyter Notebook — именно это проверяют на собеседованиях.
- Стартовать можно без опыта в коде совсем: курс ведёт с нуля сразу по двум языкам — SQL и Python, — без предварительной подготовки. Для программ такого объёма это не само собой разумеется.
- За двенадцать месяцев курс проводит от таблиц Excel до Scikit-learn и Grafana — серьёзный диапазон для начинающего. Год здесь не про растянутость, а про то, что такой стек иначе не уложить.
- В комплекте курс по нейросетям — хорошая добавка для тех, кто после базы захочет двинуться в машинное обучение.
Минусы и кому не стоит
- Цена — высокая. Больше двухсот шестидесяти тысяч рублей за курс — серьёзная сумма; считайте честно: сколько зарабатывает начинающий аналитик данных в вашем регионе и за сколько месяцев работы курс отобьётся.
- Поддержка трудоустройства в описании не заявлена — непонятно, помогают ли с резюме и поиском работы или всё заканчивается вместе с обучением. Это сигнал: спросите школу до оплаты.
- Документ по окончании в описании не назван — ни формат, ни то, насколько его знают работодатели.
Когда этот курс вам не нужен
Курс не подойдёт, если вы ищете быстрый результат: двенадцать месяцев и более двухсот шестидесяти тысяч рублей — это долгосрочная ставка, не спринт. Если у вас уже есть рабочий SQL и Python, а нужна узкая специализация — например, только BI или только машинное обучение, — ищите точечный курс, а не программу с нуля: платить за то, что уже знаете, не стоит. И если бюджет ограничен или стабильный доход в ближайшие год-полтора не гарантирован — такая сумма при неясных сроках окупаемости создаёт финансовое давление, которое мешает учиться.
Как выбрать курс по этому направлению
Курсов по аналитике на рынке много, но качество расходится сильно. Первое, на что смотрю: стек. SQL и Python — без этого аналитику не построишь, это основа профессии. Хорошо, если к ним добавлены инструменты под бизнес-отчётность — Grafana или аналоги, не только библиотеки для кода. Второй критерий — охват ролей: если курс готовит только к одной специализации, а вы ещё не решили, куда именно, — ищите программу пошире. Третье: цена без практики — деньги на ветер. Дорогой курс с теорией без разбора реальных задач проиграет более дешёвому, где работают с живыми данными. И последнее: смотрите, прописана ли в программе коммуникативная часть — умение объяснить результат анализа заказчику. В большинстве курсов этого нет явно; у Skillfactory навык общения с командой и заказчиками вынесен отдельным пунктом — это честная редкость.
Частые вопросы
Можно ли пройти курс совсем без опыта в IT?
По описанию — да, курс построен под вход с нуля. Но Python и SQL за год придётся освоить всерьёз, не поверхностно — это темп, который требует дисциплины. Мой совет: прежде чем вносить полную оплату, попросите школу показать пример первых занятий или задач — так честнее оцените нагрузку.
Сколько времени в неделю нужно уделять учёбе?
Школа конкретных цифр не даёт, но по моей оценке — двенадцать месяцев на такой объём инструментов это реально десять-пятнадцать часов в неделю при нормальном темпе. Меньше — либо растянете срок, либо не доберётесь до конца.
Какой документ выдают по окончании?
Школа этого в описании не указывает — свяжитесь и спросите конкретно: что именно выдают и как работодатели в вашей отрасли на это реагируют. Сертификат ценится ровно столько, сколько рекрутер слышал об этой школе.
Помогают ли с трудоустройством после курса?
Поддержка трудоустройства в описании не заявлена. Спросите школу заранее: есть ли карьерный центр, помогают ли составить резюме и выйти на собеседования — или отношения заканчиваются вместе с последним уроком.
Нужны ли инструменты разработчика — PyCharm, GitHub — с самого начала?
Оба инструмента в программе есть. GitHub и PyCharm — рабочая среда, без которой аналитику в команде не обойтись: именно там хранят код и работают совместно. Курс их вводит, но если поначалу кажется, что это лишнее — не бросайте: через пару месяцев станет понятно зачем.
Чем отличается аналитик данных от BI-аналитика или продуктового?
Коротко: аналитик данных копает в сырых данных и строит модели, BI-аналитик переводит результаты в сводные панели и отчёты для бизнеса, продуктовый следит за метриками конкретного продукта, маркетинговый — за эффективностью каналов и кампаний. Курс даёт инструменты под все четыре роли — Grafana, SQL, Python. Куда пойдёте, во многом определит первая реальная задача.
Поделиться
Длительность курса
180 дней
Формат обучения
видеолекции и практические задания 6 часов в неделю
Обратная связь
Помощь одногруппников и преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Теория и практика
12 учебных и 3 самостоятельных проекта 48 бизнес-задач более 1500 упражнений на тренажерах
Чему научитесь
- Работать с данными и правильно подходить к решению аналитических задач
- Владеть основамми математической статистики
- Визуально отображать статистические данные
- Понимать принципы работы с SQL, Python, библиотеками Pandas и Numpy
- Строить систему проактивной аналитики, дашбордов и систем мониторинга
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывы
Сейчас делаю инструменты, которые реально помогают принимать решения - это уже результат, а не просто "прошел обучение". Совмещаю с основной работой, поэтому ценю, что техподдержка отвечает семь дней в неделю: выделил время в выходной, застрял - и не висишь в пустоте. Материал подается нормально, платформа удобная.
По деньгам: чтобы выйти на приличный доход именно по аналитике, нужна практика, курс этого не отменяет. Но я и не уходил с инженерной должности - пока совмещаю. После этого курса планирую взять следующий, и однозначно здесь же, в SkillFactory.
Цели менять профессию не было, поэтому жёсткие дедлайны мне не подходили. Здесь можно учиться в своём темпе: все вебинары и тематические обсуждения остаются доступны постоянно, можно зайти в запись в любое время.
С теорией у меня проблем не возникало, но если что-то неясно - можно задать вопрос кураторам или менторам, либо просто поискать в обсуждениях: в большинстве случаев кто-то уже спрашивал то же самое. Ещё понравилось, что вебинары разных потоков не изолированы друг от друга - можно посетить занятие другого потока, если пропустил своё или хочешь послушать ещё раз.
Самое ценное для меня - то, что новые знания получается сразу применять в текущей работе. Это реально мотивирует продолжать.
в целом много ля себя почерпнул, понравилась практика
Недостатки:
не понравилась текучка преподавателей, не верно указан уровень подготовки, тут явно не новички
Комментарий:
Курс неплохой, но явно не для новичков, как они себя позиционируют. У меня был кое-какой опыт в аналитике данных, решил прокачать себя для полноценной работы в этом направлении. Если бы я был с 0, учится тут для меня боло бы сущей мукой. Много информации основывается уже на какой-никакой но базе знаний. У вас не хватит времени на работу, учебу и еще поиски элементарных вещей, которые вы должны уже знать. Отвечать на вопросы не будут. Были люди, которые нервничали в чате и не получали никаких ответов. Если база у вас есть - идите. Курсы хоть и не дешевые, цену свою вполне оправдывают.
Про поддержку: команда не справляется с потоком. Начинал с первым потоком, поначалу все было нормально, но когда нас стало больше 80 человек - все, на вопросы не отвечали неделями, а сроки по заданиям при этом поджимали. Текучка среди менторов жуткая. Пока оставались на уровне гугл-таблиц и группа была человек 20 - еще куда ни шло. Пошли задания сложнее - и преподаватели "поплыли". Ситуацию пытались вытянуть более опытные ребята из самих студентов. Многие в итоге выпрыгнули за борт.
Курс сырой: ошибки в заданиях и данных не исправляются месяцами. Преподаватели, судя по всему, сами не читают то, что якобы составляли. Делаешь по условию - говорят "не то", переделываешь - снова "не то", хотя в задании изначально черным по белому написано что нужно. Когда указываешь на явные ошибки - начинают спорить и приводить детские отмазки. Смешно, когда курс позиционируется для специалистов, а не для детского сада.
Недовольных на потоке было много. Поначалу я себя успокаивал - ну, делали курс с нуля, старались. Но чем дальше, тем хуже становилось, и иллюзии рассеялись. Понятно, что приоритет - поток денег, а не качество обучения. Скидки 30-50-60% "только сегодня, только сейчас" - классика. Про обман с рассрочкой тоже отзывы были.
Из смешного: в чате периодически появлялось что-то вроде "скинь неправильный ответ на задание, у меня одна попытка осталась". Спрашиваю зачем неправильный - оказывается, правильный система не принимает, а сертификат получить надо. Сертификат, кстати, пришлют или нет - я так и не понял до конца.
Плюсы тоже есть. Для новичка здесь действительно много структурированной информации, в которой варишься полгода. Правда, иногда придется искать объяснение на стороне - например, бесплатный курс по статистике на Stepik за неделю даст то, что Skillfactory пытается объяснить несколько месяцев. По цене - торгуйтесь, начинайте с 30% от стоимости, на потоке были люди и за 40 тысяч, и за 90.
Задумка хорошая, исполнение подкачало. Два года назад их уроки были совсем другого уровня - те записи до сих пор пересматриваю. Сейчас это просто поток за большие деньги. Выбор за вами.
ВSkillFactory, очень нравится количество практических упражнений, это позволяет гораздо лучше вникнуть в материал и понять, как применять полученные знания на практике. Так же есть чат в Slack, и через этот чат осуществляется поддержка, поддержка круглосуточная.
В общем пройдя более половины курса по анализу данных, могу сказать что с удовольствием продолжу обучение и буду рекомендовать SkillFactory своим друзьям.
После курса можно уже начинать использовать полученные данные на практике.
Из отрицательного:
1.все рассмотрено бегло, но тем кому это нужно более глубокие знания найдут в интернете самостоятельно.
2.блоки которые идут после метрики рассмотрены, вообще, крайне поверхностному из разряда «такое возможно, вот вам пример».
Из рекомендаций: сделать возможность прикреплять электронный сертификат, например, к резюме (посмотрите как это сделано у Microsoft)