• Формулировать запросы к базам данных
  Освоите ключевые функции SQL, научитесь создавать сложные аналитические отчёты и обрабатывать данные.

• Разрабатывать интерфейсы в Oracle Apex
  Изучите методы визуализации данных и создания веб-приложений, а также настройки рабочего пространства в Oracle Apex.

• Обрабатывать данные
  Освоите техники работы с множественными таблицами, создание и связывание таблиц, группировку, фильтрацию, анализ и агрегацию данных с использованием функций sum, avg, count, having и других.

• Проектировать собственные базы данных
  Поймете принципы работы с объектами баз данных, научитесь программировать для обработки данных и спроектировать базы данных для различных нужд.

Структура курса:

• Введение в SQL

• Основы SQL

• Агрегатные функции и их применение

• Аналитические функции и их использование

• Объединение данных и присоединение таблиц

• Работа с различными типами данных

• Изучение объектов базы данных

• Модификация данных

• Планирование и секционирование запросов

• Программирование в PL/SQL

• Объекты PL/SQL и их использование

• Таблицы PL/SQL.

Подробнее о курсе SQL →

2. Курс «SQL для анализа данных» [Skillbox] - 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 6 203 ₽ / мес. в рассрочку на 6 месяцев, длительность — 2 месяца

Особенности: Экспертные кураторы и непосредственная обратная связь. Работа с практическими реальными кейсами. Бессрочный доступ к курсу.

Этот курс предназначен для тех, кто работает с базами данных. Вы изучите язык запросов SQL, который позволит вам самостоятельно извлекать, сравнивать и анализировать необходимые данные.

Вы научитесь:

• Использовать популярные системы управления базами данных (СУБД)
  Освоите работу в системах как MySQL, PostgreSQL, MS SQL.

• Формулировать запросы к базам данных
  Изучите ключевые команды SQL, такие как SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, что позволит вам извлекать, добавлять, обновлять и удалять данные.

• Обрабатывать данные
  Научитесь применять фильтрацию, сортировку, группировку и объединение данных из разных таблиц, а также использовать различные функции SQL.

• Подготавливать данные для анализа в Excel
  Овладеете навыками подготовки данных для создания сводных таблиц и графиков в Excel.

Программа курса включает:

• Анализ данных с использованием SQL

• Основы оператора SELECT для выбора колонок

• Применение оператора SELECT для фильтрации строк

• Сортировка и функции для работы с текстовыми данными

• Функции для обработки даты и времени

• Агрегатные функции и методы группировки данных

• Объединение данных из различных таблиц

• Изменение структуры таблиц

• Применение оконных функций

• Подготовка данных для Excel

• Заключительная дипломная работа по подготовке данных для аналитической обработки.

Подробнее о курсе SQL →

3. Курс «SQL и получение данных» [Нетология] - 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 37 400 ₽ или рассрочка на 12 месяцев - 3 276 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: получите удостоверение о повышении квалификации и помощь в трудоустройстве от центра карьеры.

Вы освоите один из ключевых инструментов для работы с данными и научитесь извлекать информацию самостоятельно, что является шагом к карьере аналитика.

Программа курса включает:

• Введение в SQL и настройка программного обеспечения
  Изучите принципы работы баз данных и СУБД, познакомитесь с PostgreSQL, узнаете о схемах, отношениях, атрибутах и доменах. Также вы научитесь устанавливать и настраивать необходимое ПО.

• Работа с базами данных
  Освоите использование алиасов для упрощения запросов к таблицам и схемам, поймете основные типы данных PostgreSQL, научитесь фильтровать, сортировать и преобразовывать данные, работать со строками и датами.

• Основы SQL
  Напишете простые и сложные запросы, используя JOIN и агрегатные функции (SUM, COUNT, AVG), освоите базовые команды, такие как SELECT, WHERE, JOIN, ORDER BY и другие, и поймете, как работают подзапросы.

• Продвинутые возможности SQL
  Научитесь создавать, изменять и удалять таблицы с помощью команд CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, а также использовать команды для вставки, обновления и удаления данных. Освоите работу с внешними ключами.

• Работа с PostgreSQL
  Используйте агрегатные и аналитические функции, изучите оконные функции и рекурсивные запросы, работайте с представлениями и ускоряйте запросы с помощью индексов.

• Продвинутый SQL
  Научитесь управлять кластерами, шардировать данные, создавать хранимые процедуры и триггеры, поймете принципы нормализации и денормализации данных, освоите проектирование баз данных и их интеграцию с приложениями.

• Итоговая работа
  Проведете 14 часов практики, самостоятельно развернете и проанализируете базу данных, опишете ее структуру, решите бизнес-задачи и подготовите отчеты.

Подробнее о курсе SQL →

4. Курс «SQL для анализа данных» [SkillFactory] - 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 22 680 руб. - 37 080 руб., длительность — от 7 недель

Особенности: Более 240 практических заданий помогут вам отточить ключевые навыки. Вы освоите написание SQL-запросов различной степени сложности. Выполните анализ продаж, создадите клиентский профиль, проведете начальный анализ логистики торговой компании и адаптируете существующую базу данных для решения специфических бизнес-задач на продвинутом уровне. По завершении курса вы получите сертификат.

По окончании курса вы будете уметь:

• Вычислять юнит-экономику для полного понимания всех затрат и доходов компании на уровне каждого клиента.

• Применять сегментацию и проводить когортный анализ для глубокого понимания клиентских предпочтений.

• Организовывать A/B-тестирование и анализировать его результаты для повышения эффективности различных аспектов продукта и маркетинга.

Программа начального уровня курса включает:

• Обзор видов баз данных

• Основы SQL

• Агрегатные функции

• Техники соединения таблиц

• Сложные виды объединений

• Практический кейс по анализу юнит-экономики

• Подзапросы и условные операторы

• Финальный проект.

Программа продвинутого уровня:

• Работа с реляционными СУБД

• Обработка данных разных типов

• Оконные функции

• Обзор объектов в СУБД

• Создание процедур и функций для обработки данных

• Бонус: изучение системных таблиц и оптимизация запросов

• Финальный проект.

Подробнее о курсе SQL →

5. Курс «Базы данных» [OTUS] - 126 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 95 000 ₽ или рассрочка - от 9 500 ₽ / мес., длительность — 6 месяцев

Особенности: Выполните множество практических заданий, характерных для профессиональной деятельности. По завершении курса вы получите сертификат и сможете разместить свое резюме в базе данных OTUS, что даст возможность получать предложения о собеседованиях от партнерских компаний.

По завершении обучения вы:

• Овладеете проектированием баз данных и созданием эффективных структур для их хранения.

• Научитесь различать ключевые системы управления базами данных, такие как PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB, Cassandra и другие, полезные для разработчиков.

• Освоите синтаксис и основные аспекты работы с SQL, DDL, DML.

• Изучите современные методы создания оперативной и аналитической отчетности, оцените возможности использования кубов и связки Clickhouse + Superset.

• Научитесь оптимизировать медленные запросы и исправлять ошибки в SQL-запросах.

• Усовершенствуете свои навыки работы с индексами, научитесь проводить оптимизацию, профилирование и обновление баз данных.

Курс включает следующие разделы:

• Моделирование сущностей и связей.

• Работа с PostgreSQL.

• Работа с MySQL.

• Использование NoSQL систем, включая Redis, Tarantool, MongoDB, Cassandra.

• Проектная деятельность.

Подробнее о курсе SQL →

6. Курс «Основы SQL» [Хекслет] - 84 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 3 900 ₽ в месяц, длительность — 30 часов

Особенности: Практический тренажер, неограниченный доступ к теоретическим материалам и дополнительные ресурсы.

В этом курсе вы освоите SQL — язык структурированных запросов, используемый для работы с реляционными базами данных. Вы научитесь пользоваться его основными операторами и функциями, создавать таблицы и извлекать из них данные. Освоите ключевые операторы SQL, такие как SELECT, FROM, WHERE, JOIN, GROUP BY и ORDER BY, и научитесь формировать запросы к базам данных.

Изучение SQL окажется полезным, если вы планируете заниматься управлением базами данных, аналитикой данных или разработкой программного обеспечения.
Знания, полученные на этом курсе, позволят специалистам эффективно анализировать данные, обрабатывать большие объемы информации и разрабатывать новые приложения, интегрированные с базами данных.

Подробнее о курсе SQL →

7. Курс «SQL с 0 для анализа данных» [ProductStar] - 58 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 39 600 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 833 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Ментор контролирует ваш прогресс, помогает организовать учебный процесс и успешно пройти испытательный период. 70% обучения состоит из практических занятий, где вы будете работать над заданиями, основанными на реальных бизнес-кейсах. По окончании курса вы защитите свой проект, который станет частью вашего портфолио, и получите сертификат.

На курсе вы освоите следующие навыки:

• Анализ больших массивов данных
  Используя SQL, Python и другие инструменты, вы научитесь обрабатывать большие объемы данных и выявлять ключевые инсайты.

• Автоматизация и работа с данными в реальном времени
  Создайте SQL-скрипт для автоматического обновления данных.

• Визуализация данных
  Напишите несколько строк кода на SQL для извлечения данных, которые можно будет экспортировать в Excel для создания графиков и визуализаций, помогающих в принятии бизнес-решений.

• Продвинутые функции SQL
  Изучите оконные функции и регулярные выражения, научитесь управлять базами данных в PostgreSQL.

Программа курса включает:

• Основы SQL

• Извлечение данных и операции в SQL

• Фильтрация и условия в SQL

• Трансформация данных и операции в SQL

• Сортировка данных и работа с датами/временем в SQL

• Группировка данных

• Введение в базы данных

• Объединение таблиц в SQL

• Использование подзапросов в SELECT и FROM

• Использование подзапросов в JOIN и WHERE

• Обновление, добавление и удаление данных

• Создание, изменение и удаление таблиц

• Операции с текстом и оконные функции

• Оптимизация запросов и табличные выражения

• Итоговый проект

• Практика работы с SQL

• Работа с дашбордами в Tableau

• Введение в Power BI и работа с Power Query

• Создание и анализ моделей данных

• Визуализация данных в Power BI

• Работа с дашбордами в Power BI.

Подробнее о курсе SQL →

8. Курс «SQL с нуля для анализа данных» [Eduson Academy] - 171 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 2 691 руб. / мес. в рассрочку на 12 месяцев, длительность — 3-4 недели (в среднем)

Особенности: Интенсивная практика на кейсах и симуляторах. Ваш личный куратор готов ответить на все вопросы. Бессрочный доступ к курсу и всем его обновлениям. По окончании вы получите официальный сертификат о завершении курса.

Онлайн-курс по практическому освоению SQL, который позволит вам с нуля научиться извлекать и анализировать данные самостоятельно, лучше справляться с текущими задачами и принимать обоснованные решения, опираясь на анализ данных.

Вы изучите:

• Подготовку и загрузку данных в Excel и Power BI

• Управление структурой баз данных

• Создание подзапросов и использование оконных функций

• Объединение данных из разных таблиц

• Фильтрацию данных с использованием основных SQL-запросов

• Установку и конфигурирование баз данных.

Курс включает следующие модули:

• Введение в SQL.

• Основы работы с PostgreSQL.

• Разработка SQL-запросов для среза и фильтрации данных.

• Соединение таблиц и группирование данных.

• Применение подзапросов и оконных функций в SQL.

• Описание структуры баз данных с помощью DDL.

• Подготовка данных для использования в Excel и Power BI.

Подробнее о курсе SQL →

9. Курс «Обработка и анализ данных в SQL» [SF Education] - 120 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 11 300 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 470 ₽ / мес., длительность — 1 месяц

Особенности: На курсе вас ждет работа над реальными проектами и кейсами, а также возможность общения с преподавателями в чате 24/7. Ваши кураторы — профессионалы с более чем 9-летним опытом в сфере аналитики и IT. После завершения курса вы получите сертификат. Вы также сохраните постоянный доступ к всем модулям и чатам курса.

Вы научитесь мастерски использовать SQL — один из наиболее мощных инструментов для анализа данных, начиная с основ и до уровня middle. Получите знания о структуре и типах данных, научитесь работать с запросами, освоите ключевые функции и операторы, необходимые для создания отчетов и проведения анализа. Эти навыки позволят вам решать сложные задачи самостоятельно, минуя аналитиков и разработчиков, и способствовать росту вашего дохода.

Структура курса включает:

• Введение в SQL.

• Обзор операторов.

• Изучение функций.

• Практические задания по решению реальных рабочих проблем.

Подробнее о курсе SQL →

10. Курс «SQL для аналитиков» [Международная школа профессий] - 43 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 20 000 ₽, длительность — 5 недель

Научитесь самостоятельно управлять данными в системах управления базами данных (СУБД), используя SQL-запросы, когортный анализ и Google BigQuery для выполнения анализа данных, расчёта ключевых продуктовых показателей и тестирования гипотез.

Программа включает:

• Введение в работу с базами данных.

• Основы синтаксиса SQL-запросов.

• Создание многотабличных запросов и подзапросов в SQL.

• Использование SQL для манипуляции с таблицами.

• Основы аналитики данных.

• Применение Google BigQuery.

• Проведение когортного анализа.

• Подготовка к выполнению проекта.

• Реализация проекта.

• Презентация и защита проекта.

Подробнее о курсе SQL →

11. Курс «SQL для разработки» [Яндекс.Практикум] - 71 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 46 000 ₽ или рассрочка на 4 месяца - 12 750 ₽ / мес., длительность — 4 месяца

Вы освоите навыки:

• Улучшение производительности SQL-запросов, включая те, что созданы с помощью ORM.

• Выполнение выборок данных любой сложности и адаптация баз данных под различные задачи.

• Работа с хранимыми процедурами и создание пользовательских функций.

• Применение расширения PL/pgSQL.

• Работа с триггерами.

• Манипуляции с геоданными.

Курс включает в себя следующие модули:

• Введение в курс.

• Основы SQL и баз данных.

• Продвинутые техники SQL для обработки данных.

• Серверное программирование с использованием SQL.

• Использование технологии ORM и оптимизация запросов.

Подробнее о курсе SQL →

12. Курс «Анализ данных на языке SQL» [Специалист] - 34 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 32 350 ₽ - 38 990 ₽, длительность — 24 ак. ч. + 12 ак. ч. самостоятельно

Вы освоите умения:

• Работать с современными базами данных.

• Создавать запросы к базам данных с использованием SQL.

• Применять продвинутые конструкции SQL.

• Проводить базовый анализ данных.

• Формировать отчёты.

Структура курса:

• Основы реляционных баз данных.

• Базовые операции с одной таблицей.

• Трансформация данных в таблице.

• Модификация данных.

• Работа с множеством таблиц.

• Создание отчётов.

• Использование хранилищ и витрин данных.

Подробнее о курсе SQL →

13. Курс «Продвинутый SQL: хранимые компоненты баз данных» [НИУ ВШЭ] - 10 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 24 000 ₽, длительность — 1 месяц

Вы ознакомитесь с процедурными диалектами SQL и хранимыми компонентами такими как представления, правила, триггеры, хранимые процедуры и функции. Вы научитесь их разрабатывать, учитывая специфику применения и особенности в разных системах управления базами данных, включая PostgreSQL, MS SQL Server и Oracle SQL.

Курс включает следующие разделы:

• Процедурные диалекты SQL.

• Работа с представлениями (View) в SQL для разных СУБД.

• Использование правил (Rule) в SQL в контексте различных СУБД.

• Разработка хранимых процедур и функций как способы определения пользовательского поведения в SQL.

• Применение курсоров в хранимых процедурах и функциях SQL.

• Создание и использование триггеров в SQL.

• Подготовка и защита итогового проекта.

Подробнее о курсе SQL →

14. Курс «Основы SQL» [Shultais Education] - 1 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 900 ₽ - 5 400 ₽, длительность — 3 месяца

Программа курса включает:

• Базовые SQL-запросы

• Операции добавления, изменения и удаления данных

• Создание таблиц

• Работа с индексами

• Изменение структуры таблиц

• Текстовый поиск

• Использование вспомогательных функций

• Группировка данных

• Запросы с участием нескольких таблиц

• Вложенные запросы.

Подробнее о курсе SQL →

Бесплатные курсы и уроки SQL

Курс «SQL для начинающих» [Академия IT]

Уроки курса включают:

• Установка MS SQL Server 2016

• Установка MS SQL Server Management Studio 2016

• Введение в SQL запросы

• Создание базы данных и таблиц

• Основы работы с операторами SQL

• Введение в типы данных Transact-SQL

• Создание связей между таблицами

• Использование JOIN для связанных запросов и управление отношениями между таблицами

• Работа с представлениями (VIEW) в SQL

• Оператор INSERT

• и другие темы.

Подробнее о курсе SQL →

Курс «SQL Server 2000» [НОУ ИНТУИТ]

Курс предоставляет все необходимые знания об установке, настройке и эксплуатации SQL Server 2000 для IT-профессионалов.
Включены темы по установке и настройке SQL Server, созданию баз данных и объектов, использованию Microsoft Cluster Services (MSCS), управлению данными, администрированию и работе с SQL Server.
Вы научитесь управлять таблицами, триггерами и базами данных с помощью T-SQL, обеспечивать доступ к SQL Server через Интернет, настраивать и применять репликации, использовать Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MS DTC) и работать с аналитическими службами SQL Server.
Также рассматриваются типичные проблемы эксплуатации SQL Server и методы их решения.

Подробнее о курсе SQL →

Курс «SQL для начинающих» [Гоша Дударь]

Видеоуроки:

• Введение в SQL и установка локального сервера

• Создание баз данных и таблиц, работа с ними

• Добавление и обновление записей в базах данных

• Удаление данных из баз данных

• Извлечение данных из баз данных с использованием операторов Where, Order и Limit

• Создание и использование индексов

• Объединение данных

• Псевдонимы, функции и оператор Group By.

Подробнее о курсе SQL →

Курс «SQL для аналитиков и менеджеров» [Максим Кухарь]

Видеоуроки включают:

• Введение в курс

• Установка программного обеспечения для работы с базой данных Oracle

• Основные типы данных

• Извлечение данных из базы (select, group by, order by)

• Фильтрация строк в запросах Select с использованием операторов AND, OR, IN, NOT IN

• Фильтрация строк в запросах Select с использованием оператора BETWEEN и подзапросов

• Фильтрация строк в запросах Select с использованием операторов LIKE и NOT LIKE

• Фильтрация строк в запросах Select с учетом особенностей значений NULL

• Агрегирование данных в SQL с использованием функции COUNT

• Агрегирование данных в SQL с использованием функций SUM, MIN, MAX, AVG

• И другие темы.

Подробнее о курсе SQL →

Курс «Основы SQL» [loftblog]

Уроки видеокурса:

• Введение

• Нормализация данных

• Редактирование таблиц, расширенные возможности SELECT и использование функций

• Работа с триггерами

• Управление транзакциями.

Подробнее о курсе SQL →

Краткое определение SQL

SQL (Structured Query Language) — это язык программирования, предназначенный для управления и обработки данных в реляционных базах данных. С помощью SQL можно создавать и изменять структуры баз данных, а также осуществлять поиск, вставку, обновление и удаление данных.

Основные области применения SQL

SQL (Structured Query Language) применяется в различных областях для управления и обработки данных. Вот основные из них:

1. Базы данных: основная область применения SQL — работа с базами данных. SQL используется для создания, изменения и удаления баз данных и их объектов (таблиц, индексов, представлений и т.д.).

2. Манипуляция данными: SQL позволяет вставлять, обновлять, удалять и выбирать данные из таблиц баз данных. Это включает в себя запросы SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE.

3. Анализ данных: с помощью SQL можно выполнять сложные запросы для анализа данных, объединяя, фильтруя и агрегируя данные. Такие возможности часто используются в бизнес-аналитике и отчетности.

4. Управление доступом: SQL используется для управления доступом к данным. Это включает создание пользователей и ролей, а также предоставление или отзыв прав доступа к объектам базы данных.

5. Проектирование баз данных: SQL помогает в проектировании и нормализации структур баз данных, что обеспечивает эффективное хранение и доступ к данным.

6. Интеграция данных: SQL часто используется для интеграции данных из различных источников. Это может включать соединение данных из разных таблиц или даже баз данных.

7. Обеспечение целостности данных: SQL поддерживает механизмы обеспечения целостности данных, такие как ограничения целостности (primary key, foreign key, unique) и триггеры.

8. Хранилища данных: SQL применяется для создания и управления хранилищами данных (data warehouses), которые используются для хранения и анализа больших объемов данных.

9. Веб-приложения: многие веб-приложения используют SQL для взаимодействия с базами данных, обеспечивая хранение и обработку данных пользователей.

10. Big Data и Data Science: SQL используется для работы с большими объемами данных в контексте Big Data и Data Science, обеспечивая инструменты для извлечения и анализа данных из больших массивов информации.

Востребованность SQL на рынке труда РФ

SQL остается одним из самых востребованных навыков на рынке труда России. Вакансии, связанные с обработкой данных, аналитикой, разработкой программного обеспечения и администрированием баз данных, часто требуют знаний SQL. В условиях растущего объема данных и развития технологий больших данных (Big Data) потребность в специалистах, владеющих SQL, продолжает увеличиваться. SQL является ключевым навыком для таких позиций, как:

• Аналитик данных

• Разработчик баз данных

• Администратор баз данных

• Разработчик программного обеспечения

• BI-аналитик

Компании в различных отраслях, от финансов до ритейла и информационных технологий, активно ищут специалистов с опытом работы в SQL для эффективного управления и анализа данных.

Сколько времени нужно, чтобы выучить SQL?

Время, необходимое для изучения SQL, зависит от нескольких факторов, таких как ваш предыдущий опыт в программировании, интенсивность обучения и цель, которую вы преследуете. Вот приблизительные оценки:

1. Базовый уровень (основные команды: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE):

   • При интенсивных занятиях: 1-2 недели

   • При занятиях несколько раз в неделю: 1-2 месяца

2. Средний уровень (использование JOIN, группировка данных, подзапросы):

   • При интенсивных занятиях: 3-4 недели

   • При занятиях несколько раз в неделю: 2-3 месяца

3. Продвинутый уровень (оптимизация запросов, работа с большими данными, написание сложных запросов и процедур):

   • При интенсивных занятиях: 2-3 месяца

   • При занятиях несколько раз в неделю: 6-12 месяцев

Кроме того, важен практический опыт. Чем больше вы работаете с реальными задачами и проектами, тем быстрее и глубже вы усваиваете материал.

Где можно применить знания SQL?

Знания SQL находят широкое применение в различных областях и профессиях. Вот некоторые из них:

1. Анализ данных и бизнес-аналитика: SQL используется для извлечения, анализа и манипуляции данными из баз данных, что помогает принимать обоснованные бизнес-решения.

2. Разработка программного обеспечения: разработчики используют SQL для взаимодействия с базами данных в веб-приложениях, мобильных приложениях и других программных решениях.

3. Администрирование баз данных: администраторы баз данных (DBA) используют SQL для управления, настройки и оптимизации баз данных.

4. Инженерия данных: специалисты по обработке данных применяют SQL для извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL-процессы), а также для построения дата-пайплайнов.

5. Наука о данных (Data Science): ученые данных используют SQL для подготовки данных, извлечения необходимых выборок и предварительного анализа перед применением машинного обучения и статистических методов.

6. Финансовый анализ: специалисты в области финансов используют SQL для анализа транзакций, построения отчетов и контроля за финансовыми операциями.

7. Маркетинг и цифровая реклама: маркетологи применяют SQL для анализа пользовательских данных, сегментации аудитории и оценки эффективности рекламных кампаний.

8. Электронная коммерция: компании, занимающиеся электронной торговлей, используют SQL для управления данными о товарах, заказах, клиентах и транзакциях.

9. Здравоохранение: в медицинских учреждениях SQL используется для управления медицинскими записями, анализом данных пациентов и оптимизацией операционных процессов.

10. Образование: учебные заведения применяют SQL для управления данными студентов, анализом успеваемости и оптимизацией учебных процессов.

Знания SQL востребованы в различных отраслях, и умение работать с базами данных открывает множество карьерных возможностей.

Какие дополнительные навыки помогут в изучении SQL?

Изучение SQL может быть значительно облегчено, если у вас есть или вы развиваете следующие дополнительные навыки:

1. Базовые знания программирования: понимание основ программирования и логики (например, условные операторы, циклы) поможет вам быстрее освоить SQL.

2. Алгоритмы и структуры данных: знание основных алгоритмов и структур данных помогает понимать, как организованы данные и как эффективно с ними работать.

3. Математика и статистика: навыки в области математики и статистики полезны при анализе данных и написании сложных запросов.

4. Понимание работы баз данных: знание принципов работы реляционных баз данных, таких как транзакции, индексы, нормализация и денормализация данных.

5. Практические навыки работы с базами данных: опыт работы с популярными системами управления базами данных (СУБД), такими как MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server.

6. Основы администрирования баз данных: базовые навыки администрирования, такие как резервное копирование и восстановление баз данных, настройка прав доступа и мониторинг производительности.

7. Понимание предметной области: знание специфики той области, в которой вы собираетесь применять SQL (например, финансы, здравоохранение, маркетинг), помогает формулировать правильные запросы и эффективно анализировать данные.

8. Логическое и аналитическое мышление: умение логически и аналитически подходить к решению задач, разбираться в сложных взаимосвязях данных.

9. Навыки работы с инструментами визуализации данных: такие инструменты, как Tableau, Power BI или даже Excel, могут помочь в представлении и анализе данных, полученных с помощью SQL.

10. Знание английского языка: поскольку большинство документации, обучающих материалов и форумов по SQL на английском, знание языка значительно облегчает процесс обучения и поиска информации.

Эти навыки не только упростят процесс изучения SQL, но и сделают вас более компетентным специалистом в области работы с данными.

Критерии выбора курса

При выборе курса по SQL важно учитывать несколько ключевых критериев. Вот более подробное описание каждого из них:

1. Формат обучения:

   • Видео: курсы с видео-лекциями подойдут тем, кто лучше усваивает материал при визуальном и слуховом восприятии.

   • Текст: текстовые материалы подходят для тех, кто предпочитает читать и конспектировать.

   • Интерактивные задания: курсы с практическими заданиями и упражнениями помогут лучше понять и закрепить материал на практике.

2. Уровень сложности:

   • Для начинающих: курсы, которые охватывают основы SQL, не требуют предварительных знаний.

   • Средний уровень: курсы для тех, кто уже знаком с основами и хочет углубить свои знания.

   • Продвинутый уровень: курсы для опытных пользователей, которые хотят изучить более сложные концепции и техники оптимизации.

3. Длительность курса:

   • Краткосрочные: интенсивные курсы, которые можно пройти за несколько дней или недель.

   • Долгосрочные: более подробные курсы, рассчитанные на несколько месяцев.

4. Стоимость:

   • Бесплатные: доступные для всех, не требуют финансовых затрат.

   • Платные: могут предлагать более углубленные материалы, доступ к наставникам и дополнительные ресурсы.

5. Наличие сертификата по окончании:

   • Некоторые курсы предлагают сертификаты, которые можно добавить в резюме или на профессиональные платформы (например, LinkedIn).

6. Отзывы и рейтинг курса:

   • Обращайте внимание на отзывы студентов и общий рейтинг курса. Это поможет оценить качество материалов и преподавания.

Какие существуют виды SQL?

• Standard SQL (ANSI SQL): базовый стандарт языка, поддерживаемый всеми реляционными СУБД.

• T-SQL (Transact-SQL): расширение SQL, используемое в Microsoft SQL Server.

• PL/SQL (Procedural Language/SQL): расширение SQL для Oracle Database, добавляющее возможности процедурного программирования.

• MySQL: версия SQL, используемая в одноименной СУБД, с собственными расширениями.

Нужны ли мне математические знания для изучения SQL?
Основные математические знания могут быть полезны, особенно при работе с агрегатными функциями и аналитическими запросами. Однако для базового уровня SQL достаточно базовой арифметики и логического мышления.

Можно ли выучить SQL самостоятельно?
Да, многие люди успешно изучают SQL самостоятельно, используя онлайн-ресурсы, книги и практические задания. Главное — регулярная практика и решение реальных задач.

Какие популярные инструменты используются вместе с SQL?

• SQL Server Management Studio (SSMS): для работы с Microsoft SQL Server

• phpMyAdmin: для управления MySQL базами данных

• DBeaver: универсальный инструмент для работы с разными СУБД

• pgAdmin: для работы с PostgreSQL

• DataGrip: мощный IDE для работы с разными базами данных от JetBrains

• Создание динамических дашбордов: освоите создание наглядных и интерактивных графиков, отображающих ключевые показатели бизнеса в удобной форме.

• Анализ показателей с помощью графиков: научитесь оценивать финансовые показатели и точность прогнозов, используя данные для стратегических решений.

• Обработка данных из различных источников: сможете загружать данные для графиков и отчётов из Excel, CSV, Google Analytics, amoCRM, а также настраивать автоматическую синхронизацию.

• Упрощение вычислений для отчётов: освоите работу с формулами DAX для обработки и преобразования данных, что позволит эффективно использовать информацию.

• Настройка сквозной аналитики в Power BI: научитесь анализировать эффективность маркетинговых вложений на основе данных.

• Работа со сложными аналитическими данными: изучите продвинутые функции DAX, такие как сведение разных валют в один отчёт, составление топов клиентов и выявление повторных покупок.

Программа курса:

• Загрузка данных в Power BI

• Соединение данных из разных таблиц и ресурсов

• Общий календарь и фильтр даты

• Основные виды фильтров и синхронизация фильтров

• Визуальные фильтры

• Работа с иерархией данных в графиках

• Детализация в отчётах с помощью Drill through pages

• Работа с картами мира в графиках

• Работа с подсказками (tooltips)

• Основные метрики и DAX

• Применение функций CALCULATE и агрегатных функций

• Функции SUMX, AVERAGEX, ALL и SWITCH

• Построение дашбордов для сквозной аналитики

• Построение дашбордов с графиками прибыли и убытков

• Программные службы Power BI

• Загрузка данных: продвинутый уровень

• Подготовка данных: обработка запросов и создание параметров

• DAX: работа с таблицами и продвинутые функции

• DAX: переменные, неактивные соединения, данные прошедших периодов

• Работа с финансовыми показателями

• Продвинутые визуализации

• DAX Studio

• Дипломный проект: дашборд для сквозной аналитики.

Подробнее о курсе Power BI →

2. Курс «Профессия BI-аналитик» [Skillbox] - 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 5 401 ₽ / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 6 месяцев

Особенности: Профессия включает 9 курсов. 3 кейсовых проекта для портфолио. Содействие в трудоустройстве. По завершении обучения вы получите сертификат установленного образца.

Вы научитесь собирать, анализировать и структурировать данные, чтобы создавать интерактивные дашборды и помогать бизнесу принимать более обоснованные решения.

Чему вы научитесь:

• Настраивать систему аналитики
  Научитесь группировать и анализировать данные по различным показателям, настраивать сквозную аналитику и оперативно тестировать гипотезы.

• Обрабатывать данные из разных источников
  Узнаете, как выгружать данные из Excel, amoCRM и других источников, объединять их и приводить к единому стандарту.

• Создавать прикладные дашборды
  Научитесь наглядно представлять данные, делать выводы и строить эффективные стратегии.

• Работать с данными в SQL
  Научитесь быстро извлекать информацию из баз данных, сортировать и группировать данные из различных таблиц.

• Анализировать поведение пользователей
  Поймёте, как автоматизировать сбор данных с помощью API и работать с Google Analytics, настраивая веб-аналитику под задачи компании.

• Использовать Python
  Изучите основы библиотеки pandas для анализа данных, научитесь использовать Python для автоматизации выгрузки и трансформации данных.

Содержание программы:

• Введение в BI-аналитику
  Базовый курс, где вы познакомитесь с основами профессии, задачами и навыками специалистов, а также узнаете о рыночных тенденциях.

• Power BI
  Освоите основные инструменты программы и научитесь решать задачи лёгкой и средней сложности. Итоговый проект — дашборд сквозной аналитики для рекламной кампании.

• Power BI Advanced
  Станете продвинутым пользователем, сможете решать задачи высокой сложности и оптимизировать работу с простыми задачами.

• SQL для анализа данных
  Изучите MySQL, PostgreSQL, MS SQL для работы с базами данных. Освоите основные операторы SQL для запросов, загрузки, обновления и удаления данных. Итоговый проект — анализ данных продаж торговой компании.

• Синтезирование данных
  Освоите Google Analytics, Python в аналитике и объединение данных из разных источников с помощью Python и Power BI.

• Дополнительные курсы: Excel, Tableau.

Подробнее о курсе Power BI →

3. Курс «Power BI» [Нетология] - 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 30 600 ₽ или рассрочка на 12 месяцев - 2 683 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Примените знания на практике: выполните 8 домашних заданий и итоговый проект. Получите удостоверение о повышении квалификации. Центр развития карьеры окажет помощь в трудоустройстве.

Узнаете, как готовить, анализировать и визуализировать данные с использованием Power BI. Освоите создание комплексных дашбордов по ключевым метрикам без необходимости программирования.

На курсе вы научитесь:

• Работать с данными
  Анализировать корпоративные базы данных, электронные таблицы и текстовые файлы

• Находить точки роста
  Выявлять неочевидные связи между показателями

• Создавать отчёты и дашборды
  Создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в режиме реального времени.

Программа обучения:

• Загрузка и преобразование данных

• Анализ данных

• Визуализация данных. Работа с отчётами

• Публикация данных и совместная работа с отчётами

• Итоговая работа.

Подробнее о курсе Power BI →

4. Курс «Power BI & Excel PRO» [Нетология] - 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 36 600 ₽ или рассрочка на 12 месяцев - 3 208 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Закрепите навыки на практике: выполните 10 домашних заданий и финальный проект. Получите удостоверение о повышении квалификации. Центр развития карьеры Нетологии поможет вам составить резюме, подготовиться к собеседованию, предложит вакансии и окажет поддержку на всех этапах поиска работы.

Освоите автоматизацию отчетности и создание продвинутых интерактивных дашбордов. Изучите углубленные возможности инструментов Power Query, Power Pivot, DAX и M.

Чему вы научитесь на курсе:

• Обработка данных
  Научитесь работать с большими массивами данных из различных источников и строить сложные запросы с множеством параметров без помощи программистов.

• Расширенные вычисления
  Освоите создание вычисляемых таблиц, столбцов и мер, включая простые агрегаты и формулы со скользящими периодами.

• Автоматизация отчетности
  Научитесь создавать комплексные интерактивные дашборды с расширенной навигацией для ускоренного поиска ответов на бизнес-вопросы.

Программа курса:

• Power Query & M
  Изучите работу с запросами в Power Query: подключение к источникам данных, инструменты обработки данных, работа со структурированными типами данных, написание собственных функций.

• Power Pivot & DAX
  Познакомитесь с моделями данных, типами связей, вычислениями в модели и синтаксисом DAX. Научитесь управлять контекстом и вычислениями в таблицах, использовать функции преобразования таблиц, виртуальные связи и изменять связи.

• Power View и работа с порталом
  Научитесь выбирать и настраивать визуальные элементы для визуализации данных, взаимодействовать между элементами, настраивать внешний вид отчетов, фильтров и управляющих элементов. Ознакомитесь с администрированием Power BI и работой с порталом.

• Итоговая работа
  Примените на практике углубленные техники Power BI и Excel, создадите интерактивный дашборд с ключевыми метриками проекта.

Подробнее о курсе Power BI →

5. Курс «Power BI и Tableau для визуализации данных» [ProductStar] - 58 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 39 600 ₽ или рассрочка - 1 833 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Завершите проект и добавьте его в свое портфолио. Получите сертификат об окончании курса и поддержку в поиске работы.

Изучите инструменты Power BI и Tableau, необходимые для создания дашбордов, визуализации данных и применения более детального бизнесового подхода на уровне Middle и Senior аналитиков.

На курсе вы научитесь:

• Визуализация данных
  Разберетесь в синтаксисе, научитесь использовать различные типы данных, работать с текстовой информацией, создавать и применять функции.

• Модели данных
  Научитесь правильно собирать модели данных для последующей визуализации и анализа.

• Разработка дашбордов
  Научитесь настраивать взаимодействие между визуализациями.

• Работа с данными
  Попрактикуетесь и изучите синтаксис и языковые конструкции.

Программа курса:

• Введение в Power BI

• Модель данных в Power BI

• Визуализация данных: работа с отчетами, базовые принципы визуализации

• Анализ данных на DAX: синтаксис языка, базовые функции

• Визуализация и работа с дашбордами: Power BI Service, создание и оформление дашбордов

• Power BI и Python

• Итоговый проект

• Tableau: знакомство с инфраструктурой Tableau, загрузка данных, первый дашборд

• Модели данных и табличные вычисления

• Tableau: параметры и уровни детализации

• Tableau: псевдонимы, сортировка, Actions

• Разработка дашбордов: настройка взаимодействия между визуализациями

• Power Query: получение и преобразование данных.

Подробнее о курсе Power BI →

6. Курс «Power BI» [Eduson Academy] - 171 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 2 421 руб. / мес. в рассрочку на 12 месяцев, длительность — 5-6 недель

Особенности: Доступ к курсу и его обновлениям останется у вас навсегда. Личный куратор будет готов помочь вам с любыми вопросами. В конце обучения вы решите реальную бизнес-задачу — подготовите отчет на основе данных рекламного агентства. Примените все полученные навыки работы с Power BI и получите официальный диплом, который усилит ваше резюме.

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите основные функции Power BI: научитесь быстро и эффективно обрабатывать и анализировать данные, а также создавать интерактивные дашборды. Сможете быстрее выполнять рабочие задачи и принимать обоснованные решения, опираясь на актуальные бизнес-данные.

Чему вы научитесь:

• Преобразовывать данные для анализа с помощью Power Query

• Автоматизировать обработку данных

• Использовать функции языка DAX для анализа данных

• Создавать сводные таблицы для отчетов

• Настраивать различные виды диаграмм и графиков

• Визуализировать данные с помощью интерактивных дашбордов.

Программа обучения:

• Введение в Power BI

• Загрузка и настройка моделей данных в Power BI

• Подготовка данных к анализу

• Анализ данных: функции и переменные DAX

• Анализ данных: контекст фильтра и строки

• Анализ данных: функции даты и времени

• Анализ данных: типы связей таблиц в Power BI

• Визуализация данных

• Визуализация данных: создание дашбордов в облаке

• Итоговый проект и получение диплома.

Подробнее о курсе Power BI →

7. Курс «Power BI и Power Query» [SF Education] - 120 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 22 900 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 954 ₽ / мес., длительность — 1 месяц

Особенности: Практическое обучение на реальных проектах с использованием интерфейса Power BI и платформы IT Resume под руководством ведущих экспертов с опытом более 9 лет. Круглосуточный чат с преподавателями. Получите официальный документ о повышении квалификации. Доступ к каждому модулю и чату курса сохраняется навсегда.

Освойте возможности Power BI и Power Query для бизнес-анализа и визуализации данных. Научитесь создавать интерактивные графики и удобные дашборды, быстро импортировать и анализировать данные без помощи программистов. Повысите свою производительность: автоматизируете обработку и вычисление данных, выстроите эффективную сквозную аналитику.

Программа обучения:

—  Power BI

• Сделаете первые шаги в Power BI и Power Query.

• Изучите расчетные столбцы, расчетные меры и правила работы мер.

• Освоите функции Calculate(), ALL() и FILTER().

• Начнете работать со связанными и несвязанными таблицами.

• Познакомитесь с функциями Time Intelligence и начнете использовать их для нестандартных календарей.

• Изучите функции условий и цикличные функции.

• Разберетесь с использованием инструментов Power Query в Excel, Power Pivot, Power BI Desktop Plus, Power Query Plus и Power BI Service.

• Погрузитесь в нюансы контекста фильтра и строки.

• На продвинутом уровне изучите расчетные столбцы.

• Начнете работать с переменными в формулах DAX.

—  Power Query

• Введение. Базовый импорт данных.

• Узнаете, что такое очистка данных.

• Практическое задание №1: импорт, обработка, выгрузка, создание сводной таблицы.

• Научитесь объединять таблицы и изменять структуру данных.

• Изучите основы языка M.

• Импорт файлов из папки.

• Объекты PQ и параметры в PQ.

• Ускорение запросов, уменьшение размеров рабочего файла.

• Выполните итоговую задачу по курсу PQ с выгрузкой в Power Pivot и итоговой сводной.

Подробнее о курсе Power BI →

8. Курс «Тренажер Power BI» [SkillFactory] - 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 53 892 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 2 495 ₽ / мес., длительность — 12 недель

Особенности: Более 100 практических заданий. Отработаете навыки на 4 бизнес-кейсах в Power BI и одной самостоятельной работе в Tableau. В завершение курса выполните итоговый проект.

Курс разделен на 4 уровня, от простого к сложному. На каждом уровне вы выполняете множество задач для отработки навыков, а затем решаете кейс для закрепления. В конце курса Power BI вас ждет итоговый проект, где вы сможете применить новые знания.

Вы научитесь:

• Работать с основными метриками продукта и маркетинга

• Собирать данные с использованием Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python

• Визуализировать данные с помощью Google Sheets, Power BI, Python.

Краткая программа курса:

• Подключение источников данных

• Обработка данных с помощью Power Query

• Анализ данных на DAX

• Оформление результатов с помощью визуализации и загрузка в Power BI Service.

Подробнее о курсе Power BI →

9. Курс «Power BI» [Международная школа профессий] - 43 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 10 100 ₽, длительность — 3 недели

Освойте анализ данных, создание дашбордов, выполнение вычислений и работу с ключевыми метриками, находя взаимосвязи с помощью удобного инструмента для бизнес-аналитики без необходимости программирования.

Программа курса:

• Возможности Power BI

• Источники данных

• Моделирование данных

• Язык анализа данных DAX

• Визуализация данных.

Подробнее о курсе Power BI →

10. Курс «Визуализация данных и введение в BI-инструменты» [Яндекс.Практикум] - 71 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 25 500 ₽ - 40 200 ₽, длительность — 3 месяца

Чему вы научитесь:

• Правильно публиковать визуализации

• Интегрировать графики из разных программ в презентации

• Создавать интерактивные дашборды для упрощения регулярного анализа ключевых метрик

• Визуализировать различные данные и бизнес-запросы

• Замечать и представлять инсайты на основе анализа данных

• Работать с Tableau, DataLens, Datawrapper.

Программа курса:

• Онбординг: бесплатная часть

• Data literacy — грамотность в работе с данными

• Место и роль визуализации в BI

• Основы визуализации данных

• Ошибки, особенности, инструменты

• Визуализация данных в презентациях

• Интерактивный дашборд в Tableau.

Подробнее о курсе Power BI →

11. Курс «Power BI» [Специалист] - 34 отзыва

Информация о курсе: стоимость — разная

По завершении курсов вы научитесь:

• Загружать и анализировать данные, создавать отчёты в Power BI

• Решать популярные задачи с помощью Power Query и языка M, такие как трансформация структуры данных, веб-импорт и сбор данных из различных источников

• Использовать наиболее востребованные инструменты Power Query и языка M

• Преобразовывать данные в нужный вид и формат

• Самостоятельно писать сценарии на языке M (Get & Transform)

• Пользоваться интерфейсом и понимать синтаксис языка M.

Подробнее о курсе Power BI →

12. Курс «Power BI» [Бруноям] - 28 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 22 900 ₽, длительность — 2 месяца

На курсе вы освоите построение графиков и дашбордов, работу с большими объемами данных и создание интерактивных отчетов. Это поможет эффективно решать бизнес-задачи.

Технологии, которые вы изучите:

• Работа с данными из различных источников

• Анализ и подготовка исходных данных

• Визуализация результатов анализа

• Преобразование сложных данных в удобные форматы

• Создание интерактивных отчетов и дашбордов

• Анализ динамики изменений в дашбордах.

Подробнее о курсе Power BI →

13. Курс «Microsoft Power BI» [Компьютерная Академия TOP] - 19 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 25 020 руб., длительность — 2 месяца

Программа обучения:

• Основы работы с Microsoft Power BI

• Использование Power BI Desktop и Power BI Service

• Экспорт данных

• Импорт данных из разных источников

• Преобразование данных для анализа

• Объединение данных

• Использование Power Query

• Создание модели данных

• Язык анализа данных DAX

• Создание, вычисление и применение мер

• Базовые функции DAX

• Расширенные возможности DAX: CALCULATE, SUMX, AVERAGEX, SUMMARIZE и другие

• Подготовка данных для визуализации

• Создание отчётов различной сложности

• Анализ сценариев what-if

• Применение фильтров и закладок

• Правила создания дашбордов

• Настройка совместной работы над отчётами

• Использование браузера для создания отчётов в Power BI Service

• Настройка ролей для дашбордов

• Принципы безопасности данных.

По окончании курса вы научитесь:

• Загружать данные из различных источников

• Преобразовывать данные для анализа

• Создавать запросы разной сложности

• Обрабатывать и анализировать данные

• Строить модели данных

• Использовать язык DAX для анализа данных

• Подготавливать данные для визуализации

• Создавать и настраивать отчёты различной сложности

• Применять фильтры и закладки для быстрого доступа к отчётам

• Подготавливать и анализировать дашборды

• Настраивать совместную работу над отчётами

• Использовать браузер для создания отчётов в Power BI.

Подробнее о курсе Power BI →

Бесплатные курсы и уроки Power BI

Курс «Изучаем основы аналитики в Power BI за 3 дня» [Skillbox]

Вы узнаете, что делает BI-аналитик, и научитесь анализировать данные в Power BI. Попробуете свои силы в новой профессии и решите, хотите ли продолжать развиваться в этом направлении.

Вы освоите следующие навыки:

• Разбираться в различных типах баз данных

• Отбирать данные для анализа

• Понимать и использовать пирамиды метрик

• Создавать функции в Power BI

• Создавать визуализации в Power BI

• Организовывать совместную работу над отчётами в Power BI Service

• Трансформировать данные с использованием встроенных функций Power Query

• Подключаться к данным из Excel и Google Sheets через Power BI

• Настраивать автообновление отчётов на основе данных из Google Sheets.

Подробнее о курсе Power BI →

Курс «Power BI с нуля до устройства на работу» [iTempUniversity]

Видеоуроки:

• Установка Power BI Desktop

• Что такое Business Intelligence? Этапы создания автоматизированных отчётов

• Загрузка данных из трёх источников: Excel, CSV, веб-сайт

• Создание первого проекта за 15 минут

• Преобразование данных в табличный вид

• Группировка, объединение таблиц и создание столбцов в Power Query

• Запросы в Power Query: создание параметров подключения и обработка ошибок

• Создание модели данных и установление связей между таблицами

• Создание вычисляемых столбцов и мер в DAX: контексты фильтра и строки

• И другие темы.

Подробнее о курсе Power BI →

Курс «Создание дашборда в Power BI» [Siberian_valenok]

Содержание урока:

• Загрузка данных

• Установление связей между таблицами в модели данных

• Преобразование данных и создание вычисляемых столбцов

• Определение и создание мер

• Использование формулы DAX CALCULATE

• Визуализация данных

• Заключительные рекомендации.

Подробнее о курсе Power BI →

Курс «Power Bi. Интенсив по основам аналитики» [Skillbox Маркетинг]

Как создать отчёт в Power BI? Руководитель отдела аналитики проводит обучение по Power BI и делится опытом о возможных трудностях при работе с этой программой. На вебинаре мы строим модель данных в Power BI и используем дашборд. Рассматриваем, что такое мера и вычисляемый столбец.

Подробнее о курсе Power BI →

Основные возможности Power BI

Power BI — это мощный инструмент для бизнес-аналитики, предоставляющий широкий спектр возможностей для сбора, обработки и визуализации данных. Рассмотрим основные компоненты и функции Power BI более подробно:

Различные компоненты Power BI

1. Power BI Desktop

   • Описание: Это бесплатное настольное приложение, которое используется для создания и редактирования отчётов и дашбордов на базе локальных данных.

   • Функциональные возможности:

   • Подключение к множеству различных источников данных.

   • Создание комплексных визуализаций и отчётов.

   • Применение сложных трансформаций данных с помощью Power Query.

2. Power BI Service

   • Описание: Облачная платформа, позволяющая публиковать, распространять и управлять отчётами и дашбордами Power BI.

   • Функциональные возможности:

   • Публикация отчётов, созданных в Power BI Desktop, для совместного использования.

   • Настройка автоматического обновления данных.

   • Совместная работа над отчётами в реальном времени.

3. Power BI Mobile

   • Описание: Мобильные приложения для iOS, Android и Windows, которые позволяют просматривать и взаимодействовать с отчётами и дашбордами на ходу.

   • Функциональные возможности:

   • Просмотр опубликованных отчётов и дашбордов.

   • Адаптация визуализаций для мобильных устройств.

   • Уведомления в реальном времени о важных изменениях данных.

Интеграция с другими продуктами Microsoft и сторонним ПО

• Интеграция с Microsoft Excel: Возможность импортировать и экспортировать данные между Excel и Power BI. Пользователи Excel могут легко переносить свои модели данных и отчёты в Power BI для более глубокой аналитики.

• Интеграция с Microsoft Azure: Power BI может использоваться совместно с различными сервисами Azure, такими как Azure SQL Database, Azure Analysis Services и Azure Data Lake для хранения, обработки и анализа больших объёмов данных.

• Сторонние интеграции: Поддержка множества коннекторов для подключения к данным из различных сторонних приложений и сервисов, таких как Google Analytics, Salesforce, Oracle Database и многих других.

Создание интерактивных отчётов и дашбордов

• Визуализации: Power BI предлагает широкий выбор типов визуализаций, включая графики, диаграммы, карты, таблицы и специализированные визуализации.

• Интерактивность: Пользователи могут взаимодействовать с отчётами в режиме реального времени, фильтровать данные, изменять визуализации и просматривать данные под разными углами.

• Кастомизация: Возможность настройки внешнего вида и поведения визуализаций, добавление пользовательских визуализаций из Microsoft AppSource или создание собственных.

Использование Power Query для загрузки и трансформации данных

• Подключение к данным: Power Query позволяет подключаться к широкому спектру источников данных, таких как базы данных, файлы, сервисы и веб-источники.

• Трансформация данных: Возможность очистки и преобразования данных перед их анализом. Это включает фильтрацию, агрегирование, создание вычисляемых столбцов и других операций.

• Автоматизация: Все операции в Power Query записываются в виде шагов, которые можно переиспользовать и автоматизировать при повторных загрузках данных, что значительно облегчает работу с данными.

Основы работы с Power BI

Power BI — это мощное решение для визуализации и анализа данных. Давайте разберём основные шаги, которые помогут начать работу с этим инструментом.

Как установить Power BI Desktop

1. Посещение сайта: зайдите на официальный сайт Power BI (https://powerbi.microsoft.com/).

2. Скачивание: перейдите в раздел загрузок и найди ссылку для скачивания Power BI Desktop. Обычно это можно сделать в разделе «Products» -> «Power BI Desktop».

3. Установка: после скачивания запустите инсталляционный файл и следуй инструкциям на экране для завершения установки.

4. Регистрация и вход: после установки вы сможете зарегистрироваться или войти в систему, используя свою учётную запись Microsoft.

Интерфейс пользователя и основные функции

Power BI Desktop имеет интуитивно понятный интерфейс, который включает в себя несколько ключевых компонентов:

1. Панель ленты (Ribbon):

   • Файл: создание, открытие, сохранение проектов.

   • Главная: функции подключения данных, трансформации данных и создания новых визуализаций.

   • Вид: выбор темы, настройка макета страницы.

2. Области (Panels):

   • Поля: список всех доступных таблиц и полей.

   • Визуализации: инструменты для создания различных типов визуализаций.

   • Фильтры: возможность добавления фильтров для динамического отображения данных.

3. Платформы визуализации:

   • Отчёт: создание и настройка визуализаций.

   • Данные: просмотр и редактирование данных.

   • Модель: создание и настройка отношений между таблицами данных.

Способы подключения к данным

Power BI предлагает множество способов для подключения к данным, включая локальные и облачные источники:

1. Подключение к файлам:

   • Excel: импорт данных из таблиц и диапазонов в Excel-файлах.

   • CSV и текстовые файлы: импорт данных из файлов с разделителями.

   • Power BI датасеты: подключение к ранее опубликованным датасетам.

2. Базы данных:

   • SQL Server: подключение к базам данных SQL Server.

   • MYSQL и PostgreSQL: поддержка популярных баз данных с открытым исходным кодом.

   • TeraData, SAP HANA и другие: Поддержка множества корпоративных баз данных.

3. Облачные сервисы и веб-источники:

   • Azure SQL Database: подключение к облачной базе данных Microsoft Azure.

   • Google Analytics: импорт данных из учетной записи Google Analytics.

   • SharePoint и другие веб-источники: возможность подключения к данным из облачных и онлайн-сервисов.

Импорт данных из различных источников

Процесс импорта данных в Power BI Desktop включает несколько шагов:

1. Выбор источника данных:

   • На ленте «Главная» выберите кнопку «Получить данные» и выберите источник данных из списка.

2. Настройка подключения:

   • Задайте параметры подключения, например, путь к файлу или параметры сервера базы данных.

3. Обработка данных в Power Query:

   • После установки подключения откроется Power Query Editor, где можно трансформировать и очистить данные перед их загрузкой в Power BI.

   • Здесь можно выполнить различные операции: фильтрацию, объединение, добавление вычисляемых столбцов и т.д.

4. Загрузка данных:

   • После подготовки данных в Power Query, нажмите кнопку «Закрыть и загрузить», чтобы импортировать данные в Power BI Desktop.

В чем отличие Power BI от Excel?

Отличие Power BI от Excel

Отличный вопрос! Power BI и Excel — оба мощные инструменты для работы с данными, но они имеют разное назначение и возможности. Вот основные различия, которые помогут понять, в чем каждый из них особенно силён:

Цель и назначение

• Excel:

  • Основное назначение: табличный процессор, предназначенный для обработки, анализа и визуализации данных на индивидуальном уровне.

  • Использование: широко используется для применения математических, статистических и финансовых моделей, создания отчетов, графиков и диаграмм.

• Power BI:

  • Основное назначение: инструмент для бизнес-аналитики, предназначенный для сбора, преобразования и визуализации больших объемов данных.

  • Использование: идеально подходит для создания интерактивных отчетов и дашбордов, а также для совместного доступа к аналитике в реальном времени.

Возможности анализа и визуализации

• Excel:

  • Функции анализа: различные встроенные функции и формулы для вычислений, использование сводных таблиц и диаграмм для анализа данных.

  • Визуализация: ограниченный набор типов графиков и диаграмм. Пользователь может создавать простые и комбинированные графики.

• Power BI:

  • Функции анализа: использование DAX (Data Analysis Expressions) для сложных расчетов и агрегатов, встроенные средства для подготовки и обработки данных с помощью Power Query.

  • Визуализация: богатый набор визуализаций, включая специализированные и пользовательские графики. Возможности интерактивного анализа данных.

Обработка и трансформация данных

• Excel:

  • Трансформация данных: основные операции трансформации данных можно выполнить с помощью встроенных функций и инструментов, таких как Power Query в Excel.

  • Объем данных: хорошо работает с небольшими и средними объемами данных, но может испытывать затруднения с обработкой больших наборов данных.

• Power BI:

  • Трансформация данных: расширенные возможности трансформации данных с использованием Power Query. Легко справляется с очисткой, объединением и агрегацией данных перед их анализом.

  • Объем данных: оптимизирован для работы с большими объемами данных. Использует мощные движки и технологии для быстрой обработки больших наборов данных.

Совместная работа и публикация

• Excel:

  • Совместная работа: возможна через облачные сервисы, такие как OneDrive и SharePoint, а также с помощью функции совместного редактирования.

  • Публикация: ограниченные возможности для публикации отчетов и дашбордов на общедоступных платформах.

• Power BI:

  • Совместная работа: легко делиться отчетами через Power BI Service. Рабочие области позволяют различным командам взаимодействовать с отчетами и дашбордами в реальном времени.

  • Публикация: богатые возможности для публикации и распространения отчетов. Частые обновления данных в реальном времени и интеграция с мобильными приложениями Power BI для просмотра и использования данных на ходу.

Интерфейс и удобство использования

• Excel:

  • Интерфейс: простой и интуитивно понятный интерфейс, знакомый многим пользователям. Множество вкладок и инструментов для работы с данными.

  • Кривая обучения: относительно низкая кривая обучения для базовых задач, но может стать сложным для продвинутого анализа и моделирования данных.

• Power BI:

  • Интерфейс: интуитивно понятный и современный интерфейс с фокусом на визуализацию данных и интерактивный анализ.

  • Кривая обучения: может потребоваться больше времени для освоения всех возможностей и инструментов, особенно для работы с DAX и Power Query.

Получаемые навыки:

• Анализировать CJM и конкурентов

• Составлять бэклог задач

• Определять состав MVP

• Создавать дорожную карту на основе данных

• Выдвигать гипотезы на основе аномалий

• Рассчитывать юнит-экономику

• Подготавливать карту стейкхолдеров

• Составлять бриф для качественного исследования

• Проектировать пользовательский путь

• Составлять сценарий глубинного интервью.

Курсы продакт-менеджера →

2. Курс «Продакт-менеджмент» [Skillbox] — 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 2 948 ₽ / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 3 месяца

Особенности: Практические кейсы для всестороннего решения задач. Завершённый кейс в портфолио. Поддержка в устройстве на стажировку. Бонусный вебинар по использованию ChatGPT. По окончании обучения выдается сертификат установленного образца.

Научитесь исследовать рынок и продукты конкурентов, разрабатывать гипотезы и создавать карты пути пользователей. Освоите расчёт юнит-экономики и формирование бэклога для команды, а также сможете создать свой первый продукт.

Чему вы научитесь:

• Тестировать гипотезы
  Освоите методы тестирования продукта до его запуска и оцените его привлекательность для клиентов.

• Анализировать пользователей и проводить CustDev
  Научитесь проводить интервью, выявлять потребности и проблемы пользователей, создавая востребованные продукты.

• Разрабатывать roadmap продукта
  Узнаете, как составлять дорожную карту с учётом бизнес-целей, плановых показателей и проведённых исследований.

• Исследовать конкурентов
  Научитесь анализировать рынок, определять его объём, позиционировать продукт и отличаться от конкурентов.

• Понимать юнит-экономику и монетизацию
  Освоите разработку финансово выгодной модели продукта и минимизацию затрат на запуск.

• Управлять командой
  Научитесь организовывать работу команды и эффективно ставить задачи.

Программа обучения:

• Основы продакт-менеджмента: кто такой продакт, его компетенции

• Постановка целей

• Анализ конкурентов и рынка

• Анализ пользователей

• Продуктовая аналитика

• Кейс "Еда на дом"

• Карты пути пользователей (CJM)

• UX-дизайн

• Минимально жизнеспособный продукт (MVP)

• Кейс "Еда на дом": создание MVP

• Метрики продукта

• Маркетинг и продвижение продукта

• Юнит-экономика

• Roadmap и стратегия развития продукта

• Бэклог и приоритизация задач (скоринг)

• Роль продакт-менеджера в командных процессах

• Поиск вакансий и подготовка к собеседованию

• Путь профессионального роста продакт-менеджера

• Бонусный модуль: использование ChatGPT для продакт-менеджеров.

Продакт менеджер обучение →

3. Курс «Продакт-менеджер» [Нетология] — 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 150 300 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - 4 393 ₽ / мес., длительность — 9 месяцев

Особенности: Спикеры курса — эксперты из топовых компаний. Вы добавите в портфолио четыре проекта: продуктовое исследование и разработка MVP, юнит-экономика, Customer Journey Map, продуктовая аналитика. Бонусы: продуктовая аналитика с использованием нейросетей, публичные выступления и навыки переговоров. По завершении обучения получите диплом о профессиональной переподготовке. Центр развития карьеры окажет помощь в трудоустройстве.

Вы последовательно освоите навыки продакт-менеджера, пройдя все этапы работы над продуктом. Научитесь формулировать гипотезы, проводить исследования, рассчитывать юнит-экономику. Благодаря разнообразной практике сможете полноценно овладеть профессией и уверенно начать карьеру.

Программа курса:

• Введение в профессию

• Основы продуктовой методологии: Lean подход и Customer Development

• Продуктовая аналитика

• Управление продуктом на основе финансовых показателей

• Пользовательские интерфейсы и продуктовый дизайн

• Гибкие методологии управления проектами

• Soft skills для продакт-менеджера

• Стратегия управления продуктом

• Карьерное планирование

• Исследования рынков, продукта и аудитории

• Итоговый проект.

Product Manager обучение →

4. Курс «Менеджер продуктов» [GeekBrains] — 1110 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 4 218 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 9 месяцев

Особенности: Получите диплом о проф. переподготовке. Индивидуальное сопровождение карьеры до трудоустройства. Подарок: годовой курс английского языка и обучение по нейросетям.

Программа курса:

• Жизненный цикл продукта

• Гибкие методологии

• Бизнес-модели

• Работа с гипотезами и продуктовые исследования

• Юнит-экономика

• Создание MVP

• Основы маркетинга

• Финансовый менеджмент

• Этапы discovery и delivery в B2B-сегменте

• Привлечение инвестиций

• Soft skills для управления командой и публичных выступлений

• Введение в продуктовую аналитику

• Этапы discovery и delivery в B2C-сегменте

• Диаграммы состояний.

Продукт менеджер обучение →

5. Курс «Профессия Product Manager» [SkillFactory] — 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 4 210 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 9 месяцев

Особенности: Сформируете портфолио на основе реальных проектов. Получите поддержку в трудоустройстве: помощь в составлении резюме, подбор вакансий, подготовка и прохождение интервью. В конце курса вам будет выдан сертификат и диплом.

Программа курса:

• Введение в профессию

• Создание продукта

• Работа с гипотезами

• Проведение исследований

• Основы юнит-экономики

• Основы SQL

• Продуктовая аналитика

• Проектирование продуктов

• Разработка продукта

• Маркетинг продукта

• Карьера продакт-менеджера

• Продуктовые процессы и аналитика

• Работа со стейкхолдерами

• Стратегические решения по продукту

• Выпускной модуль.

Курс продакт менеджер →

6. Курс «Junior product manager» [ProductStar] — 106 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 46 350 ₽ или рассрочка - 2 146 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Ментор контролирует ваш прогресс, помогает организовать обучение и успешно пройти испытательный срок. Добавьте в портфолио собственный проект, основанный на реальном кейсе. Получите сертификат.

На курсе вы научитесь:

• Руководить командой разработки
  Эффективно распределять задачи, контролировать их выполнение и планировать релизы.

• Освоите инструменты для Product Manager
  Работать с Trello, Notion, Figma, Slack и другими инструментами.

• Создавать MVP и тестировать гипотезы
  Быстро проверять идеи новых продуктов и улучшать существующие функции.

• Проводить Custdev и строить CJM
  Развивать навыки пользовательских исследований для улучшения продукта.

Программа курса:

• Введение в профессию продакта

• Процессы в продуктовой команде

• Управление командой и проектом

• Методологии управления: Agile и Waterfall

• Инструменты управления

• Управление стоимостью проекта

• Приоритизация задач

• Стратегия и видение продукта

• Soft skills для продакта

• Принципы и методы Customer Development

• Прикладная аналитика

• Управление продуктом по модели Lean Canvas

• HADI циклы

• Основы работы в Google Sheets

• Базовые вычислительные функции и формулы

• Проверка гипотез с помощью A/B-тестов

• Growth hacking

• Документы продакт-менеджера

• Быстрая проверка гипотез и создание MVP

• Мокапы и CustDev

• Диплом.

Продакт менеджмент обучение →

7. Курс «Продакт-менеджер» [ProductStar] — 106 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 129 600 ₽ - 266 643 ₽ или рассрочка на 24 месяца - от 6 000 ₽ / мес., длительность — 10 месяцев

Особенности: Углубленно изучите одну из трёх специализаций на выбор: Mobile, Marketing, Technical & ML. В портфолио добавите более 18 проектов. По окончании получите официальный диплом о профессиональной переподготовке и помощь в трудоустройстве.

На курсе вы освоите все необходимые навыки для работы продакт-менеджера:

• Изучение Hard Skills
  Освоите приоритизацию, юнит-экономику, CustDev, продуктовую аналитику, монетизацию, планирование релизов, OKR — всё, что должен знать продакт-менеджер.

• Прокачка Soft Skills
  Научитесь эффективно работать в команде, защищать свои идеи и развивать команду.

• Запуск проекта на основе реального кейса
  Получите лайфхаки по быстрому прототипированию и проверке гипотез, а также узнаете нюансы работы с мобильными приложениями.

• Управление командой и ресурсами
  Станете успешным продакт-менеджером, который умеет ставить задачи, отслеживать их выполнение, планировать бюджет и управлять ресурсами.

Программа курса:

• Базовые навыки и продуктовый подход

• Менеджмент команды и Agile

• Работа с пользователями и CustDev

• Data-Driven и аналитический подход

• Работа с руководителем и защита идей

• Планирование задач и развитие продукта

• Работа с Figma

• NoCode-инструменты и создание MVP

• A/B-тестирование и юнит-экономика

• Анализ данных для продакт-менеджера

• Soft Skills и работа со стейкхолдерами

• Специализация: Mobile Product Manager

• Специализация: Product Marketing Manager

• Специализация: Technical & ML Product Manager

• Специализация: Отраслевая специфика

• Создание и запуск продуктов с нуля

• Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Бонусные курсы: Успешное трудоустройство, Введение в программирование, Бизнес-английский от AgileFluent.

Продакт менеджер курсы →

8. Курс «Продакт-менеджер» [Eduson Academy] — 207 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 5 070 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 6 месяцев

Особенности: Личный куратор - год поддержки. В результате — готовое портфолио с 12 практическими проектами. По завершении всех уроков и кейсов курса вы получите официальный диплом и удостоверение о повышении квалификации, которые можно добавить в резюме.

Программа курса:

• Введение

• Исследования продуктов

• Разработка и улучшение продукта

• Управление проектами

• Аналитика продукта

• Маркетинг, продажи и развитие продукта

• Экономика продукта

• Инструменты для продакт-менеджера

• SQL для продакт-менеджера

• Soft Skills и психология

• Карьерный блок

• Бонусный модуль: основы работы с Figma

• Дипломный проект.

Product Manager курсы →

9. Курс «Продакт-менеджер» [Bang Bang Education] — 149 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 142 450 ₽, длительность — 11 месяцев

Программа курса:

• Введение

• Подготовка к проектированию продукта

• Бизнес-моделирование и базовые метрики продукта

• Исследование пользователей продукта

• Прототипирование и создание MVP

• Методологии разработки цифровых продуктов

• Основы маркетинга

• Аналитика и юнит-экономика

• Масштабирование и управление портфелем продуктов

• Финальный проект

• Личная эффективность менеджера

• Подготовка к трудоустройству.

Управление продуктом обучение →

10. Курс «Основы продакт-менеджмента» [Яндекс.Практикум] — 71 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 60 000 ₽, длительность — 3 месяца

Чему вы научитесь:

• Приоритизировать задачи по их влиянию на прибыль.

• Использовать метрики и продуктовые фреймворки.

• Оценивать жизнеспособность идей для вашей компании.

• Понимать ключевые, прокси- и бизнес-метрики продукта.

• Находить альтернативные решения без разработки.

• Готовить и презентовать proof of concept.

• Разбираться в методах исследования проблем и потребностей клиентов.

• Оценивать влияние запуска продукта на основные бизнес-показатели.

• Защищать стратегические решения перед стейкхолдерами.

Программа курса:

• Бесплатная вводная часть

• Проверка идеи на жизнеспособность

• Проведение исследований для подтверждения проблемы

• Валидация решения проблемы

• Презентация идеи и получение обратной связи

• Разработка и тестирование решения

• Масштабирование продукта.

Обучение на продакт менеджера →

11. Курс «Продакт - менеджер» [Специалист] — 34 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 182 190 ₽ - 203 890 ₽, длительность — от 3 до 6 месяцев (276 ак.ч.)

После завершения программы вы сможете:

• Управлять маркетинговыми коммуникациями компании.

• Разрабатывать пути потребителя к покупке (customer journey).

• Использовать методологию Scrum (Agile) для проектной работы.

• Создавать и реализовывать стратегии продуктового маркетинга.

• Разрабатывать востребованные продукты, учитывая рыночные потребности.

• Выбирать подходы к разработке IT-продуктов и готовить первичный вывод продукта на рынок (MVP).

• Работать в Adobe Photoshop CS6/CC.

• Пользоваться графическим редактором Figma и создавать интерактивные макеты с помощью Axure.

Обучение на дипломной программе включает много практики. В рамках некоторых курсов вы будете создавать сквозные проекты, над которыми работа продлится в течение всего обучения. Это поможет не только освоить ключевые навыки продакт-менеджера, но и начать формировать профессиональное портфолио под руководством опытных наставников.

Программа обучения включает следующие курсы:

• Менеджер по маркетингу и рекламе

• Креатив в маркетинге

• Agile - Scrum Foundation 1. Управление проектами с использованием гибких подходов

• Продуктовый маркетинг

• Развитие продукта

• Обучение Product Owner (Владельца продукта). Как создать и продвигать успешные IT-продукты

• Adobe Photoshop CC для MAC и PC. Уровень 1. Растровая графика

• Figma для UI/UX дизайнера.

Курсы продукт менеджера →

12. Курс «Управление цифровым продуктом» [НИУ ВШЭ] — 12 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 215 000 ₽ / семестр, длительность — 1 год 9 месяцев

Программа обучения:

• Первый год
  Вы освоите основы продакт-менеджмента, пройдете через основные этапы жизненного цикла продукта и получите навыки для эффективного взаимодействия с командами разработки, маркетинга, дизайна и управления проектами.

• Второй год
  Вы завершите изучение ключевых дисциплин, пройдете практику в организациях-партнерах, а также напишете и защитите магистерскую диссертацию в форме стартапа.

Продукт менеджмент обучение →

13. Курс «Менеджер по продукту / Product manager» [MBS] — 9 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 53 900 руб., длительность — 24 акад. часа

В результате обучения вы:

• Упорядочите свои знания

• Научитесь улучшать уровень и качество управления продуктом компании

• Освоите новые методы и техники для развития товарных рынков

• Узнаете, как увеличить количество пользователей и партнеров для новых и существующих товаров и товарных групп

• Получите свежие идеи и подходы к реализации продукции.

Менеджер по продукту обучение →

Бесплатные курсы и уроки продакт-менеджера

Курс «Основы product-менеджмента за 3 дня» [Skillbox]

Вы познакомитесь с основными этапами и инструментами работы продакт-менеджера. Узнаете, как создать востребованный продукт и успешно продвигать его. Поймёте, как развить необходимые навыки и начать карьеру в сфере продакт-менеджмента.

Вы научитесь:

• Анализировать рынок

• Формулировать гипотезы для Customer Development

• Рассчитывать юнит-экономику продукта

• Описывать Minimal Viable Product (MVP)

• Выбирать инструменты маркетингового продвижения

• Разрабатывать стратегию развития продукта

• Определять методы взаимодействия с командой.

Обучение продакт менеджменту →

Курс «Продакт-менеджер: практическое погружение в профессию» [Нетология]

Пройдёте основные этапы создания востребованного продукта на практике. Попробуете себя в роли продакт-менеджера и выясните, подходит ли вам эта профессия.

Программа обучения:

• Введение в профессию продакт-менеджера

• Идея продукта: поиск и проверка

• Создание MVP: минимально жизнеспособный продукт

• Итоговый проект
  В конце курса разработаете идею сервиса по выгулу собак: сформулируете гипотезы и вопросы для интервью с потребителями, а также проработаете MVP.

Product Management обучение →

Курс «Product management» [VK Team]

Видеоуроки:

• Разработка и эволюция продуктов

• Процесс работы с продуктом и его изучение

• Эффективное взаимодействие в команде

• Формулирование продуктовых гипотез

• Поиск идей и решений

• Валидация гипотез относительно аудитории

• Анализ результатов тестирования гипотез

• Создание и проверка MVP

• Анализ продукта.

Курс обучения продакт менеджера →

Курс «Менеджмент» [Роман Дусенко]

Видеоуроки:

• Как система управления, основанная на общих ценностях, может увеличить прибыль компании?

• Что такое менеджмент и как стать успешным руководителем?

• Как эффективно управлять персоналом?

• Как правильно приобрести франшизу?

• Как протестировать бизнес-идею?

• И многое другое.

Курсы по управлению продуктом →

О профессии продакт-менеджера

Определение продакт-менеджера

Продакт-менеджер (Product Manager) — это ключевой специалист, отвечающий за разработку и развитие продукта на всех этапах его жизненного цикла. Эта роль объединяет обязанности по анализу рынка, планированию, координации команд и мониторингу успеха продукта. Основные задачи продакт-менеджера включают:

• Определение требований к продукту: взаимодействие с пользователями, анализ их потребностей и запросов.

• Разработка стратегии продукта: создание дорожной карты, определение приоритетов и планирование ресурсов.

• Координация работы команд: взаимодействие с разработчиками, дизайнерами, маркетологами и другими функциональными группами для успешного выполнения задач.

• Мониторинг и анализ: отслеживание ключевых метрик и показателей эффективности, проведение A/B тестирований и внесение корректив в продукт.

Продакт-менеджер выступает мостом между техническими командами и бизнесом, обеспечивая, чтобы продукт соответствовал целям компании и ожиданиям пользователей.

Значимость продакт-менеджера

Роль продакт-менеджера чрезвычайно важна для любой компании и ее продукта по нескольким причинам:

• Ориентация на потребности пользователя:

  • Продакт-менеджер обеспечивает, чтобы разработка продукта была основана на реальных потребностях и проблемах пользователей. Это помогает создавать востребованные и конкурентоспособные продукты.

• Эффективное управление процессом разработки:

  • Умение продакт-менеджера координировать работу различных команд и устанавливать приоритеты способствует своевременной и качественной реализации проектов даже в условиях ограниченных ресурсов и жестких сроков.

• Коммуникация и сотрудничество:

  • Продакт-менеджер выступает связующим звеном между различными функциональными группами. Это обеспечивает эффективную коммуникацию, минимизирует риски недопонимания и способствует слаженной работе всей команды.

• Адаптивность и инновации:

  • Благодаря постоянному анализу данных и обратной связи от пользователей, продакт-менеджеры могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке и внедрять инновационные решения, которые держат продукт на передовом уровне.

• Достижение бизнес-целей:

  • Продакт-менеджеры помогают компаниям достигать стратегических целей, включая рост доходов, расширение рыночной доли и улучшение репутации бренда. Они обеспечивают, чтобы продукт соответствовал бизнес-стратегии и приносил максимальную выгоду.

Основные обязанности продакт-менеджера

Разработка стратегии продукта

Создание успешного продукта начинается с четко сформулированной стратегии. Это включает:

• Исследование рынка:

  • Сбор данных о потребностях и предпочтениях целевой аудитории.

  • Анализ текущих трендов и прогнозирование их изменений.

  • Оценка экономической ситуации и факторов, влияющих на рынок.

• Анализ конкурентов:

  • Изучение продуктов конкурентов, их сильных и слабых сторон.

  • Определение факторов, которые делают их продукты успешными или неисправными.

  • Постоянный мониторинг новых игроков и изменений в стратегиях существующих участников рынка.

• Определение визии и миссии продукта:

  • Формулирование ясного и вдохновляющего видения будущего продукта.

  • Определение миссии продукта, то есть его основной цели и задач, которые он должен выполнять для пользователей и компании.

Планирование и приоритизация фич

Одним из ключевых аспектов работы продакт-менеджера является грамотное планирование и приоритизация функциональных возможностей продукта. Это предполагает:

• Методики и инструменты планирования:

  • Agile: методология, которая акцентирует внимание на гибкости и скорости реагирования на изменения.

  • Scrum: фреймворк Agile, включающий регулярные спринты и ретроспективы для постоянного улучшения процесса разработки.

  • Kanban: визуальная система управления задачами, помогающая контролировать процесс разработки и улучшать его при необходимости.

• Приоритизация:

  • Применение моделей приоритизации, таких как MoSCoW (Must have, Should have, Could have, Won't have), Weighted Scoring и ICE (Impact, Confidence, Ease).

  • Учитывание мнений ключевых заинтересованных сторон (stakeholders) и бизнес-целей при определении первоочередных задач.

Коммуникация с командами

Успех продукта во многом зависит от эффективной коммуникации между всеми участниками процесса разработки. Продакт-менеджер должен:

• Взаимодействие с разработчиками:

  • Показывать дорожную карту и разъяснять приоритеты.

  • Принимать участие в плановых совещаниях (stand-ups, sprint planning).

  • Поддерживать постоянную обратную связь в процессе разработки.

• Сотрудничество с дизайнерами:

  • Обсуждать и утверждать концепты и макеты.

  • Убедиться, что дизайн соответствует видению и требованиям продукта.

  • Постоянно следить за пользователями, чтобы улучшить UX/UI.

• Взаимодействие с маркетологами:

  • Создавать стратегии вывода продукта на рынок.

  • Согласовывать маркетинговые кампании и инициативы с видением продукта.

  • Анализировать результаты и корректировать подход при необходимости.

• Работа с другими ключевыми функциональными группами:

  • Например, взаимодействие с технической поддержкой для отработки фидбэка от пользователей.

  • Сотрудничество с продажами для понимания запросов клиентов и улучшения продукта.

Анализ и измерение успеха

Чтобы понимать, насколько успешно развивается продукт и достиг ли он поставленных целей, необходимо:

• Метрики и KPI (ключевые показатели эффективности):

  • Определение и отслеживание важных метрик, таких как DAU (ежедневно активные пользователи), MAU (ежемесячно активные пользователи), CAC (стоимость привлечения клиента) и LTV (пожизненная ценность клиента).

  • Регулярный анализ финансовых показателей и пользовательских данных.

• Аналитика:

  • Использование различных инструментов для сбора и анализа данных (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude).

  • Проведение A/B тестирований для проверки гипотез и улучшения продукта.

• Ретроспективы:

  • Регулярные встречи команды для анализа прошедших спринтов/релизов.

  • Выявление успешных и проблемных моментов.

  • Построение плана дальнейших действий на основе ретроспективных данных.

Навыки и компетенции продакт-менеджера

Технические навыки

Для эффективного управления продуктом продакт-менеджеру необходимо:

• Понимание технологий:

  • Разбираться в основных технических аспектах и процессах разработки программного обеспечения.

  • Иметь базовые знания о современных технологиях и платформах (например, веб-разработка, мобильные приложения, облачные вычисления).

• Работа с техническими командами:

  • Умение интерпретировать технические требования и переводить их в задания для разработчиков.

  • Понимание возможностей и ограничений технологий, используемых командой.

Аналитические навыки

Продакт-менеджер должен быть способен проводить глубинный анализ данных:

• Сбор данных:

  • Использование различных источников данных (опросов пользователей, аналитических инструментов).

  • Создание и использование отчетов для мониторинга ключевых метрик продукта (DAU, MAU, LTV и др.).

• Анализ данных:

  • Применение статистических методов и анализа данных для выявления тенденций и поведения пользователей.

  • Использование аналитических инструментов (Google Analytics, Excel, SQL, BI-инструменты).

• Проведение исследований:

  • Проведение количественных и качественных исследований для объемного понимания рынка и пользователей.

  • Проведение конкурентного анализа и выявление возможностей для инноваций.

Навыки управления проектами

Одним из ключевых аспектов работы продакт-менеджера является эффективное управление проектами:

• Планирование:

  • Разработка дорожной карты продукта, определение этапов и сроков реализации функционала.

  • Организация и координация процессов разработки с учетом корректировок и изменений.

• Управление ресурсами:

  • Эффективное распределение и использование доступных ресурсов (человеческих, временных, финансовых).

  • Оценка рисков и управление ими на протяжении всего цикла разработки.

• Тайм-менеджмент:

  • Установка приоритетов и соблюдение сроков.

  • Обеспечение продуктивной работы команды и минимизация задержек в проекте.

Коммуникационные навыки

Коммуникационные навыки продакт-менеджера играют ключевую роль в успешном выполнении задач:

• Презентации:

  • Умение четко и понятно презентовать идеи команде и заинтересованным сторонам.

  • Разработка визуальных и текстовых материалов для поддержки презентаций.

• Проведение встреч:

  • Эффективная организация и проведение встреч, как регулярных (stand-up'ы, планирования), так и внеплановых.

  • Способность слушать участников и учитывать их мнение при принятии решений.

• Навыки переговоров:

  • Ведение переговоров с различными командами в компании для достижения общих целей.

  • Решение конфликтов и достижение компромиссов.

Стратегическое мышление

Эффективный продакт-менеджер должен обладать стратегическим мышлением:

• Видение будущего продукта:

  • Формулирование и поддержание четкого видения и миссии продукта.

  • Умение донести это видение до команды и заинтересованных сторон.

• Умение прогнозировать тенденции:

  • Оценка изменений на рынке и своевременное реагирование на них.

  • Прогнозирование новых возможностей и угроз для продукта.

  • Инновационное мышление и поиск новых путей развития продукта.

Инструменты и методики

Методологии разработки

Методологии разработки помогают структурировать и оптимизировать процесс создания продуктов. Вот основные из них:

• Agile:

  • Методология, ориентированная на гибкость и адаптивность. Agile подразумевает итеративную разработку с частыми релизами и активным участием пользователя в процессе.

  • Подходит для проектов с быстро меняющимися требованиями и высокой степенью неопределенности.

• Scrum:

  • Фреймворк, который является частью agile-методологий. Scrum разделяет процесс разработки на короткие циклы (спринты), обычно продолжительностью в 2–4 недели.

  • Позволяет командам быстро реагировать на изменения и непрерывно улучшать процесс через регулярные ретроспективы.

• Lean:

  • Методология, ориентированная на создание ценности для клиента с минимальными затратами ресурсов.

  • Основные принципы включают устранение потерь, быструю доставку продукта и постоянное улучшение.

• Waterfall:

  • Традиционная модель разработки, в которой процесс проходит последовательно через стадии: анализ требований, дизайн, разработка, тестирование, внедрение и сопровождение.

  • Подходит для проектов с хорошо определенными требованиями и сроками.

Инструменты управления проектами

Продакт-менеджеры используют различные инструменты для планирования, организации и мониторинга проекта:

• Jira:

  • Мощный инструмент для управления проектами и задачами, широко используемый в IT-индустрии.

  • Поддерживает гибкие методологии (Scrum, Kanban) и позволяет эффективно следить за прогрессом команды.

• Trello:

  • Визуальный инструмент управления задачами, основанный на системе канбан-досок.

  • Подходит для небольших команд и проектов, требующих простоты и наглядности.

• Asana:

  • Инструмент управления проектами, который помогает командам организовывать задачи, устанавливать приоритеты и следить за выполнением.

  • Поддерживает различные методологии и интеграции с другими рабочими инструментами.

Инструменты аналитики

Для понимания поведения пользователей и оценки эффективности продукта продакт-менеджеры используют аналитические инструменты:

• Google Analytics:

  • Один из самых популярных инструментов веб-аналитики, позволяющий отслеживать трафик, поведение пользователей и конверсии.

  • Подходит для сайтов и мобильных приложений.

• Mixpanel:

  • Инструмент аналитики, ориентированный на отслеживание взаимодействий пользователей с продуктом.

  • Позволяет создавать воронки, анализировать поведение и сегментировать пользователей.

• Amplitude:

  • Мощный инструмент аналитики с акцентом на поведенческий анализ.

  • Позволяет отслеживать жизненный цикл пользователя, улучшать удержание и оптимизировать пользовательский опыт.

Продуктовые фреймворки

Продакт-менеджеры используют разные фреймворки для анализа рынка и определения стратегии продукта:

• JTBD (Jobs To Be Done):

  • Фреймворк, фокусирующийся на потребностях клиентов и задачах, которые они пытаются решить с помощью продукта.

  • Помогает выявить скрытые потребности и ориентировать развитие продукта на решение реальных проблем пользователей.

• SWOT-анализ:

  • Методика анализа, включающая определение сильных (Strengths) и слабых (Weaknesses) сторон, возможностей (Opportunities) и угроз (Threats).

  • Помогает оценить текущее положение продукта на рынке и разработать стратегию развития.

• Product Market Fit:

  • Концепция, описывающая степень соответствия продукта потребностям рынка.

  • Достижение Product Market Fit означает, что продукт удовлетворяет спрос рынка и имеет потенциал для роста.

• Разрабатывать систему метрик для продукта
  Оценивать продуктовые и маркетинговые метрики, используя сервисы аналитики для сайтов и мобильных приложений.

• Обрабатывать и хранить данные
  Анализировать данные с помощью Python и R, освоить SQL, создавать системы для сбора, хранения и анализа информации.

• Построить систему сквозной аналитики
  Собирать маркетинговые данные о клиентах, заказах и товарах в единую инфраструктуру.

• Проводить исследования клиентского опыта
  Сегментировать пользователей, анализировать путь клиента, строить CJM и проводить исследования.

• Проверять гипотезы
  Проводить A/B-тесты в Google Optimize, находить инсайты для развития продукта.

• Визуализировать данные
  Создавать графики и интерактивные дашборды в Tableau, наглядно представлять данные и готовить отчёты.

Содержание курса:

• Основные курсы: Веб-аналитик с нуля до Junior 2.0 / Продуктовая аналитика / Сквозная аналитика
  Изучите основы аналитики, научитесь собирать и анализировать данные, понимать ключевые метрики, влиять на поведение пользователей и повышать отдачу от рекламы.

• Дополнительные курсы: Аналитик мобильных приложений / Основы и практика Business Intelligence
  Анализировать поведение пользователей в мобильных приложениях, оценивать эффективность рекламы, привлекать аудиторию, работать в Linux и с языками SQL и Python.

• Бонусный курс: CX-исследования
  Оценивать опыт пользователя, сегментировать аудиторию, строить Customer Journey Map, понять потребности клиентов и удовлетворять их.

• Итоговый проект - Веб-аналитика для сайта компании
  Выполнить итоговое задание для подготовки к собеседованию, ответить на вопросы о веб-аналитике и подготовиться к тестовым заданиям для компаний.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

2. Курс «Продуктовая аналитика» [Skillbox] - 826 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 6 160 ₽ / мес. в рассрочку на 12 месяцев, длительность — 2 месяца

Особенности: Итоговый проект в завершение курса. Лекции от опытных специалистов из Rutube, SberDevices, «Тинькофф Банка» и «МТС Банка». Подборка альтернативных инструментов для работы в условиях импортозамещения. В конце обучения вы получите сертификат установленного образца.

Научитесь анализировать метрики, чтобы быстро понять, как улучшить любой продукт. Узнаете, как проводить A/B-тестирование, находить аномалии в данных и визуализировать результаты для заказчика. Сможете начать карьеру в востребованной сфере.

Чему вы научитесь:

• Анализировать продуктовые метрики: узнаете, как выбирать подходящие метрики и работать с пирамидой метрик.

• Находить точки роста продукта: научитесь выявлять аномалии, тестировать гипотезы и анализировать данные.

• Работать с аналитическими инструментами: освоите программы для быстрого сбора, анализа и визуализации данных.

• Строить аналитические дашборды: изучите алгоритм сборки дашборда и научитесь представлять данные заказчику.

• Проводить A/B-тесты: научитесь тестировать гипотезы и интерпретировать результаты.

• Брифовать заказчика: поймёте, как формулировать ТЗ и предоставлять ожидаемые результаты.

Программа курса:

• Основы работы с продуктовыми метриками: изучите базовые понятия аналитики, строите пирамиду метрик и создадите первый дашборд.

• Работа с гипотезами и разработка артефактов: освоите аналитический софт, научитесь работать с данными, тестировать гипотезы и находить инсайты.

• Продвинутая аналитика и работа с инструментами: углубитесь в A/B-тестирование, когортный и регрессионный анализ, освоите SQL, Python, «Яндекс.Метрику» и AppMetrica.

• Итоговый проект - сводный дашборд по продукту: составите дашборд на основе кейса, проверите гипотезы и метрики, подготовите презентацию для заказчика.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

3. Курс «Аналитик с нуля до Junior» [GeekBrains] - 1110 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 3 609 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 12 месяцев

Особенности: Помощь с трудоустройством. Диплом о проф. переподготовке.

Вы научитесь собирать, обрабатывать, визуализировать и интерпретировать данные. Освоите основы создания и развития процессов, функциональных и бизнес-моделей. Научитесь формировать и работать с метриками и показателями. Сможете превращать информацию в понятные отчеты и графики, делать выводы, помогая специалистам и системам принимать решения на основе данных.

Программа курса:

• Введение в программирование

• Введение в контроль версий + Практикум

• Основы языков программирования + Практикум

• Введение в базы данных

• Итоги блока. Выбор специализации

• Математика и информатика для программистов. Видеокурс

• Основы языка Python

• Введение в веб-технологии

• Основы анализа данных в Excel

• Основы Python для аналитиков

• Базы данных и SQL

• Введение в BI

• Промежуточная аттестация

• Введение в продуктовую аналитику

• Теория вероятностей и математическая статистика

• A/B тестирование

• Основы моделирования бизнес-процессов. Введение в бизнес-модель

• Итоговая аттестация

• Финансовая математика

• Юнит-экономика

• Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Kanban и другие)

• Конфликтология.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

4. Курс «Продуктовая аналитика» [OTUS] - 126 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 88 000 ₽ или рассрочка - от 8 800 ₽ /  мес., длительность — 6 месяцев

Особенности: получите сертификат об окончании курса и помощь в составлении резюме, которое разместите в базе OTUS.

Научитесь решать задачи продуктового анализа с использованием SQL и Python, проводить A/B-тестирование, визуализировать данные и продвинуться в карьере.

Вы освоите:

• Решение аналитических задач с помощью SQL и Python

• Проведение A/B-тестов, интерпретацию их результатов и формулирование гипотез

• Четкую и убедительную визуализацию и презентацию данных.

Программа курса:

• Физический смысл аналитики

• SQL

• Python

• Виды задач в продуктовой аналитике

• Статистика

• A/B-тестирование

• Визуализация данных

• Работа в команде

• Поиск работы

• Проектный модуль

• Дополнительные материалы.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

5. Курс «Продуктовая аналитика» [SkillFactory] - 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 74 196 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 3 435 ₽ / мес., длительность — 4 месяца

Особенности: Всем участникам предоставляется бесплатный тренажёр SQL. Помощь в трудоустройстве и стажировке включает подбор вакансий, актуальную информацию о рынке труда и проекты для вашего портфолио. По завершении обучения вы получите сертификат и диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.

Программа курса:

• Продуктовое мышление: научитесь анализировать продуктовые метрики и KPI, превращать задачи в технические задания, выявлять проблемы и находить решения.

• Ad-hoc исследование: освоите методы поиска и сбора данных, настройку счетчиков веб- и мобильной аналитики, использование инструментов в зависимости от задачи, проведение когортного и RFM-анализа, верификацию данных и оценку их адекватности.

• A/B тестирование: научитесь проверять гипотезы с помощью A/B тестов, применять статистические методы для оценки результатов, использовать инструменты для A/B тестов и делать обоснованные выводы.

• Data-driven культура: структурируете знания по аналитической культуре и продуктовому подходу, подведёте итоги курса.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

6. Курс «Аналитика с нуля: быстрый старт» [ProductStar] - 58 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 46 350 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 2 146 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: практика на реальных кейсах. Помощь в трудоустройстве. Сертификат по окончании курса.

На курсе вы освоите:

• Работу с данными: научитесь собирать и обрабатывать данные с помощью SQL-запросов, создавать дата-сеты и управлять базами данных.

• Анализ данных в Excel и Google Sheets: использовать основные сервисы для работы с таблицами, чтобы создавать дашборды, отчеты и проводить аналитику.

• Визуализацию данных: представлять данные в удобной форме с помощью Tableau и других инструментов визуализации.

• Улучшение метрик: научитесь работать с ключевыми метриками IT-продуктов и строить пирамиду метрик.

Программа курса:

• Роль и место аналитика в команде

• Lean Canvas

• HADI циклы

• Основные типы бизнес-метрик

• Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик

• Введение в SQL

• SQL: Извлечение и фильтрация данных

• SQL: Преобразование и сортировка данных

• Группировка данных

• Введение в базы данных

• SQL: Объединение таблиц

• SQL: Вложенные запросы (подзапросы)

• SQL: Обновление, добавление и удаление данных

• SQL: Создание, изменение и удаление таблиц

• SQL: Advanced

• Итоговый проект.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

7. Курс «Аналитика в продукте» [SF Education] - 120 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 24 750 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 031 руб. / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Практическое обучение на реальных проектах. Создание готового портфолио. Лучшим выпускникам предоставляется возможность пройти собеседование с приглашенными работодателями. Удостоверение от компании SF Education, подтверждающее квалификацию.

Научитесь оценивать разработку продукта на всех этапах: от запуска производства до подсчета прибыли. Изучите структуру коммерческой компании с точки зрения бизнеса. Овладейте современными инструментами для визуализации аналитики и процессов.

Программа обучения включает:

• Юнит-экономика

• Финансовые основы

• Продуктовая специфика

• Power BI и Power Query

• Управление проектами

• Финансовые модели для малого бизнеса.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

8. Курс «Продуктовая аналитика с нуля» [КонтурШкола] - 40 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 60 500 ₽, длительность — 256 ак. часов

Научитесь следить за состоянием продукта, выявлять его сильные и слабые стороны с помощью метрик. Стройте прогнозы на основе данных и формулируйте гипотезы для принятия управленческих решений.

Чему вы научитесь:

• Анализировать продукт с разных сторон, строить гипотезы и прогнозы

• Взаимодействовать с маркетологами, определяя цели и задачи продуктовой аналитики

• Рассчитывать аналитические метрики и применять их при проверке гипотез

• Использовать основы системной аналитики и анализа бизнес-процессов

• Формализовать данные и находить решения, составляя техзадание для разработчиков

• Проводить исследования, применять основы статистики и прогнозирования

• Работать с функциями, сводными таблицами и диаграммами в MS Excel

• Создавать отчеты и визуализировать данные в Power BI

• Писать простые SQL-запросы для работы с базами данных

• Развивать софт-скиллы, необходимые для работы продуктового аналитика.

Программа курса:

• Введение в аналитику в маркетинге. Бизнес-контекст

• Аналитика в маркетинге

• Метрики и их применение

• Работа в Excel

• Отчетность в Power BI

• Основы статистики

• Прогнозирование

• Софт-скиллы аналитика

• Основы SQL

• Системная аналитика

• Анализ бизнес-процессов

• Итоговая аттестация

• Финальный тест.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

9. Курс «Продуктовая аналитика» [Яндекс.Практикум] - 71 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 48 700 ₽, длительность — 3,5 месяца

Чему вы научитесь на курсе:

• Понимать и анализировать метрики, а также видеть их взаимосвязь

• Проводить различные исследования

• Сегментировать пользователей

• Выполнять когортный анализ

• Визуализировать данные с помощью Tableau

• Рассчитывать метрики, используя SQL

• Анализировать юнит-экономику

• Выявлять точки роста продукта

• Подготавливать и проводить A/B-тесты, а также анализировать их результаты.

Программа курса:

• Введение в продуктовую аналитику

• Расчет продуктовых метрик

• Когортный анализ и юнит-экономика

• Поиск точек роста продукта

• Подготовка и анализ A/B-экспериментов.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

10. Курс «Продуктовый аналитик в IT» [TeachMeSkills] - 25 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 78 000 ₽, длительность — 4,5 месяца

Чему ты научишься?

• Освоишь продуктовые метрики и основы статистики

• Научишься обрабатывать и подготавливать данные, используя SQL и Python (очистка, группировка, вычисление метрик и т.д.)

• Сможешь визуализировать результаты, делать выводы и предлагать рекомендации

• Узнаешь, как выдвигать и тестировать гипотезы для улучшения ключевых метрик компании

• Начнешь сегментировать аудиторию и анализировать поведение различных групп для лучшего понимания клиентов

• Освоишь запуск A/B-тестов, проверку значимости результатов и поиск инсайтов для развития продукта.

Программа курса:

• Введение в сферу IT

• Продуктовая аналитика

• Google таблицы, Excel

• Python

• Статистика

• SQL

• Визуализация в Tableau

• Ретроспектива и консультации

• Онлайн-тренинг "Трудоустройство в IT"

• Защита дипломных проектов.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

11. Курс «Продуктовая аналитика» [robot dreams] - 11 отзывов

Информация о курсе: стоимость — нет информации, длительность — 10 недель

Программа курса:

• Введение в продуктовую аналитику: виды и задачи

• Построение аналитической системы

• SQL для анализа продуктов

• Подготовка данных к анализу

• Выявление взаимосвязей в данных

• Очистка данных и выявление взаимосвязей [практика]

• Виды графиков в продуктовой аналитике

• Визуализация данных для анализа продукта

• Продуктовые метрики: часть 1. Активация пользователей

• Продуктовые метрики: часть 2. Удержание пользователей

• Использование Tableau в продуктовой аналитике

• Применение Amplitude для продуктовой аналитики

• Анализ удовлетворенности пользователей

• Юнит-экономика и монетизация приложения

• Когортный анализ

• Формирование и проверка гипотез. A/B-тестирование

• Анализ метрик и поведения пользователей [практика]

• Поиск инсайтов в данных

• Подготовка и презентация анализа

• Защита финального проекта

• Развитие карьеры в ИТ

• Стратегия поиска работы

• Создание резюме и сопроводительного письма

• Подготовка к интервью с рекрутером и hiring-менеджером.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

12. Курс «Продуктовая аналитика» [skill branch]

Информация о курсе: стоимость — 45 500 ₽, длительность — 6 месяцев

Программа обучения:

• Введение в профессию продуктового аналитика

• Data-driven подход к принятию решений в компании

• Основы работы с Google Sheets

• Основы статистики

• Основы SQL

• Основы продуктовой аналитики

• Анализ рынка

• Бизнес-модели

• Запуск MVP: стадии, тесты, ключевые риски

• Анализ результатов MVP

• Разметка данных

• Маркетинговая аналитика

• Аналитика на этапе MVP

• Практика работы с Mixpanel

• Работа с гипотезами

• Основы визуализации данных

• Продуктовые исследования

• Продвинутый SQL

• Основы создания дашбордов

• Продвинутые функции в Google Sheets

• Поиск точек роста продукта

• Продвинутые продуктовые метрики

• Питчи и презентации

• Кластеризация пользователей

• Проверка гипотез

• UX-аналитика

• A/B-тестирование

• Подготовка к собеседованию.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Бесплатные курсы и уроки продуктового аналитика

1. Курс «Продуктовая аналитика: как начать карьеру в прибыльной сфере» [Skillbox]

Вы познакомитесь с профессией продуктового аналитика, узнаете, почему этот специалист необходим в любой бизнес-команде. Получите базовые инструменты для работы и создадите первый кейс для портфолио: анализ продукта и его стратегическое развитие.

Вы научитесь:

• Разбираться в навыках и задачах продуктового аналитика
  Поймёте, что должен уметь аналитик и чем его задачи отличаются от задач других специалистов команды. Сможете попробовать себя в этой роли и решить, подходит ли она вам.

• Разрабатывать стратегию развития продукта
  Научитесь анализировать продукт по ключевым метрикам, тестировать гипотезы роста и формулировать выводы, понятные бизнесу.

• Пользоваться инструментами продуктовой аналитики
  Узнаете о необходимых программах и сервисах, увидите примеры их использования и начнёте применять их на практике.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

2. Курс «Продуктовая аналитика с нуля» [Контур.Школа]

Рассмотрим, как статистика применяется в бизнесе и для каких целей. Вы изучите различные виды исследований, которые помогают собирать информацию о клиентах. Также узнаете, как анализировать результаты исследований и делать правильные выводы.

Лекции включают практические занятия в Microsoft Excel. Повторяя действия лектора, вы научитесь выполнять статистические расчёты без труда.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

3. Курс «Начало работы в Amplitude» [Skillfactory]

Курс обучает использованию популярной системы продуктовой аналитики Amplitude. С помощью этой системы вы сможете анализировать данные о поведении пользователей, что поможет ускорить развитие продукта и повысить прибыль.

Программа курса:

• Навигация в Amplitude

• Анализ пользователей

• Управление конверсией

• Удержание пользователей (Retention)

• Командная работа

• Экзамен и получение сертификата.

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

4. Курс «Что нужно знать разным аналитикам?» [Noukash]

Содержание видеоурока:

• Кто такой продуктовый аналитик?

• Какие навыки не преподают на курсах по аналитике?

• Бизнес-аналитик: особенности профессии

• Финансовый аналитик: роль и задачи

• BI-аналитик: основные функции

• Аналитик данных: многозадачный специалист

• Кто из аналитиков зарабатывает больше?

Подробнее о курсе продуктового аналитика →

Продуктовый аналитик – это специалист, который занимается сбором, анализом и интерпретацией данных, чтобы помочь компании понять и улучшить свой продукт. Деятельность продуктового аналитика направлена на обеспечение принятия обоснованных решений по продукту, основанных на данных и аналитике. Вот более детальное описание профессии:

Кто такой продуктовый аналитик?

Продуктовый аналитик, или аналитик продукта, представляет собой "глаз и ухо" компании, когда речь идет о данных, связанных с продуктом. Он играет ключевую роль в обеспечении того, что продукт отвечает требованиям рынка и целевой аудитории, а также помогает выявить возможности для улучшения и роста.

Основные задачи и обязанности

1. Сбор данных:

   • Сбор данных из разных источников, включая базы данных, веб-аналитику, опросы пользователей и другие методы.

   • Обеспечение качества данных и их корректности.

2. Анализ и интерпретация данных:

   • Проведение анализа данных для выявления трендов, шаблонов и аномалий.

   • Использование статистических методов и инструментов для анализа.

3. Разработка и отслеживание метрик:

   • Определение ключевых показателей эффективности (KPI).

   • Мониторинг этих показателей для оценки успеха продукта и его улучшения.

4. Поддержка принятия решений:

   • Подготовка отчётов и презентаций для руководства и других заинтересованных сторон.

   • Предоставление рекомендаций на основе полученных данных.

5. Сотрудничество с командами:

   • Взаимодействие с командами разработки, маркетинга, продаж и поддержки для обеспечения комплексного подхода к развитию продукта.

   • Помощь в проведении A/B тестирований и других экспериментов.

Навыки и компетенции

Чтобы быть успешным продуктовым аналитиком, необходимо обладать рядом навыков и компетенций:

1. Технические навыки:

   • Знание SQL и других языков для работы с базами данных.

   • Умение работать с аналитическими инструментами (Tableau, Power BI, Google Analytics и т.д.).

   • Опыт с языками программирования для анализа данных (Python, R).

2. Аналитическое мышление:

   • Способность анализировать большие объёмы данных и выявлять в них закономерности.

   • Навыки построения гипотез и их проверки.

3. Коммуникационные навыки:

   • Умение ясно и убедительно представлять свои выводы.

   • Способность работать в междисциплинарных командах и объяснять сложные концепции неспециалистам.

4. Бизнес-ориентированность:

   • Понимание основных бизнес-процессов и знание рынка.

   • Способность определить, какие данные и метрики важны для конкретного бизнеса.

Роль в компании и карьера

Продуктовый аналитик играет ключевую роль в успешной разработке и улучшении продуктов. Его работа помогает компании:

• Понимать и удовлетворять потребности пользователей.

• Повышать конкурентоспособность продукта.

• Эффективно использовать ресурсы.

Карьера продуктового аналитика может начаться с позиции младшего аналитика и продвигаться до старшего аналитика, руководителя отдела аналитики или даже до должности заместителя директора по продуктам.

Процессы и методы анализа в работе продуктового аналитика

1. Методы сбора и анализа данных

Методы сбора данных

Чтобы понимать продукт и принимать обоснованные решения, продуктовый аналитик использует различные методы сбора данных:

1. Веб-аналитика:

   • Инструменты: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude.

   • Назначение: отслеживание поведения пользователей на сайте или в мобильном приложении (посещаемость, источники трафика, пути пользователя и т.д.).

2. Баз данных:

   • Инструменты: SQL, MongoDB, Hadoop.

   • Назначение: извлечение данных напрямую из баз данных компании, где хранятся данные о пользователях, транзакциях и других операционных процессах.

3. Опросы и анкетирование:

   • Инструменты: SurveyMonkey, Typeform.

   • Назначение: получение обратной связи от пользователей о продукте, выявление их предпочтений, боли и предложений.

4. Лог-файлы:

   • Инструменты: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk.

   • Назначение: анализ логов серверов для отслеживания различных событий и действий пользователей.

5. Cоциальные сети:

   • Инструменты: Brandwatch, Hootsuite.

   • Назначение: мониторинг обсуждений, отзывов и социальных взаимодействий, связанных с продуктом.

Методы анализа данных

1. Описательная аналитика:

   • Назначение: ответ на вопрос "Что произошло?".

   • Примеры: расчет среднего значения, медианы, построение гистограмм и распределений.

2. Диагностическая аналитика:

   • Назначение: ответ на вопрос "Почему это произошло?".

   • Примеры: анализ корреляционных связей, выявление причинно-следственных связей.

3. Предсказательная аналитика:

   • Назначение: ответ на вопрос "Что произойдет в будущем?".

   • Примеры: использование методов машинного обучения, построение прогнозных моделей.

4. Предписательная аналитика:

   • Назначение: ответ на вопрос "Что нам делать?".

   • Примеры: разработка рекомендаций на основе данных, оптимизационные модели.

2. Построение метрик и KPI

Что такое метрики и KPI?

• Метрики: специфические, количественно измеримые показатели, используемые для отслеживания производительности и эффективности различных аспектов продукта.

• KPI (Key Performance Indicators): ключевые показатели эффективности, которые являются самыми важными метриками для оценки успеха продукта.

Процесс построения метрик и KPI

1. Определение целей:

   • Начните с четкого понимания бизнес-целей и стратегии компании.

   • Пример: улучшить удержание пользователей, увеличить доход.

2. Идентификация ключевых метрик:

   • Определите метрики, которые будут наиболее релевантны для достижения этих целей.

   • Примеры: LTV (Lifetime Value), CAC (Customer Acquisition Cost), DAU (Daily Active Users), Churn Rate.

3. Сбор данных:

   • Определите, как и где будут собираться данные для расчетов метрик и KPI.

   • Примеры: данные из CRM, веб-аналитика, опросы пользователей.

4. Регулярный мониторинг и отчетность:

   • Установите систему для постоянного отслеживания метрик и KPI.

   • Примеры: дашборды в Tableau, еженедельные и ежемесячные отчеты.

3. Важность A/B тестирования и примеры его использования

Что такое A/B тестирование?

• A/B тестирование (или сплит-тестирование) – это метод сравнения двух (или более) вариантов одного и того же элемента (например, дизайна страницы, функциональности продукта) для определения, какой из них работает лучше с точки зрения заданных метрик.

Зачем нужно A/B тестирование?

• Обоснованные решения: позволяет принимать решения на основе данных, а не интуиции.

• Улучшение пользовательского опыта: помогает понять, какие изменения положительно влияют на взаимодействие пользователей с продуктом.

• Оптимизация конверсий: помогает найти наилучшие способы увеличения ключевых показателей эффективности, таких как конверсия, удержание и доход.

Процесс A/B тестирования

1. Выбор гипотезы

   • Определите аспект продукта, который хотите проверить, и сформулируйте гипотезу.

2. Пример гипотезы: «Изменение цвета кнопки "Купить" с синего на зеленый увеличит количество кликов».

3. Создание вариантов

   • Создайте два (или более) варианта элемента: контрольный (A) и экспериментальный (B).

   • Пример: вариант A – синяя кнопка, вариант B – зеленая кнопка.

4. Запуск теста

   • Показ вариантов пользователям случайным образом и сбор данных о взаимодействиях.

   • Пример: 50% пользователей видят вариант A, 50% – вариант B.

5. Анализ результатов

   • Сравните показатели эффективности для каждого из вариантов и определите, какой из них лучше.

   • Пример: сравните количество кликов на синюю и зеленую кнопки.

6. Принятие решения

   • На основе полученных данных примите решение о внедрении изменений или проведении дальнейших тестов.

   • Пример: если зеленая кнопка приводит к значительному увеличению кликов, замените синюю кнопку на зеленую.

Инструменты и технологии для продуктовых аналитиков

Описание популярных инструментов для анализа данных

В арсенале продуктового аналитика существует множество инструментов, каждый из которых предназначен для решения конкретных задач. Вот некоторые из наиболее популярных и часто используемых инструментов:

Tableau

Описание:

• Tableau – это мощный инструмент для визуализации данных, который позволяет создавать интерактивные и наглядные отчеты и дашборды.

• Поддерживает интеграцию с различными источниками данных, такими как базы данных, облачные сервисы, Excel и другие.

Примеры использования на практике:

• Мониторинг KPI: создание дашбордов для отслеживания ключевых показателей эффективности (KPI) продукта в реальном времени.

• Анализ продаж и маркетинга: визуализация данных о продажах и маркетинговых кампаниях для выявления успешных стратегий и областей, требующих улучшений.

Google Analytics

Описание:

• Google Analytics – это инструмент веб-аналитики, который предоставляет подробную информацию о трафике на веб-сайте и поведении пользователей.

• Позволяет отслеживать множество метрик, таких как посещаемость, источники трафика, конверсии, поведение пользователей и многое другое.

Примеры использования на практике:

• Поведенческий анализ: изучение, как пользователи взаимодействуют с веб-сайтом, какие страницы наиболее популярны и на каких пользователи чаще всего покидают сайт.

• Отслеживание конверсий: анализ пути пользователя от первого посещения до покупки или другого целевого действия.

Excel

Описание:

• Excel – это программа для работы с электронными таблицами, используемая для анализа данных, создания графиков и диаграмм, выполнения математических расчетов и многого другого.

• Обладает широкими возможностями для обработки, сортировки и фильтрации данных.

Примеры использования на практике:

• Основной анализ данных: быстрое создание сводных таблиц (PivotTables) для агрегирования данных и построения простых отчетов.

• Моделирование данных: проведение расчетов и создания моделей для прогнозирования различных сценариев развития событий.

Looker

Описание:

• Looker – это мощный инструмент для бизнес-анализа, который позволяет создавать визуализации и отчеты, интегрируясь с корпоративными базами данных и другими источниками данных.

• Поддерживает специализированный язык запросов (LookML), который позволяет более гибко и динамично работать с данными.

Примеры использования на практике:

• Создание персонализированных дашбордов: предоставление различным отделам компании (разработка, маркетинг, продажи) специально адаптированных дашбордов для их нужд.

• Анализ пользовательского поведения: выявление моделей и трендов в поведении пользователей, что помогает лучше понять их потребности и улучшить продукт.

SQL

Описание:

• SQL (Structured Query Language) – это язык для управления и манипуляции базами данных.

• Используется для выполнения запросов к базам данных, извлечения данных и их модификации.

Примеры использования на практике:

• Запросы к базе данных: извлечение нужных данных из базы для проведения анализа.

• Анализ данных: выполнение агрегации, применения фильтров и других операций для подготовки данных к дальнейшему анализу.

Приобретаемые навыки:

• Понимание математических основ анализа и статистики

• Поиск закономерностей в массивах данных

• Базовое программирование на Python

• Сбор и управление базами данных с использованием SQL

• Понимание метрик эффективности бизнеса

• Построение гипотез и прогнозов на основе данных

• Работа с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics

• Создание дашбордов в Power BI

• Визуализация данных

• Работа в Excel и Google Таблицах

• Создание понятных отчётов

• Презентация результатов начальству и коллегам.

Программа курса:

• Введение: Excel и Google Таблицы

• Python и библиотеки NumPy и Pandas

• SQL: чтение и запись данных, Power BI

• PowerPoint

• Итоговый проект: анализ результатов A/B-тестирования.

Подробнее о курсе аналитика данных →

2. Курс «Аналитик данных» [Нетология] — 215 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 91 800 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 4 025 ₽ / мес., длительность — 7 месяцев

Особенности: Вы выполните 4 масштабных проекта для своего портфолио и получите возможность пройти стажировку у партнёра курса Reshape Analytics. В подарок вам предоставляется курс по Excel. По окончании программы вы получите диплом о профессиональной переподготовке, а Центр развития карьеры поможет вам с трудоустройством.

С нуля освоите ключевые инструменты для быстрого старта на позиции junior-аналитика. Изучите основы статистики и научитесь работать с SQL, Python, и Power BI.

Чему вы научитесь:

• Работа с SQL
  Выполнять запросы, фильтровать, сортировать, агрегировать данные, объединять таблицы и создавать автоматизированные отчёты.

• Использование Python
  Обрабатывать данные, автоматизировать задачи и создавать интерактивные отчёты.

• Применение статистических методов
  Понимать статистические показатели, проводить статистический анализ данных.

• Проверка гипотез
  Приоритизировать гипотезы и выбирать наиболее эффективные инструменты для их проверки.

• Визуализация данных
  Создавать интерактивные дашборды для мониторинга и анализа информации.

• Приносить пользу бизнесу
  Собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде, определять точки роста.

Программа обучения:

• Аналитическое мышление

• Основы практической статистики

• SQL и получение данных

• Python

• Основы визуализации данных

• Основы Power BI

• Метрики, гипотезы, точки роста

• Английский язык для аналитиков

• Карьерное планирование

• Дипломный проект.

Подробнее о курсе аналитика данных →

3. Курс «Аналитик данных» [SkillFactory] — 427 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 5 090 руб. / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность — 14 месяцев

Особенности: Вы получите прочную базу для профессии Data Analyst: разовьете аналитическое мышление и освоите основные инструменты, такие как Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика, Google Sheets, SQL, Python, Power BI и математическая статистика. Центр карьеры поможет вам подготовиться к трудоустройству, предоставив много практических занятий, реальные проекты для портфолио, помощь с резюме и возможность познакомиться с потенциальными работодателями. По окончании обучения вы получите сертификат.

Вы научитесь:

• Работать с основными метриками продукта и маркетинга

• Применять статистические знания для анализа данных

• Собирать данные с помощью Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики и Python

• Обрабатывать данные с помощью Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL и Python

• Визуализировать данные с использованием Google Sheets, Power BI и Python

• Делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных.

Программа курса:

• Базовый уровень:
  В этом этапе вы познакомитесь с бизнес-моделями в e-commerce (электронная коммерция) и GameDev (разработка игр). Вы будете работать с Google Таблицами, изучите основы статистики, SQL и Python для эффективного анализа данных.

• Основной блок:
  На этом этапе вы углубите свои навыки в Python, освоите работу с бизнес-моделью on-demand (доступ к услугам по требованию) и выберете дальнейшую специализацию.

• Уровень "Про":
  На этом этапе вы сосредоточитесь на выбранной специализации — «Маркетинговая аналитика» или «Продуктовая аналитика». Вы научитесь проводить A/B-тесты, визуализировать данные, интерпретировать метрики, проверять гипотезы и получать инсайты из данных, а также добавите в своё портфолио два проекта.

Подробнее о курсе аналитика данных →

4. Курс «Аналитик данных» [skypro] — 83 отзыва

Информация о курсе: стоимость — от 4 971₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев

Особенности: Вас будут сопровождать наставник и куратор, а по окончании курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке. Вам будет предоставлен вечный доступ к материалам курса, помощь в составлении резюме и создании портфолио, а также консультации с центром карьеры.

Вы научитесь:

• Прогнозировать экономические показатели компании

• Отслеживать и анализировать тенденции роста или спада

• Формулировать гипотезы для повышения эффективности на основе данных

• Автоматизировать обработку больших объемов данных

• Преобразовывать числовые данные в бизнес-решения.

Подробнее о курсе аналитика данных →

5. Курс «Аналитик данных» [OTUS] — 126 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 81 000 ₽ или рассрочка - от 8 100 ₽ / мес., длительность — 4 месяца

Особенности: Разместите свое резюме в базе OTUS и получите возможность получать приглашения на собеседования от партнеров. В ходе курса выполняете домашние задания и проектную работу для усиления своего портфолио. После окончания обучения у вас останется полный комплект материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям. По завершении курса вы получите сертификат.

Курс объединяет навыки общения со стейкхолдерами, основы бизнес-анализа, техники дата-анализа и бизнес-аналитики (BI). Это сочетание помогает не только эффективно анализировать данные, но и наглядно их визуализировать. В реальной практике часто приходится совмещать эти три роли. Наши выпускники будут готовы к такому сценарию и будут знать, какие навыки развивать в зависимости от особенностей места работы. Это позволит вам начать новую профессию или существенно снизить объем рутинных задач на текущей работе.

Программа курса:

• Принятие решений в бизнесе на основе данных

• СУБД и SQL

• Введение в Business Intelligence и визуальный анализ данных

• Введение в Python

• Специальные методы и направления в дата-аналитике

• Основы статистики

• Предобработка данных, исследовательский и статистический методы анализа данных

• Проектная работа.

Подробнее о курсе аналитика данных →

6. Курс «Аналитик данных» [Хекслет] — 84 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 108 540 ₽ - 188 100 ₽ или рассрочка на 24 месяца - от 5 025 ₽ / мес., длительность — 9 месяцев

Особенности: Вас будут сопровождать наставники — практикующие специалисты. К концу обучения у вас будет готовое портфолио, а также вы получите помощь в подготовке к трудоустройству и рекомендации в компании-партнеры. По успешному завершению курса вы получите сертификат.

Чему вы научитесь:

• Анализировать данные с использованием знаний статистики

• Писать запросы к базам данных SQL

• Работать с метриками продукта и маркетинга

• Собирать и обрабатывать данные

• Визуализировать данные с помощью Google Таблиц, Power BI и Python

• Создавать отчеты в BI-системах

• Решать задачи с помощью Python

• Пользоваться аналитическими инструментами (Google Sheets, Google Analytics, Яндекс.Метрика)

• Давать бизнес-рекомендации на основе анализа данных.

Программа курса:

• Введение в аналитику

• Аналитические задачи в бизнесе

• Основы SQL

• Базовая аналитика на SQL

• Продвинутая аналитика на SQL

• Объединение данных (SQL Join)

• Сложные SQL-запросы

• Множественные операции в SQL

• Оконные функции SQL

• Визуализация в Superset.

Подробнее о курсе аналитика данных →

7. Курс «Аналитик данных» [Eduson Academy] — 171 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 4 911 руб. / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 6 месяцев

Особенности: Основное внимание уделяется практике: 32 кейса, задачи и интерактивные тренажеры. Вы соберете портфолио из учебных проектов, а личный куратор будет поддерживать вас на протяжении года. По окончании курса вы получите удостоверение государственного образца.

Чему вы научитесь:

• Проводить аналитические исследования

• Анализировать данные с использованием Excel и Google Таблиц

• Работать с базами данных и писать SQL-запросы

• Проводить A/B-тестирование для проверки гипотез

• Создавать интерактивные дашборды в Power BI

• Анализировать большие данные с помощью Python.

Программа курса:

• Введение в аналитику

• Бизнес-мышление для аналитика

• Анализ данных в Excel и Google Таблицах

• Использование надстроек Power Query и Power Pivot

• Статистический анализ данных в Excel

• SQL для работы с базами данных

• Анализ данных в Power BI

• Визуализация данных в Power BI

• Метрики и Unit-экономика

• Тестирование гипотез

• Проведение A/B-тестов

• Анализ данных в Python

• Карьерный акселератор

• PowerPoint и навыки публичных выступлений.

Подробнее о курсе аналитика данных →

8. Курс «Аналитика на Python с нуля» [ProductStar] — 58 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 39 600 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 833 ₽ / мес., длительность — 2 месяца

Особенности: Помощь с трудоустройством, реальные кейсы в портфолио. Сертификат по окончании курса.

Вы освоите навыки анализа данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и станете ценным сотрудником для любой digital-компании.

Программа курса:

• Введение в Python

• Переменные и типы данных

• Строки. Условия и циклы

• Практическое занятие: строки

• Практическое занятие: циклы

• Списки и словари в Python

• Функции

• Практическое занятие: функции

• Библиотеки

• Практическое занятие: библиотеки

• Структуры данных в Python

• Пакеты и модули. Pip

• Ошибки и исключения

• Практическое занятие: ошибки и исключения.

Подробнее о курсе аналитика данных →

9. Курс «Аналитик данных» [Международная школа профессий] — 43 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 49 500 ₽, длительность — 17 недель

Основные блоки курса:

• Веб-аналитика

• SQL для обработки данных

• Использование Python в аналитике

• Создание отчетов и визуализация данных в Power BI.

Подробнее о курсе аналитика данных →

10. Курс «Аналитик данных» [Яндекс.Практикум] — 71 отзыв

Информация о курсе: стоимость — 96 000 ₽ или рассрочка - 14 500 ₽ / мес., длительность — 7 месяцев

Программа курса:

• Введение

• Основы Python

• Предобработка данных

• Исследовательский анализ данных

• Статистический анализ данных

• Первый крупный проект

• Основы SQL

• Анализ бизнес-показателей

• Продвинутый SQL

• Принятие решений в бизнесе

• Второй крупный проект

• Как визуализировать данные и рассказывать истории

• Создание дашбордов в Tableau

• Дополнительные темы базового курса

• Итоговый проект

• Нейросети для аналитиков.

Подробнее о курсе аналитика данных →

11. Курс «Аналитик данных» [Специалист] — 34 отзыва

Информация о курсе: стоимость — 183 590 ₽ - 211 790 ₽, длительность — от 3 до 6 месяцев (268 ак.ч.)

После обучения на программе вы будете уметь:

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

• Использовать статистические методы для анализа финансово-хозяйственной деятельности компании

• Эффективно применять функции Excel для анализа и обработки данных, создавать формулы массивов

• Анализировать данные на основе отчетов и создавать дашборды в Tableau

• Пользоваться сложными конструкциями SQL

• Разрабатывать и использовать программные механизмы для глубокого исследования данных

• Строить комбинированные отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм, создавать наглядные отчеты с привязкой к географическому расположению с 3D Map

• Выполнять различные трансформации исходных данных для нормализации таблиц

• Использовать DAX Studio для вычислений

• Загружать и преобразовывать данные в Power BI Desktop из внешних источников

• Импортировать данные из модели Power Pivot, созданной в Microsoft Excel.

В дипломную программу входят следующие курсы:

• Основы работы с большими данными (Data Science)

• Введение в статистику

• Microsoft Excel. Уровень 2. Расширенные возможности

• Microsoft Excel. Уровень 3. Анализ и визуализация данных

• Основы работы с Tableau – визуализация и анализ данных

• Анализ данных на языке SQL

• Data Mining на платформе Microsoft (Excel + SQL Server)

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

• Microsoft Excel. Уровень 7. Создание запросов Power Query: преобразования и консолидация данных

• Microsoft Excel. Уровень 8. Углубленное изучение модели Power Pivot и языка DAX

• Динамические отчеты в Power BI Desktop.

Подробнее о курсе аналитика данных →

12. Курс «Аналитик данных» [Karpov.Courses] — 12 отзывов

Информация о курсе: стоимость — от 3 833 ₽ / мес. в рассрочку на 24 месяца, длительность — 5 месяцев

Вы научитесь:

• Извлекать пользу из данных любой сложности

• Использовать программирование в аналитике

• Составлять продвинутые SQL-запросы и самостоятельно извлекать данные из хранилищ

• Строить понятные дашборды в BI-системах и правильно презентовать результаты своей работы

• Применять статистические методы, проводить A/B-тесты и делать надежные выводы

• Понимать экономику продукта и влиять на показатели бизнеса.

Подробнее о курсе аналитика данных →

13. Курс «Аналитик данных» [Финансовый университет при Правительстве РФ] — 12 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 124 000 руб., длительность — 256 ак. ч.

Вы научитесь успешно применять языки программирования SQL и Python, использовать конкретные подходы для работы с клиентской аналитикой с помощью BI платформ.

Приобретаемые навыки:

• Сбор, анализ и обработка данных

• Работа с локальными хранилищами данных

• Анализ внутренних процессов организации с помощью Google Таблиц и Data Studio

• Применение различных платформ машинного обучения

• Использование инструментов языка SQL

• Применение искусственного интеллекта

• Использование инструментов языка Python

• Обработка больших данных

• Современные технологии Big Data.

Подробнее о курсе аналитика данных →

14. Курс «Аналитик данных» [Арнион] — 8 отзывов

Информация о курсе: стоимость — 69 000 руб., длительность — 6 месяцев

Программа обучения:

• Работа с электронными таблицами: анализ данных в Excel и Google Таблицах, функции для анализа данных, диаграммы, Google Формы и Презентации, прогнозирование продаж, расчёт юнит-экономики.

• Базы данных MS Access / LibreOffice Base: знакомство с базами данных, построение запросов, связи между таблицами, импорт/экспорт данных, создание отчётов.

• SQL: установка и настройка MySQL, основные операторы SQL, связи между таблицами, нормализация данных, хранимые процедуры, аналитика категорий товаров и продаж.

• Python для анализа данных: установка среды разработки, основные операторы Python, математическая статистика, обработка данных из баз данных и электронных таблиц, основы языка R.

• Python для визуализации данных и Power BI: библиотеки Numpy и Pandas, подготовка данных, когортный анализ, подключение к веб-серверу по API, визуализация в Power BI.

• Веб-аналитика: настройка Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика, сквозная аналитика для интернет-магазинов, когортный анализ, Google Data Studio, A/B тестирование, аналитика мобильных приложений.

• Дипломная работа: проверка гипотез для интернет-проекта, подготовка и анализ A/B теста, создание отчёта и презентации по итогам работы.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Бесплатные курсы аналитика данных

1. Курс «Введение в аналитику» [Skillbox]

Познакомьтесь с востребованными профессиями в сфере аналитики, пройдите тест на профориентацию и определите, какое направление вам подходит больше всего.

Содержание курса:

• Что такое аналитика?
  Поймёте структуру курса и ознакомитесь с картой профессий. Узнаете, почему стоит изучать аналитику и нужно ли для этого техническое образование. Развеем 5 популярных мифов о профессии, которые могут вас останавливать.

• Какие бывают аналитики?
  Узнаете, чем занимаются аналитики разных направлений, какие навыки и данные используют, в каких компаниях работают. Оцените свои карьерные перспективы, примерив на себя каждую профессию.

• Каким аналитиком мне стать и как расти в профессии?
  Разберётесь, какие soft skills нужны будущему аналитику и как общаться с заказчиком. Пройдёте тест на профориентацию, чтобы узнать, какое направление в аналитике вам подходит.

Подробнее о курсе аналитика данных →

2. Курс «Основы анализа данных и Python» [Яндекс.Практикум]

Программа курса:

• Основы анализа данных

• Практическая работа с данными

• Введение в Python.

Подробнее о курсе аналитика данных →

3. Курс «Введение в дата-аналитику» [Хекслет]

Чему вы научитесь:

• Понимать, что такое данные и как они помогают бизнесу

• Разбираться в обязанностях аналитиков данных различных специализаций

• Работать в Google Sheets, писать базовые формулы и решать задачи с помощью графиков

• Познакомитесь с SQL и напишете свой первый запрос к базе данных

• Узнаете, как Python применяется в аналитике.

Подробнее о курсе аналитика данных →

4. Курс «Анализ данных просто и доступно» [Stepik]

Познакомимся с основами анализа данных. Узнаем, как научиться взаимодействовать с данными и понимать их. Изучим основные алгоритмы анализа и научимся применять их в повседневных задачах. Поработаем над развитием критического мышления.

Программа курса:

• Вездесущие данные. Эпоха анализа данных.

• Типы данных.

• Визуализация данных.

• Линейная регрессия.

• Катастрофа "Челленджера".

• Анализ данных о коронавирусе.

• Исследование данных о заболеваниях сердца.

• Данные и любовь.

• Нейронные сети и глубокое обучение.

• Коронавирус, сдавайся!

• Анализ изображений.

• Обработка текстовых данных: Twitter, Enron, SMS-спам.

• Этические аспекты анализа данных.

• Что дальше? Продолжение обучения.

Подробнее о курсе аналитика данных →

Что нужно знать и уметь аналитику данных?

1. Технические навыки

• Языки программирования: Python и R – основные языки, необходимые для анализа данных. Их широко используют для статистического анализа, машинного обучения и визуализации данных.

• Базы данных и SQL: Умение работать с базами данных и знание языка запросов SQL являются базовыми умениями для обработки и анализа больших объемов данных.

• Инструменты визуализации данных: Такие инструменты, как Tableau, Power BI и matplotlib/seaborn в Python помогают эффективно представлять данные и доносить результаты анализа.

• Статистика и вероятности: Основы статистики и теории вероятностей необходимы для правильной интерпретации данных и понимания методов машинного обучения.

• Машинное обучение: Знание основных алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация и пр.) и библиотек (например, scikit-learn, TensorFlow, Keras) предоставляет больше возможностей для анализа сложных данных.

2. Аналитическое мышление

• Постановка задач и формулирование гипотез: Важно уметь правильно ставить задачи и формулировать гипотезы для анализа.

• Обработка данных: Способность качественно очищать, преобразовывать и агрегировать данные, чтобы получить полезную информацию.

• Интерпретация результатов: Умение интерпретировать результаты анализа и делать обоснованные выводы и рекомендации на их основе.

3. Бизнес-навыки

• Понимание бизнеса: Нужно хорошо понимать контекст, в котором ты работаешь – знать отраслевые тенденции и болевые точки.

• Коммуникационные навыки: Умение эффективно донести свои выводы и рекомендации как до технических специалистов, так и до бизнес-руководителей.

• Проектный менеджмент: Способность управлять проектами, планировать задачи и соблюдать дедлайны.

4. Дополнительные полезные умения

• Английский язык: Знание английского помогает работать с международными командами и изучать актуальную литературу и документацию.

• Непрерывное обучение: Мир аналитики данных постоянно развивается, поэтому важно регулярно обновлять свои знания и следить за новыми тенденциями.

Где может использоваться аналитика данных?

Аналитика данных стала неотъемлемой частью многих сфер деятельности благодаря своему потенциалу предоставлять глубокие инсайты и улучшать процессы принятия решений. Вот несколько ключевых областей, где аналитика данных может быть применена:

1. Бизнес и Маркетинг

Аналитика данных помогает компаниям лучше понять поведение клиентов, оптимизировать маркетинговые кампании и увеличить возврат на инвестиции (ROI). Примеры включают:

• Сегментация клиентов: разделение клиентов на группы для таргетирования.

• Прогнозирование продаж: анализ исторических данных для прогнозирования будущих продаж.

• Анализ тенденций рынка: выявление временных и постоянных трендов.

2. Финансы

В сфере финансов аналитика данных используется для управления рисками, повышения эффективности операций и принятия инвестиционных решений. Примеры:

• Анализ риска: оценка вероятности рисков для минимизации потерь.

• Идентификация мошенничества: выявление подозрительных операций.

• Управление портфелем: прогнозирование доходности активов.

3. Здравоохранение

В медицине аналитика данных помогает улучшить уход за пациентами, сократить затраты и увеличить эффективность работы учреждений. Примеры:

• Персонализированное лечение: создание индивидуальных планов лечения на основе анализа данных о пациентах.

• Анализ клинических исследований: повышение точности и скорости исследований.

• Предиктивная аналитика: предсказание заболеваний и эпидемий.

4. Образование

В образовательной сфере аналитика данных используется для улучшения качества обучения и управления учебными заведениями. Примеры:

• Модели успеваемости студентов: прогнозирование результатов студентов для предостережения потенциальных проблем.

• Анализ эффективных методик обучения: выявление лучших практик.

• Управление ресурсами: оптимизация использования ресурсов учебного заведения.

5. Транспорт и Логистика

Аналитика данных помогает оптимизировать маршруты, улучшить прогнозирование спроса и повысить общую эффективность транспортных сетей. Примеры:

• Оптимизация маршрутов: определение наименее затратных и наиболее быстрых маршрутов.

• Контроль состояния транспортных средств: предсказание необходимости ремонта.

• Управление запасами: оптимизирование хранения и распределения товаров.

6. Спорт

Спортивные аналитики используют данные для повышения производительности спортсменов и улучшения стратегий команд. Примеры:

• Анализ производительности: оценка тренировок и соревновательных результатов.

• Трансферы игроков: данные помогают в принятии решений по покупке и продаже игроков.

• Аналитика болельщиков: изучение поведения и предпочтений фанатов.

7. Е-коммерция

В онлайн-торговле аналитика данных используется для персонализации рекомендаций, повышения конверсии и увеличения среднего чека заказа. Примеры:

• Персонализация контента: рекомендации товаров и услуг.

• Анализ покупательских корзин: выявление привычек потребителей.

• Оптимизация цен: динамическое ценообразование на основе спроса и предложения.

Сколько времени учиться на аналитика данных?

Учиться на аналитика данных можно разными способами, и время, потраченное на обучение, может сильно варьироваться в зависимости от выбранного пути и уровня подготовки. Давайте рассмотрим основные варианты:

Формальное образование

1. Бакалавриат:

   • Продолжительность: 3-4 года.

   • Опыт: Здесь вы получите глубокие знания в математике, статистике и различных инструментах анализа данных. Обычно требуют обязательных стажировок.

2. Магистратура:

   • Продолжительность: 1-2 года после бакалавриата.

   • Опыт: Это более глубокое погружение в специализированные области анализа данных, такие как машинное обучение, большие данные и т.д.

Курсы и сертификаты

1. Краткосрочные курсы:

   • Продолжительность: От нескольких недель до нескольких месяцев.

   • Опыт: Они обычно фокусируются на конкретных инструментах или навыках (например, Python для анализа данных, SQL, Power BI, и т.д.).

2. Онлайн-курсы и программы:

   • Продолжительность: От нескольких месяцев до года.

   • Опыт: Такие курсы часто предлагают практические проекты и примеры из реальной жизни.

Самообучение

• Продолжительность: Время зависит от вашей мотивации и предыдущего опыта. Некоторые люди могут овладеть основами анализа данных за полгода интенсивного самообучения.

• Опыт: Большое количество онлайн-ресурсов и книг позволяет вам самостоятельно учиться, создавая проекты и решая задачи.

Важные навыки

• Программирование: Например, Python, R.

• Статистика и математика: Понимание логики и методов анализа.

• Базы данных: Знание SQL.

• Инструменты визуализации данных: Например, Tableau, Power BI.

Также стоит учитывать, что сфера анализа данных постоянно развивается, так что обучение на этом не заканчивается – всегда есть новые инструменты и методы для изучения.

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...