Аналитик данных: куда идти учиться, как выбрать курсы для получения востребованной и перспективной специальности

Фото: https://ru.freepik.com

Аналитики данных получают хорошую зарплату, занимаясь интересной работой. Это перспективная специальность, которую можно получить с помощью курсов, проходя обучение в режиме онлайн.

Преимущества и особенности профессии

Чтобы стать аналитиком данных, необходимо получить соответствующее образование. Учиться можно в режиме онлайн, проходя специальную программу на курсах. Это доступно и удобно.

Кратко о том, кто такой аналитик данных, что он делает

Это специалист, занимающийся сбором, анализом и интерпретацией данных для принятия бизнес-решений. Он использует различные статистические методы, программное обеспечение и навыки работы с базами данных для выявления трендов, тенденций, проверки гипотез, проведения тестов и пр. На основании полученных результатов специалист делает выводы, помогающие решать определенные задачи.

Преимущества специальности:

возможность быстрого обучения – хорошим аналитиком данных можно стать буквально за несколько месяцев, получив образование с помощью специальных курсов (в том числе в режиме онлайн);
высокий уровень дохода – это IT сфера, где платят хорошие деньги;
работа в удобном формате – ходить в офис необязательно, часто специалисты трудятся удаленно.

Специальность дает все возможности для быстрого карьерного роста. Всего за несколько лет можно повысить свой уровень, стать главой отдела. Специалисты должны разбираться в разных сферах. Например, большим плюсом станет умение аналитика работать с библиотекой Pandas, и для этого можно также пройти обучение, чтобы освоить эффективные инструменты для обработки данных.

Что должен уметь и знать аналитик данных

Перечислим несколько сфер и направлений, в которых должен разбираться аналитик данных:

математика и статистика – теория вероятности, статические данные и пр., это фундамент, основа;
программирование – знание Python или R;
инструменты для работы с данными, визуализации – есть разные решения, включая Tableau и Power BI;
машинное обучение – разработка алгоритмов и статистических моделей с помощью компьютеров.

Аналитик должен разбираться в теории вероятности, иметь способности в области статистики, понимать основы программирования (включая популярные языки программирования). Важные качества: логика, аналитический склад ума, коммуникабельность, критическое мышление. Специалисту следует развивать навыки общения, в том числе для эффективной презентации результатов работы, проектов и т.д.

Хороший специалист умеет работать с разными библиотеками, включая NumPy. Курсы в данном направлении тоже доступны в режиме онлайн, позволяя получать знания и навыки в удобном формате.

Все курсы по обучению на аналитика данных в одном месте

Сервис skill2go собрал на одном сайте все курсы по разным тематикам, включая аналитику данных (Data Analyst, Data Science), NumPy, Pandas и др. На сайте удобно выбирать подходящую программу обучения благодаря подробному описанию, отзывам и фильтрам, с помощью которых можно сортировать курсы по многим параметрам, включая стоимость, уровень подготовки, язык и др.