Британский аналитик Александр Меркурис восхитился мирным планом по Украине, предложенным президентом России Владимиром Путиным. Об этом он рассказал в видео на своем YouTube-канале.

«К чему бы это привело, так это к тому, что спасло бы жизни десятков, а может быть, и сотен тысяч украинцев. Но они продолжат гибнуть, поскольку эти мирные предложения были отвергнуты», — заявил эксперт.

Он выразил уверенность в том, что как украинский лидер Владимир Зеленский, так и западные государства никогда не согласятся на такие условия, всячески отвергая дипломатическое разрешение конфликта. По мнению Меркуриса, урегулирование конфликта на основе предложенных Путиным принципов помогло бы соблюсти интересы всех сторон.
https://www.google.com/amp/s/m.lenta.ru/news/2024/06/14/v-br...

1. Курс «Финансовый аналитик» [Skillbox] — 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — в рассрочку от 3 927 ₽ / мес. на 20 месяцев, длительность курса - 4-8 месяцев

Особенности: задания из реальной практики: оценка бизнеса, расчёт показателей, прогнозы. Реальный кейс в итоговом проекте — тестовое задание от компании большой четвёрки.  Возможность стажировки у партнёра. Выдаётся сертификат установленного образца.

Вы научитесь оценивать финансовое состояние компании, рассчитывать рабочий капитал и помогать бизнесу управлять долгами. Узнаете, как создавать финансовые модели бизнеса и анализировать бюджет. Сможете разбираться в финансах своей компании, повысить квалификацию или начать карьеру аналитика.

Чему вы научитесь:

• Делать прогнозы
  Научитесь анализировать внешние факторы, влияющие на бизнес, и прогнозировать их. Разберётесь в макроэкономических показателях, рынке и конкурентах.

• Анализировать финансовую отчётность
  Узнаете, на что обращать внимание в финансовой отчётности и как сравнивать отчёты разных компаний, выявляя манипуляции с данными.

• Оценивать финансовое состояние компании
  Поймёте, что такое финансовая устойчивость и целевая структура капитала. Научитесь оценивать риски, учитывать долги и планировать кредитование.

• Строить финансовую модель
  Освоите построение финансовых моделей и прогнозирование прибыли. Сможете оценивать бизнес и создавать финансовые модели в Excel.

• Рассчитывать стоимость компании на рынке
  Поймёте, какие факторы влияют на стоимость бизнеса, и научитесь сравнивать цены компаний одной отрасли. Сможете определять стоимость бизнеса при слиянии и поглощении.

• Проходить сложные тестовые задания
  Выполните проект, который имитирует тестовое задание в крупной финансовой компании. Получите подробную обратную связь и сможете легко решать задания при поиске работы.

Программа курса:

• Роль финансиста в современной компании

• Введение в финансовую математику

• Анализ макроэкономических факторов

• Анализ рынка

• Введение в бухгалтерский учёт

• Анализ финансовой отчётности

• Финансирование компании и её финансовая устойчивость

• Рабочий капитал

• Планирование и бюджетирование

• Unit-экономика

• Анализ бизнес-модели на основе годового отчёта компании

• Анализ рисков

• Рынки капитала

• Финансовое моделирование

• Оценка бизнеса

• Как подготовиться к итоговому проекту

• Бонус-модуль. M&A

• Бонус-модуль. Управление инвестициями

• Итоговый проект. Финансовое моделирование и оценка бизнеса.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

2. Курс  «Финансист» [Нетология] — 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 79 800 ₽ - 90 000 ₽ или рассрочка на 24 месяца - от 3 500 ₽ / мес., длительность курса - 6 месяцев

Особенности: решите до 6 кейсов на основе реальных данных и добавите их в портфолио. Диплом о профессиональной переподготовке. Помощь в трудоустройстве.

Упорядочите свои знания в области финансов и экономики, овладейте навыками для успешного развития в стабильной сфере. Выберите направление: карьеру финансиста-экономиста или финансового аналитика.

Программа обучения:

— Траектория финансиста-экономиста
Изучение основ бухгалтерского учёта и ключевых форм отчётности, применение данных в работе.

• Основы бухгалтерского учёта

• Основы экономики

• Анализ финансовой информации

• Управленческий учёт и отчётность

• Бюджетирование и планирование

• Оценка и анализ рисков

• Инвестиционный анализ

• Финансовое моделирование

• Инструменты финансиста-экономиста

• Soft skills

• Итоговый проект: Комплексный анализ компании.

— Траектория финансиста-аналитика
Включает все модули из траектории финансиста-экономиста.

• Основы бухгалтерского учёта

• Методы финансового анализа

• Комплексный анализ финансовой информации

• Оборотный капитал

• Инструменты финансового аналитика

• Итоговый проект: Финансовая стратегия компании.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

3. Курс  «Финансовый аналитик» [GeekBrains] — 1110 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 3 839 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 9 месяцев

Особенности: помощь с трудоустройством, диплом о проф. переподготовке

На программе вы освоите навыки сбора, обработки и визуализации данных, а также их интерпретации. Получите знания по основам разработки и улучшения процессов, финансовых, функциональных и бизнес-моделей. Научитесь формировать и анализировать метрики и показатели. Сможете превращать данные в понятные отчёты и графики, делать на их основе выводы, помогая специалистам создавать системы и принимать обоснованные решения на основе данных.

Программа курса:

• Введение в программирование

• Теория вероятностей и математическая статистика

• Финансовая математика

• Введение в продуктовую аналитику

• Введение в экономику и финансы (основы экономической теории)

• Корпоративные финансы (базовый курс)

• Основы бухгалтерского учета

• Бухгалтерский учет

• Основы управленческого учета

• Финансовая аналитика компаний и рынков

• Корпоративные финансы (продвинутый курс)

• Финансовое моделирование

• Инвестиционная оценка

• Юнит-экономика

• Базовый курс 1С (с нуля до создания собственной конфигурации)

• Дипломная работа.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

4. Курс «Финансовый аналитик» [Eduson Academy] — 171 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 3 150 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца,  длительность курса - 2-3 месяца

Особенности: курс содержит практические бизнес-кейсы для отработки теории, доступ к материалам и обновлениям курса остаётся навсегда. По окончании обучения выдаётся официальный диплом.

Вы научитесь применять инструменты финансового прогнозирования и моделирования на практике. Овладеете необходимыми навыками для повышения квалификации или перехода в финансовую сферу.

Программа обучения:

• Excel и Google таблицы для финансового аналитика

• Введение в профессию

• Анализ инвестиций

• Анализ финансовой отчетности

• Введение в финансовое моделирование

• Прогнозирование и финансовое моделирование в Excel

• Оптимизация налоговой нагрузки

• Unit-экономика.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

5. Курс «Финансовый аналитик» [SkillFactory] — 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 2 649 руб. / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 7 месяцев

Особенности: 12 практических кейсов и дипломный проект. Помощь в трудоустройстве.

Вы научитесь:

• Оформлять сводные таблицы, создавать графики, работать с функцией ВПР и макросами.

• Понимать структуру баланса, отчета о прибылях и убытках, а также отчета о движении денежных средств.

• Оценивать состояние бизнеса с помощью различных методов анализа отчетности.

• Создавать наглядные дашборды для руководства в Power BI.

• Определять потребности в рабочем капитале и управлять дебиторской задолженностью.

• Формировать консолидированную управленческую отчетность для группы компаний.

• Выявлять точки роста бизнеса и проводить когортный анализ.

• Оценивать доходность инвестиций и рассчитывать ставки дисконтирования по моделям CAPM и WACC.

• Строить финансовые модели для бизнеса и выполнять факторный анализ.

• Разрабатывать стратегии для управления финансовыми рисками.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

6. Курс «Финансовый аналитик» [SF Education] — 120 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 2 770 ₽ / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность курса - 4 месяца

Особенности: практика на реальных проектах. Соберёте готовое портфолио, получите официальный диплом и помощь в трудоустройстве.

Научитесь анализировать экономическое состояние компании, разрабатывать финансовые модели, подготавливать управленческую отчётность и анализировать бюджеты.

Приобретаемые навыки:

• Анализ финансовой отчётности и выявление точек роста финансовых показателей

• Оценка стоимости бизнеса и инвестиционных проектов, выбор активов для инвестирования

• Применение инструментов анализа, вычислений и визуализации данных

• Оценка рисков, прогнозирование финансовых потерь и разработка стратегий их минимизации

• Построение финансовых моделей и составление прогнозов для компании

• Быстрый анализ бухгалтерского баланса и владение управленческим учётом

• План-фактный анализ и оценка финансового состояния бизнеса

• Прогнозирование бизнес-развития

• Управление финансовыми потоками и оборотным капиталом компании.

Программа обучения:

• Введение в финансовую отрасль и карьерные возможности

• Основы финансового учёта и анализа

• Налогообложение в России

• Корпоративные финансы

• Основы финансового моделирования

• Подготовка к экзамену FMI

• Финансовая аналитика

• Юнит-экономика

• Карьерный модуль и навыки Soft Skills

• Power BI

• Российские стандарты бухгалтерского учёта

• Исследование рынка для бизнеса

• Основные навыки работы в Excel

• Продвинутые навыки работы в Excel

• Google Таблицы

• Общая математика

• Создание профессиональных презентаций

• Программирование на VBA

• Правовые аспекты для финансов

• Бизнес-английский

• Тренажёр для подготовки к позициям в финансовой сфере и аналитике.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

7. Курс «Финансовый анализ» [IRS.Academy] — 46 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 52 000 руб., длительность курса - 16 часов (8 занятий)

После завершения курса вы сможете:

• Проводить финансовый анализ компаний

• Давать рекомендации руководителям на основе финансовой отчетности

• Оценивать инвестиционную привлекательность фирм

• Анализировать платёжеспособность предприятия

• Применять лайфхаки для работы с Excel и Google Таблицами.

Программа курса:

• Работа с финансовой отчетностью компании
  На первом занятии вы познакомитесь с понятием информационной базы для финансового анализа, узнаете, как её собирать и правильно использовать. Изучите, что такое денежный поток и как составлять отчет о движении денежных средств.

• Анализ
  На втором занятии вы освоите методы анализа финансовой отчетности. Поймёте, как важно правильно проводить финансовый анализ для разработки стратегии и улучшения ситуации. Практика горизонтального и вертикального анализа финансовых отчетов.

• Финансовые коэффициенты. Часть I
  На третьем занятии вы изучите понятия рентабельности, деловой активности, ликвидности и финансовой устойчивости, научитесь рассчитывать соответствующие коэффициенты.

• Финансовые коэффициенты. Часть II
  На четвертом занятии рассмотрите показатели доходности инвестиций и капитала, такие как ROE, ROA, ROIC, а также экономическую добавленную стоимость (EVA). Изучите рыночные показатели и формулу Дюпона.

• Работа с кризисными ситуациями
  На пятом занятии разберете типичные причины банкротства и научитесь проводить оценку финансового состояния в кризисных ситуациях. Изучите модель Альтмана и ликвидационный баланс.

• Детальный анализ
  На шестом занятии соберете все изученные показатели в единую картину, расшифруете их и оцените ключевые финансовые показатели и состояние организации.

• Работа с таблицами
  Седьмое занятие будет посвящено работе с таблицами, необходимыми для финансового анализа. Изучите эффективные методы работы в Excel и Google Таблицах, освоите множество полезных функций и операций.

• Работа с инвестициями
  На восьмом занятии вы научитесь анализировать риски, оценивать рыночную стоимость и эффективность инвестиций, что особенно полезно для инвесторов и тех, кто хочет выгодно вложить деньги.

Этот курс поможет вам систематизировать знания в финансовом анализе и освоить важные навыки для работы в финансовой сфере.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

8. Курс «Финансовый аналитик» [Специалист]

Информация о курсе: стоимость — 154 390 ₽ - 184 390 ₽, длительность курса - от 3 до 6 месяцев (264 ак.ч.)

После завершения программы вы сможете:

• Использовать аналитические программы для систематизации данных

• Анализировать большие объемы данных с помощью Excel

• Оценивать текущую деятельность компании и улучшать основные показатели

• Давать объективную оценку состоянию бизнеса

• Применять методы и инструменты финансового анализа на практике

• Создавать финансовые модели

• Определять и оптимизировать налоговую нагрузку

• Выбирать и использовать различные инструменты бизнес-анализа

• Проводить анализ и моделирование данных с помощью Power Pivot

• Оценивать перспективы инвестиционных проектов

• Оценивать риски и разрабатывать стратегии их управления.

Программа включает следующие курсы:

• «Microsoft Excel. Уровень 2. Расширенные возможности»

• «Основы экономики для руководителей, менеджеров и специалистов»

• «Анализ финансового состояния предприятия»

• «Финансовое моделирование»

• «Microsoft Excel. Уровень 3. Анализ и визуализация данных»

• «Оптимизация налогов: методы и способы минимизации»

• «Практикум по юнит-экономике»

• «Microsoft Excel. Уровень 6. Бизнес-аналитика с Power Pivot: создание модели, построение дашбордов»

• «Основы инвестиционного анализа»

• «Управление рисками (Риск-менеджмент)».

Подробнее о курсе финансового аналитика →

9. Курс «Финансовая аналитика» [Институт Профессионального образования] — 28 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 23 600 ₽, длительность курса - до 5 месяцев

Вы освоите следующие темы:

• Аудит

• Анализ финансово-хозяйственной деятельности

• Финансовое право

• Организация финансового анализа

• Оценка финансового состояния, результатов и кредитоспособности предприятия

• Концепция и анализ денежных потоков компании

• Анализ и обоснование стратегических решений

• Стоимостная модель в финансовом анализе

• Инвестиционный анализ

• Технологии бюджетирования

• Форматы ключевых бюджетов

• и многое другое.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

10. Курс «Финансовый аналитик» [Русская Школа Управления] — 11 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 64 530 руб., длительность курса - 5 дней

Вы приобретете следующие навыки:

• Оценка финансового положения компании.

• Применение стандартных форм финансовой отчетности.

• Выявление потерь, убытков и потенциальных точек роста.

• Анализ потока денежных средств.

• Подбор безопасных источников финансирования операционных активов.

• Оценка инвестиционных проектов.

• Использование основных методов управления стоимостью бизнеса.

• Разработка маркетинговых стратегий.

Программа включает в себя:

• Планирование бизнеса.

• Анализ бизнеса: ключевые показатели, вопросы, формы отчетности. Обширный анализ эффективности бизнеса.

• Управление оборотным капиталом.

• Моделирование финансового состояния бизнеса.

• Управление стоимостью компании.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

11. Курс «Финансовый аналитик / Руководитель финансово-аналитической службы» [MBS] — 8 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 41 900 руб., длительность курса - 16 академических часов

В результате обучения вы:

• Овладеете навыками контроля над финансовым состоянием предприятия.

• Поймете, как с использованием финансового анализа увеличить объем продаж и снизить издержки.

• Сможете организовать сбор информации на предприятии для финансового анализа.

• Узнаете методы повышения эффективности финансово-аналитической службы.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

12. Курс «Финансовый аналитик» [NBU] — 5 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 17 700 ₽, длительность курса - 324 ч.

Учебный курс включает в себя:

• Введение в предметную область.

• Анализ экономических процессов.

• Планирование финансов и обеспечение устойчивости предприятия.

• Оценка стоимости предприятия.

• Применение международных стандартов финансовой отчетности.

• Анализ бизнеса для принятия стратегических решений.

• Разработка бизнес-планов.

• Изучение макроэкономических явлений.

• Микроэкономические основы.

• Управление финансовыми рисками.

• Сбор и анализ социально-экономической статистики.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

13. Курс «Финансовый аналитик» [Национальный университет государственной службы] — 1 отзыв

Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность курса - 72-240 ак. часов

Итоги обучения:

• Овладение навыками мониторинга финансового положения организации.

• Приобретение знаний о создании оптимального инвестиционного портфеля.

• Усвоение методов сбора и оценки финансовой информации компании.

• Увеличение объема продаж и снижение расходов через использование финансового анализа.

• Формирование эффективной стратегии корпоративного финансирования и дивидендной политики, а также многое другое.

Содержание курса вкратце:

• Разработка собственной системы финансового анализа.

• Анализ финансовой отчетности предприятия.

• Принципы построения инвестиционного портфеля.

• Основы корпоративного финансирования.

• Финансовые стратегии российских и западных компаний.

• Завершающее оценивание.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

14. Курс «Финансовый аналитик» [МАКПП]

Информация о курсе: стоимость — 4 500 руб. - 16 000 руб., длительность курса - от 320 часов

Этот курс поможет вам освоить востребованную и хорошо оплачиваемую специальность бизнес-аналитика (финансового аналитика). Вы получите все необходимые знания и навыки для успешной карьеры:

• Основы права в профессиональной сфере;

• Профессиональные навыки финансового аналитика;

• Теоретические и практические аспекты работы;

• Микроэкономика, макроэкономика и эконометрика;

• Бизнес-аналитика и бизнес-информатика и многое другое.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

Бесплатные курсы финансового аналитика

Курс «Введение в аналитику» [Skillbox]

Изучите востребованные специальности в области аналитики, пройдите профориентационный тест и определите, какое направление соответствует вашим интересам.

Содержание курса:

• Определение аналитики
  Познакомьтесь с устройством курса и ознакомьтесь с картой профессий. Поймите, почему изучение аналитики важно и нужно ли обязательно иметь техническое образование. Разберем 5 распространенных заблуждений о профессии, которые могут вызвать у вас опасения о неудачах.

• Виды аналитиков
  Узнайте, чем занимаются, какими навыками обладают и с какими данными работают аналитики различных направлений в разных компаниях. Попробуйте каждую специальность на себе и оцените перспективы карьерного роста.

• Путь развития в профессии аналитика
  Определите, какие навыки soft skills нужно развивать для будущего аналитика и что важно знать при взаимодействии с клиентами. Пройдите профориентационный тест и определите, какое направление в аналитике соответствует вашим предпочтениям.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

Курс «Введение в финансовую аналитику» [SF Education]

Подробно изучите финансовую отчетность предприятия. Освоите навыки анализа отчетности о финансовых результатах. Поймете, как оценить результативность маркетинговых мероприятий компании. Узнаете, как рассчитать эффективность инвестиционных проектов, используя показатель ROI.

Содержание программы обучения:

• Ознакомление с финансовой отчетностью за 60 минут

• Краткий обзор отчета о финансовых результатах

• Анализ эффективности маркетинговых мероприятий

• Оценка результативности инвестиционного проекта

• Руководство по факторному анализу воздействия объема, микса и ценового фактора на чистую выручку

• Руководство по прибыль и убытки компании в FMCG секторе

• Бизнес-кейс по формированию цен на услуги с использованием финансовых данных.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

Курс «Финансовый анализ» [Финансовая академия]

Уроки курса:

• Описание курса

• Бухгалтерский учет расходов

• Прямые и косвенные издержки

• Методы бухгалтерского учета расходов

• Кейс: расходы и их бухгалтерский учет

• Кейс: прямые и косвенные издержки и их бухгалтерский учет

• Себестоимость и ценообразование. Доходы

• Переменные и постоянные издержки

• Метод маржинального учета расходов

• Маржинальный метод и его анализ

• и многое другое.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

Курс «Анализ финансовых рынков» [Открытое образование]

Данный курс предоставляет возможность погрузиться в особенности работы специалистов, занимающихся принятием инвестиционных решений на финансовом рынке, в основном, с акциями, а также научиться обоснованно принимать как краткосрочные решения, используя принципы и методы технического анализа, так и долгосрочные решения на период в год и более.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

Курс «Финансовый и кредитный Анализ» [SF Education]

Видеоуроки включают в себя следующее:

• Определение финансового аналитика и его роли

• Теоретические и практические аспекты финансового анализа

• Понятие доходов и расходов, а также их использование аналитиками при анализе P&L

• Как стать успешными партнёрами в бизнесе: роль финансиста и маркетолога

• Как провести кредитный анализ компании всего за 10 минут

• Методы оценки кредитоспособности бизнеса и так далее.

Подробнее о курсе финансового аналитика →

Чем финансист отличается от финансового аналитика?

Финансист и финансовый аналитик имеют сходные, но разные функции и задачи в области финансов.

Финансист обычно отвечает за управление финансами организации в целом. Это может включать в себя разработку стратегии финансового управления, принятие финансовых решений, управление инвестициями, учет и отчетность перед заинтересованными сторонами, управление рисками и т. д. Финансист обычно имеет более стратегическую роль и отвечает за общее финансовое здоровье организации.

С другой стороны, финансовый аналитик обычно занимается анализом финансовых данных для принятия конкретных решений. Они могут заниматься оценкой инвестиционных возможностей, анализом финансовой производительности компаний, оценкой рисков, подготовкой финансовых моделей и т. д. Финансовый аналитик обычно имеет более операционную или тактическую роль и часто работает на основе конкретных запросов или проектов.

Таким образом, основное различие между финансистом и финансовым аналитиком заключается в том, что первый обычно занимается стратегическим управлением финансами организации в целом, в то время как второй фокусируется на анализе данных для принятия конкретных решений.

В чем разница между финансовым и бизнес аналитиком?

Финансовый аналитик и бизнес-аналитик оба занимаются анализом данных, но их основные области интересов и функции могут отличаться.

1. Область анализа данных:

   • Финансовый аналитик фокусируется на анализе финансовых данных, таких как бухгалтерские отчеты, финансовые показатели, инвестиционные возможности, риски и т. д. Основная задача финансового аналитика - это обеспечение финансовой стабильности и эффективности деятельности организации.

   • Бизнес-аналитик анализирует различные аспекты бизнеса, включая операционные процессы, стратегические цели, рыночную аналитику, клиентское поведение и т. д. Основная задача бизнес-аналитика - это помогать бизнесу принимать информированные решения для улучшения эффективности и достижения стратегических целей.

2. Цели:

   • Финансовый аналитик обычно работает с данными, направленными на оценку финансового состояния организации, выявление инвестиционных возможностей, определение финансовых рисков и т. д.

   • Бизнес-аналитик ориентирован на помощь бизнесу в достижении его целей, таких как увеличение прибыли, снижение затрат, повышение удовлетворенности клиентов и т. д.

3. Используемые методы:

   • Финансовые аналитики часто используют методы финансового моделирования, оценки стоимости активов, анализа инвестиционных портфелей и т. д.

   • Бизнес-аналитики могут применять методы, такие как SWOT-анализ, анализ процессов, дерево решений, анализ статистики и т. д.

Хотя обе роли могут включать в себя анализ данных, их основные цели и области интересов отличаются, и, следовательно, методы их работы также могут различаться.

Какие знания нужны для финансового аналитика?

Для успешной работы в области финансового анализа необходимо иметь широкий спектр знаний и навыков. Вот некоторые из ключевых:

1. Финансовая отчетность: понимание основных финансовых отчетов, таких как баланс, отчет о прибылях и убытках (прибыли и убытки), отчет о движении денежных средств. Это включает в себя знание структуры отчетов, основных финансовых показателей и их интерпретацию.

2. Финансовый анализ: навыки анализа финансовых данных, включая расчет и интерпретацию ключевых финансовых показателей (например, коэффициенты ликвидности, рентабельности, финансового рычага и т. д.). Умение выявлять тенденции, анализировать отклонения и делать выводы на основе финансовых данных.

3. Инвестиционный анализ: знание методов оценки инвестиционных возможностей, таких как дисконтированный денежный поток (DCF), оценка компаний по сравнимым множителям (Comparable Company Analysis), анализ стоимости активов и т. д.

4. Финансовое моделирование: умение строить финансовые модели для прогнозирования будущих финансовых результатов и оценки влияния различных сценариев на финансовые показатели.

5. Финансовые рынки и инструменты: понимание финансовых рынков, инструментов и продуктов, таких как акции, облигации, деривативы, инвестиционные фонды и т. д.

6. Экономические знания: основное понимание экономических принципов, теорий и тенденций, которые могут влиять на финансовые рынки и решения.

7. Аналитические навыки: умение эффективно анализировать данные, выявлять ключевые факторы и проблемы, формулировать гипотезы и делать обоснованные выводы.

8. Коммуникационные навыки: умение представлять результаты анализа в понятной форме для заинтересованных сторон, в том числе для руководства компании, инвесторов или других членов команды.

1. Курс Data Scientist с нуля до Junior (Skillbox) — 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 5 033 ₽ /мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность курса - 9 месяцев

Особенности: до 9 проектов в портфолио, 2 специализации на выбор. Помощь в трудоустройстве. Выдаётся сертификат установленного образца. Курс Data Science подходит для новичков, программистов и начинающих аналитиков.

Погрузитесь в аналитику данных и машинное обучение, выбрав направление, которое вам ближе. Оттачивайте навыки на реальных проектах и становитесь востребованным специалистом.

Кому подойдёт этот курс:

• Новичкам
  Нет необходимости в техническом образовании или опыте в IT.
  С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, подтянете математику и статистику. Примените полученные знания на реальных задачах и уже через год сможете начать работать.

• Программистам
  Курс прокачает ваше аналитическое и алгоритмическое мышление. Вы научитесь выявлять потребности бизнеса, строить модели машинного обучения и применять Python для решения задач с данными. Пройдёте полный процесс от сбора данных до деплоя модели.

• Начинающим аналитикам
  Научитесь формулировать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании.
  Будете обучать модели и прогнозировать результаты, улучшите свои навыки и увеличите скорость работы, что поможет вам в карьерном росте.

Чему вы научитесь:

• Аналитическое мышление
  Разрабатывать планы решения проблем, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.

• Математика и статистика
  Полные курсы по математике, теории вероятностей и статистике помогут вам вспомнить школьную программу и получить дополнительные знания, которые обычно преподают в вузах.

• Извлечение данных
  Чтение файлов различных форматов с помощью Python, написание запросов к API, получение, очистка и сохранение данных.
  Понимание устройства баз данных и освоение SQL.

• Аналитические модели
  Строить воронки продаж для интернет-магазинов, проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.

• Модели машинного обучения
  Начнёте с простых моделей, постепенно разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.

• Инструменты дата-сайентиста
  Освоите Python, Git, визуализацию данных в Power BI. Будете уверенно работать с Jupyter Notebook и строить пайплайны в Airflow.

Уровни курса:

• Первый уровень: базовая подготовка (5 месяцев)
  Пробуете себя в роли аналитика и специалиста по машинному обучению. Получаете фундаментальные знания и навыки для освоения любого из направлений.

• Второй уровень: специализация и трудоустройство (4 месяца)
  Выбираете сферу для развития и углубляетесь в неё. Закрепляете знания на практике, решая задачи с реальными данными и участвуя в соревнованиях на Kaggle или командных проектах.

Через 9 месяцев после начала курса — трудоустройство на позицию junior.

Data Scientist: обучение с нуля →

2. Курс Data Scientist: быстрый старт в профессии (GeekBrains) — 1110 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 3 839 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 80 часов теории, 450 часов практики

Особенности: добавите в своё портфолио 2 сильных проекта, получите сертификат об окончании курса, а также помощь в трудоустройстве.

Изучите основы Data Science и выберите своё направление: машинное обучение, анализ данных или дата-инженерию.

Навыки, которые вы приобретёте:

• Извлечение данных из файлов, API и баз данных.

• Работа с большими данными.

• Проведение разведывательного анализа данных.

• Формулирование и проверка гипотез.

• Навыки ML-инженера: создание и внедрение моделей машинного обучения, оценка их качества.

• Навыки Data-инженера: развертывание программной инфраструктуры для сбора, обработки и хранения данных, тестирование кода.

Программа обучения Data Science:

• Основы Data Science.

• Машинное обучение (по выбору).

• Инженер данных (по выбору).

• Аналитик данных (по выбору).

• Итоговый проект.

• Дополнительные курсы: основы математики, основы статистики и теории вероятностей, Git, развитие карьеры разработчика.

Подробнее о курсе Data Science →

3. Курс Профессия Data Scientist (Skillbox) — 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — в рассрочку - 9 000 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев

Особенности: Бесплатный доступ к 3 модулям. До 9 проектов в портфолио, помощь в трудоустройстве.

Попробуйте свои силы в аналитике данных и машинном обучении, детально изучите интересующее вас направление. Практические навыки отточите на реальных проектах, став востребованным специалистом.

Кем вы станете после курса?

• Специалист по машинному обучению:
  Анализировать большие объёмы данных. Создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине и промышленности. Обучать нейросети, разрабатывать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продвигаться в областях обработки естественного языка и компьютерного зрения.

• Аналитик данных:
  Помогать бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных. Собирать и анализировать информацию, выявлять аномалии в метриках. Находить закономерности, формулировать гипотезы и проверять их через моделирование. Визуализировать результаты работы с помощью графиков и диаграмм.

Содержание обучения:

• Первый уровень: Базовая подготовка. Введение в Data Science.

• Второй уровень: Специализация и трудоустройство.
  Специализация 1: Машинное обучение. Специализация 2: Дата-аналитик. Трудоустройство с поддержкой Центра карьеры.

• Третий уровень: Повышение квалификации.
  Специализация 1: Machine Learning PRO. Специализация 2: Data Analyst PRO.

• Дополнительные курсы:
  Основы статистики и теории вероятностей.
  Основы математики для Data Science.

Подробнее о курсе Data Science →

4. Курс Специалист по Data Science (SkillFactory) — 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — в рассрочку на 36 месяцев - 6 936 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев

Особенности: дипломы о профпереподготовке МИФИ и Skillfactory.

Приобретаемые навыки:

• Основы Python: Работа с ключевыми конструкциями и структурами данных.

• Рекомендательные системы: Применение алгоритмов для их создания.

• Анализ данных: Использование библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib для анализа и предобработки данных.

• Доступ к данным: Извлечение данных из веб-источников и по API.

• Модели машинного обучения: Создание моделей для решения задач Data Science и оценка их эффективности.

• Математический анализ: Применение методов математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей для обработки данных.

• Платформы и сообщества: Работа с GitHub и Kaggle.

• Временные ряды: Построение моделей на основе временных рядов.

Программа обучения:

• Адаптационная неделя

• Проектная работа

• Выравнивающий курс по математике

• SQL и базы данных

• Программирование на Python

• Высшая математика для машинного обучения

• Менеджмент для наук о данных

• Классическое машинное обучение

• Глубокое обучение в науках о данных

• Статистика и A/B тестирование

• Проектная работа

• Внедрение моделей машинного обучения

• Проектный практикум: Групповой дипломный проект по задачам от партнеров.

• Защита и презентация дипломных проектов.

Подробнее о курсе Data Science →

5. Курс Data Scientist с нуля до middle (Нетология) — 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость —182 400 ₽ - 202 400 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - от 5 333 ₽ / мес., длительность курса - 24 месяца

Особенности: возможность подобрать индивидуальный темп обучения. Добавите более 20 проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.

Чему вы научитесь:

• Работа с базами данных:
  Извлекать данные с помощью SQL, выгружать их в нужном формате, создавать и управлять собственными БД, работать с хранимыми процедурами и функциями.

• Использование Python и библиотек:
  Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, выявлять скрытые закономерности и визуализировать результаты.

• Математика и статистика:
  Освоите необходимые математические методы для решения задач машинного обучения и построения нейросетей.

• Построение моделей машинного обучения:
  Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, анализировать временные ряды и создавать рекомендательные системы.

• Обучение нейронных сетей:
  Проверять гипотезы, строить многослойные нейронные сети, выявлять скрытые аномалии в данных.

• Лидерство в Data-проектах:
  Формулировать гипотезы, выявлять потребности, структурировать и визуализировать результаты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.

Программа курса:

• Погружение:
  Изучите основы аналитического мышления, узнаете, откуда берутся данные, научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.

• SQL, Python и Big Data:
  Освоите ключевые навыки для старта в профессии Data Scientist и сможете искать работу на младшей позиции уже после этого этапа.

• Deep Learning и нейронные сети:
  Получите расширенные знания и научитесь работать с нейронными сетями. Повысите свою квалификацию до уровня middle, что позволит претендовать на большее количество вакансий.

• Дипломный проект — ML-модель для решения профессиональных задач:
  Выберите тему самостоятельно (например, прогнозирование продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов или текста). Вам будет помогать дипломный руководитель, предусмотрены 4 индивидуальных консультации с экспертом.

• Специализация на выбор (Продвинутый тариф):
  Углубитесь в особенности работы с медицинскими и промышленными данными, решите типичные задачи для этих сфер. Специализированные навыки повысят вашу профессиональную ценность. Стажировка в компании «Северсталь.Диджитал» поможет получить полезный опыт в промышленном Data Science.

Подробнее о курсе Data Science →

6. Курс Data Scientist (ProductStar) — 58 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 95 175 ₽ или рассрочка - 4 406 ₽ / мес.

Особенности: доступ к материалам курса на 3 года.  Помощь в трудоустройстве. Сертификат по окончанию обучения.

Программа обучения:

• Извлечение и подготовка данных: SQL

• Основы программирования: Python

• Построение моделей: Machine Learning

• Глубокое обучение и обработка естественного языка: Нейронные сети и NLP

• Создание рекомендаций: Рекомендательные системы

• Заключительный проект и карьерная поддержка: Дипломная работа и помощь с трудоустройством.

Приобретаемые навыки:

• Уверенное владение SQL

• Работа с Python, Git, и GitLab

• Проведение машинного обучения

• Разработка рекомендательных систем

• Построение аналитических систем

• Уверенное использование искусственного интеллекта.

Подробнее о курсе Data Science →

7. Курс Data Science (SF Education) — 168 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 28 875 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 203 ₽ / мес., длительность курса - 4 месяца

Особенности: Доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. Безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе, созданной экспертами. Официальное удостоверение о повышении квалификации.

Получите основные знания и навыки для успешной карьеры в Data Science. Вы научитесь:

• Работать с базами данных

• Программировать на Python

• Решать задачи вычислительных финансов.

Программа курса включает:

• Введение в индустрию и карьерные перспективы

• Обработка и анализ данных с помощью SQL

• Программирование на Python

• Работа с API

• Основы математики

• Data Science

• Корпоративные финансы

• Финансовые производные инструменты: фьючерсы и опционы

• Стохастические процессы в финансах

• Структурированные финансы.

Подробнее о курсе Data Science →

8. Курс Основы работы с большими данными (Data Science) (Специалист)

Информация о курсе: стоимость — 14 990 ₽ - 36 000 ₽, длительность курса - 16 ак. ч. + 4 ак. ч. самостоятельно

Чему вы научитесь:

• Определять источники информации и формулировать требования к ним

• Применять стандартный процесс CRISP-DM в своей организации

• Подбирать команду для работы с Big Data

• Выбирать инструменты для практической работы с данными

• Использовать специализированные инструменты Excel, такие как «Пакет анализа данных» и «Тренды»

• Применять методы «дерева решений»

• Подбирать подходящие инструменты и методы для решения задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками

• Использовать методы классификации данных для машинного обучения

• Подбирать тестовые и обучающие выборки для достижения лучших результатов анализа

• Работать с инструментами nocode (на примере одного инструмента)

• Организовывать реорганизацию компании для применения управления на основе Big Data.

Программа курса:

• Области применения Big Data. Типовые задачи

• Сбор и подготовка данных. Методика CRISP-DM

• Основы математической статистики и ANOVA. Надстройка Excel «Пакет анализа»

• Прогнозирование продаж. Введение в машинное обучение. Корреляция и регрессионный анализ

• Классификация и распознавание образов, видео, речи и текста. Нейронные сети и примеры их применения

• Исследование социальных сетей и прогнозирование поведения пользователей. Социальные графы и деревья решений. Примеры применения

• Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества

• Профориентация в Data Science. Выводы и рекомендации по организации работы команды.

Подробнее о курсе Data Science →

9. Курс Специалист по Data Science (Яндекс.Практикум)

Информация о курсе: стоимость — 112 000 ₽ - 228 000 ₽, длительность курса - 8 месяцев. Обучение Дата Сайнтист.

Программа обучения:

• Введение в Python и анализ данных

• Основные принципы Python

• Предварительная обработка данных

• Исследовательский анализ данных

• Статистический анализ данных

• Первый крупный проект
  Вы освоите предварительное исследование данных, сформулируете и проверите гипотезы. Обнаружите закономерности в данных о продажах игр.

• Линейные модели в области машинного обучения

• Обучение с учителем: оценка качества модели

• Второй крупный проект
  Вы разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Создадите пайплайн для упрощения процесса. Смоделируете коэффициент удовлетворенности сотрудников для помощи HR-отделу в прогнозировании текучести кадров.

• Машинное обучение в сфере бизнеса

• Основы SQL

• Численные методы

• Временные ряды

• Машинное обучение для анализа текста

• Компьютерное зрение

• Обучение без учителя
  Вы познакомитесь с еще одним методом машинного обучения, при котором система решает задачу без заранее размеченных данных, опираясь на их особенности и структуру. Изучите задачи кластеризации и выявления аномалий.

• Итоговый проект
  Вы подтвердите усвоение новой профессии. Уточните задачу клиента, пройдете все этапы анализа данных и машинного обучения. Теперь без учебных уроков и заданий — все как на реальной работе.

• Дополнительный курс: Практика Python

• Дополнительный курс: Теория вероятностей

• Дополнительный курс: Практика SQL.

Подробнее о курсе Data Science →

10. Курс Data Scientist с нуля (Бруноям) — 28 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 108 900 ₽, длительность курса - 8 месяцев

Вы освоите методы, инструменты и технологии, необходимые для обработки данных. Программа обучения включает вебинары, видеоуроки и практические задания.

Вам предстоит изучить следующие технологии:

• Основы программирования на Python

• Построение моделей машинного обучения

• Работа с библиотеками NumPy и pandas

• Визуализация данных с использованием matplotlib

• Запросы SQL и работа с базами данных

• Применение математики в обработке данных

• Нейронные сети

• Применение методов машинного обучения на практике

• Планирование и проведение A/B-тестирования.

Курс онлайн Дата Сайнс →

11. Курс Data Scientist. Интенсив («Level UP») — 23 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 68 990 ₽, длительность курса - 3,5 месяца (70+ ак. часов)

По завершении курса вы сможете:

• Эффективно выбирать и применять разнообразные алгоритмы машинного обучения в соответствии с поставленной задачей.

• Обрабатывать и анализировать данные, проводя необходимую предобработку.

• Использовать Python библиотеки для решения задач машинного обучения.

• Понимать основные принципы и методы линейной алгебры, статистики и теории вероятностей, необходимые для понимания функционирования алгоритмов машинного обучения.

• Решать задачи классификации, регрессии и кластеризации.

• Применять методы регуляризации и оптимизации для улучшения качества моделей.

• Применять ансамблевые методы для повышения точности моделей.

• Работать с изображениями и применять сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения.

• Работать с нейронными сетями, использовать transfer learning и решать задачи обработки текста, в том числе с применением BERT и классических методов машинного обучения.

Дата Сайенс: курсы →

12. Курс Data Scientist (Karpov.Courses) — 12 отзывов

Информация о курсе: стоимость — разная, длительность курса - разная

Курсы:

• Специалист по глубинному обучению (Deep Learning Engineer)
  Вы овладеете основными и передовыми методами глубинного обучения в области обработки естественного языка (NLP) и приступите к развитию в перспективной области Глубинного Обучения.

• Специалист по Анализу Данных

• Специалист по Обработке Данных

• и другие.

Обучение Дата Сайнс →

13. Курс Специалист по Data Science (НИУ ВШЭ) — 10 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 465 000 ₽, длительность курса - 18 месяцев

Изучение всех аспектов современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и многого другого.

План обучения Дата Сайнс:

• Применение Python для автоматизации и анализа данных

• Обучение SQL

• Изучение алгоритмов и структур данных

• Освоение математики для анализа данных

• Прикладная статистика в контексте машинного обучения

• Основы машинного обучения

• Практическое применение машинного обучения на платформе Spark

• Введение в глубокое обучение

• Решение прикладных задач анализа данных с онлайн-сопровождением преподавателя

• Завершающий проект.

Обучение Data Science →

14. Курс Data Scientist (МФТИ) — 8 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 235 000 ₽, длительность курса - до 12 месяцев (8 ак.ч. в неделю)

Учебный план включает в себя следующие разделы:

• Основы программирования на Python

• Использование модулей для первичного анализа данных

• Изучение функций и объектно-ориентированного программирования в Python

• Введение в операционную систему Linux и систему контроля версий Git

• Знакомство с модулями для выполнения задач машинного обучения

• Изучение дискретной математики

• Освоение математического анализа

• Погружение в линейную алгебру и аналитическую геометрию

• Ознакомление с теорией вероятностей

• Изучение математической статистики и основ аналитики данных

• Понимание принципов математических алгоритмов

• Использование современных библиотек для анализа данных

• Оценка качества моделей

• Введение в основы работы с нейронными сетями.

Дата Сайнс: обучение →

Бесплатные курсы Data Science

Курс Data Science: будущее для каждого (Нетология)

Простым языком мы расскажем о работе аналитика, Data Science, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Представим популярные профессии и инструменты, которыми пользуются специалисты.

Учебная программа включает в себя следующие этапы:

• Основы науки о данных
  Вы познакомитесь с концепциями больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения и Data Science. На примерах будет разобрано, какие задачи решаются с использованием данных.

• Инструменты аналитиков
  Вы изучите необходимые навыки для работы аналитика и узнаете о распространенных инструментах. Попробуете написать первый SQL-код, который является основным инструментом работы аналитиков.

• Различия профессий в аналитике
  На примерах будет рассмотрено, какие задачи выполняют аналитики, и вы сможете понять различия между профессиями и выбрать подходящее направление для себя.

• Начало карьеры в аналитике
  Вы определите уже имеющиеся у вас навыки и узнаете, какие необходимо приобрести в первую очередь. Поймете, как начать карьеру в области аналитики, даже если вы начинаете с нуля.

Курсы по Data Science →

Курс Data Science с нуля (Skillbox Программирование)

В списке вас ждет множество полезной информации о том, как войти в мир Data Science с самых начальных шагов. Мы расскажем, какие знания и умения требуются для того, чтобы стать Data Scientist, и как можно их получить.
Видеоматериалы будут полезны как для новичков в программировании, так и для тех, кто еще не имеет опыта в этой области. Мы продемонстрируем, какие языки программирования необходимо знать для работы в Data Science, и как начать программировать для тех, кто только начинает.

Видеоуроки включают в себя:

• Обзор обучения в области Data Science

• Процесс обучения модели машинного обучения

• Основы языка программирования Python

• Работа с компьютерными сетями

• Основы анализа данных

• и другие.

Data Science: обучение →

Курс Введение в Data Science и машинное обучение (Stepik)

Курс предназначен для знакомства слушателей с основами машинного обучения, прежде всего для тех, кто только начинает свой путь в области Data Science.
Мы предоставим подробное изучение основных теоретических концепций, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn, которые являются наиболее распространенными инструментами для анализа данных и машинного обучения с использованием языка программирования Python.

Data Scientist: обучение →

Курс Введение в науку о данных (Alison)

Вы ознакомитесь с процессами в области анализа данных, приобретете представление о машинном обучении и изучите модели данных для организации информации. Вас также научат извлекать знания и идеи из структурированных и неструктурированных данных, а также использовать научные методы, процессы, алгоритмы и системы, применяемые в анализе данных.

Data Science: курсы →

Если ищете, где учиться на Data Scientist в России, то посмотрите нашу подборку.

Сколько нужно времени чтобы освоить Data Science?

Время, необходимое для освоения Data Science, зависит от нескольких факторов, таких как ваш текущий уровень знаний, интенсивность обучения, цели и методы, которые вы используете:

1. Базовые знания (3-6 месяцев):

   • Математика и статистика: знание основ математического анализа, линейной алгебры и статистики является фундаментальным.

   • Программирование: владение Python или R, знание библиотек, таких как NumPy, pandas, matplotlib, seaborn.

2. Средний уровень (6-12 месяцев):

   • Машинное обучение: изучение алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети.

   • Практика: работа с реальными данными, участие в конкурсах на платформах вроде Kaggle, выполнение учебных проектов.

3. Продвинутый уровень (1-2 года):

   • Глубокое обучение: освоение сложных методов глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративные модели.

   • Инструменты и технологии: знание инструментов, таких как TensorFlow, PyTorch, SQL, Hadoop, Spark.

   • Работа над крупными проектами: реализация проектов, решение сложных задач, участие в исследовательских работах.

Таким образом, для достижения уровня, достаточного для начала работы в Data Science, может потребоваться от одного до двух лет интенсивного обучения и практики. Для глубокого освоения и достижения уровня эксперта потребуется больше времени и опыта, возможно, несколько лет.

Можно ли стать Data Science без образования?

Да, можно стать специалистом по Data Science без формального образования. Изучите основы математики и статистики, освоив линейную алгебру и статистику, и выучите программирование на Python или R, включая библиотеки (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow). Пройдите онлайн-курсы, практикуйтесь на реальных данных через конкурсы на Kaggle и создавайте проекты, публикуя их на GitHub.

Какая зарплата у Дата Сайентиста?

Зарплата Data Scientist в России варьируется в зависимости от уровня опыта и региона. В Москве зарплаты Data Scientist могут быть следующими:

• Junior: от 35 000 до 145 000 рублей в месяц

• Middle: от 140 000 до 300 000 рублей в месяц

• Senior: от 150 000 до 500 000 рублей в месяц

В Санкт-Петербурге ситуация схожая:

• Junior: от 40 000 до 60 000 рублей в месяц

• Middle: от 150 000 до 250 000 рублей в месяц

• Senior: до 400 000 рублей в месяц

В других крупных городах России, таких как Новосибирск, Екатеринбург, Казань и Нижний Новгород, зарплаты несколько ниже, но всё же остаются довольно высокими для IT-специалистов:

• Junior: от 50 000 до 100 000 рублей

• Middle: от 100 000 до 250 000 рублей

• Senior: до 400 000 рублей в месяц в зависимости от города

Средняя зарплата Data Scientist по России составляет около 200 000 рублей в месяц, но может доходить до 270 000 рублей в зависимости от региона и компании

Кому подойдет Дата Сайнс?

Дата Сайнс (Data Science) – это область, которая подойдет людям с различными интересами и навыками. Основные характеристики и навыки, которые могут помочь определить, кому подойдет работа в этой области, включают:

1. Интерес к данным и аналитике: если вам нравится работать с большими объемами данных, анализировать их и искать закономерности, Дата Сайнс может быть идеальной областью.

2. Навыки программирования: знание языков программирования, таких как Python, R или SQL, является важным для работы в Дата Сайнс. Те, кто любит кодировать и автоматизировать процессы, найдут здесь много возможностей.

3. Математический и статистический склад ума: Дата Сайнс требует хорошего понимания математики и статистики, так как эти дисциплины лежат в основе анализа данных и создания моделей.

4. Способность решать проблемы: Дата Сайнс включает в себя нахождение решений для сложных задач на основе анализа данных. Креативное мышление и способность разбираться в сложных проблемах — важные качества.

5. Коммуникационные навыки: способность четко и понятно передавать результаты анализа данных заинтересованным сторонам является ключевым навыком. Это поможет принимать информированные решения на основе ваших выводов.

6. Любовь к обучению: технологии и методы в Дата Сайнс постоянно развиваются. Готовность постоянно учиться и адаптироваться к новым инструментам и техникам – важное качество.

7. Внимание к деталям: работа с данными требует точности и внимательности, чтобы избежать ошибок в анализе и интерпретации данных.

Дата Сайнс может быть особенно интересен для людей с фоном в следующих областях:

• Информатика и программирование

• Математика и статистика

• Экономика и бизнес-анализ

• Естественные науки и инженерия

Если вы обладаете этими навыками и качествами или готовы их развивать, то Дата Сайнс может стать для вас перспективной и увлекательной карьерой.

Как выглядит работа Дата Сайентиста?

Работа дата-сайентиста (data scientist) включает в себя широкий спектр задач, связанных с анализом данных и разработкой моделей для решения бизнес-проблем. Вот основные этапы и аспекты работы дата-сайентиста:

1. Сбор данных:

   • Источники данных: определение и интеграция данных из различных источников, таких как базы данных, API, веб-сайты и др.

   • Очистка данных: обработка сырых данных, устранение пропусков, дубликатов и ошибок.

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Анализ и визуализация: первичный анализ данных для выявления закономерностей и аномалий, использование инструментов визуализации (например, matplotlib, seaborn).

   • Статистический анализ: применение методов статистики для проверки гипотез и оценки характеристик данных.

3. Моделирование:

   • Выбор модели: определение подходящих алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация и др.) для решения конкретных задач.

   • Обучение моделей: обучение моделей на обучающих данных, настройка гиперпараметров.

   • Оценка модели: оценка производительности моделей с использованием метрик (например, точность, F1-мера, ROC-AUC) и методов кросс-валидации.

4. Интерпретация и коммуникация результатов:

   • Отчеты и презентации: создание отчетов и презентаций для объяснения результатов анализа и рекомендаций на понятном языке для бизнеса.

   • Визуализация данных: представление данных и моделей в наглядной форме с помощью графиков и диаграмм.

5. Внедрение моделей:

   • Программирование и автоматизация: реализация моделей в продуктивной среде, автоматизация процессов анализа данных.

   • Мониторинг и поддержка: отслеживание производительности моделей после их внедрения и регулярное обновление.

6. Работа в команде:

   • Взаимодействие с бизнесом: понимание бизнес-требований и перевод их на язык данных.

   • Сотрудничество с разработчиками: работа с инженерами по данным (data engineers) для обеспечения инфраструктуры и обработка больших объемов данных.

Технологии и инструменты, используемые дата-сайентистами:

• Языки программирования: Python, R.

• Инструменты для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy.

• Машинное обучение: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

• Базы данных: SQL, NoSQL (MongoDB).

• Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau.

• Инструменты для управления проектами: Jupyter Notebook, Git.

Примеры задач дата-сайентиста:

• Разработка модели прогнозирования спроса на продукты.

• Анализ пользовательского поведения для улучшения клиентского опыта.

• Классификация текстов и анализ тональности отзывов клиентов.

• Оптимизация рекламных кампаний на основе данных.

Работа дата-сайентиста динамична и требует сочетания технических навыков, аналитического мышления и способности коммуницировать результаты с не-техническими специалистами.