Data Analyst курсы: аналитика данных, подготовка специалистов

Что такое аналитика данных?

Решающую роль в создании успешной организации играет понимание данных на глубоком уровне. Аналитика данных — это процесс преобразования первичных данных в полезные знания, которые можно использовать. Чтобы организации могли проще собирать и анализировать данные практически для любых целей, на всех этапах конвейера данных нужны специалисты, которые имеют навыки такой обработки и анализа информации.

Бизнес-аналитика — это процесс обнаружения, интерпретации и информирования о найденных закономерностях в данных, а также использование средств, которые помогают компании анализировать любые данные в любой среде и на любых устройствах. Бизнес-аналитика предлагает и дополнительные возможности для достижения желаемых результатов, такие как оптимизация, снижение затрат и взаимодействие с заказчиками. Те, кто успешно использует аналитику данных, не полагаются на интуицию и предпочитают результаты, основанные на анализе данных. В идеальном сценарии деловые руководители создают объективную и беспристрастную методологию и таким образом получают результаты без предвзятых мнений и прошлого опыта.

Ценная практическая аналитическая информация из всех типов данных в облаке, локальной среде или гибридном развертывании, дает бизнес-пользователям, инженерам по обработке данных и исследователям данных возможность получать доступ к нужным данным и взаимодействовать с ними, оценивать прогнозы и принимать быстрые и точные решения.

Преобразование данных в полезную аналитику — это разница между борьбой за выживание и процветанием для самых разных предприятий и организаций. Чтобы максимального увеличить эффективность информации, требуется аналитика данных — процесс, при котором для получения выводов анализируются первичные данные.

Несмотря на то, что почти каждая организация анализирует некоторые данные, современная аналитика обеспечивает беспрецедентный уровень понимания и знаний.

Сегодня каждая компания стремится получить как можно больше от аналитики, использует больше данных для ускоренного и более глубокого анализа для все более широкого круга людей. В наши дни бизнес-аналитика распространяется повсюду, так как каждая компания стремится повысить свои показатели, а значит, будет анализировать данные для принятия лучших решений.

С помощью бизнес-аналитики с персонализацией, машинным обучением и глубокими знаниями отрасли, компании могут получать актуальные результаты анализа данных по всем приложениям, хранилищам и озерам данных. Бизнес-аналитика должна представлять собой комплексный процесс, который приводит к конкретным действиям. Когда результаты анализа получены, компания может заняться переоценкой, изменениями и перенастройкой своих процессов. Главное здесь — довести до конкретного действия.

Данные сами по себе не имеют смысла. Можно перевернуть каждый камень и выучить каждый возможный урок, но, если мы не предпринимаем никаких действий, не отказываемся от чего-то или не адаптируемся, вся наша работа бесполезна. Если не использовать все технологии, имеющиеся в нашем распоряжении, мы не получим деньги, которые могли бы получить с наших инвестиций. В сегодняшнем мире мы фактически можем разговаривать со своими данными, получать от них ответы на вопросы, прогнозировать результаты с их помощью и изучать новые закономерности. Это потенциал Ваших данных.

В чем ценность аналитики для бизнеса?

Новый подход к работе с данными

Природа бизнеса меняется, и вместе с этим появляются новые направления конкуренции. Сегодня сотрудники хорошо разбираются в технических вопросах и не хотят, чтобы подготовка к работе занимала много времени. Обеспечивайте необходимую скорость и удобство для своих пользователей, одновременно поддерживая высокие стандарты качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, должна быть фундаментальной частью стратегии бизнес-аналитики. Залогом успешного внедрения инноваций является сочетание проектов, выполняемых бизнес-подразделениями и ИТ.

Открытие новых возможностей

Развитие технологий анализа данных создает новые возможности получения добавочной стоимости из своих данных. Современные средства аналитики данных позволяют выявлять скрытые модели данных благодаря возможностям прогнозирования, самообучения и адаптации. Эти технологии интуитивны и включают потрясающие визуализации данных, которые помогают мгновенно анализировать миллионы строк и столбцов. Современные аналитические решения удобны и могут использоваться на мобильных устройствах. Можно получать доступ к нужным данным в нужное время с минимальным освоением принципов работы и даже без них.

Визуализация данных

Аналитика данных обеспечивает четкую и ясную картину ситуации в бизнесе. Анализируя личные, корпоративные и большие данные, можно быстрее понимать их смысл, делиться с коллегами и делать все это за считанные минуты.

Жизненный цикл аналитики данных

Сбор данных

На этом этапе данные собираются из источников и перемещаются в систему, где их можно хранить. Данные можно собирать непрерывным потоком или как серию дискретных событий.

От 80 до 90 процентов процесса приема происходит одновременно в начале и в конце жизненного цикла данных. Эта информация, называемая необработанными данными, принимается, но не анализируется и не используется для принятия решений организацией.

Сегодня одна из самых главных тенденций расширенной аналитики данных берет начало на этапе их приема. В таких случаях аналитика данных в режиме реального времени выполняется параллельно с приемом. Это называется периферийной аналитикой, и для нее требуется высокая вычислительная мощность и низкое энергопотребление.

Подготовка и обработка данных

Следующий этап конвейера — это подготовка данных для использования и хранения в системе, доступной пользователями и приложениями. Чтобы добиться максимальной качества, данные нужно очистить и преобразовать. Так доступ к ним будет проще, а запрашивать их будет легче.

Обычно информация подготавливается и хранится в базе данных. Для получения и анализа данных используются различные типы баз данных в разных форматах и целях. Такие наборы данных могут содержать финансовую информацию, отчеты о проверке учетных данных и сведения об отслеживании заказов.

Для оптимизации этого этапа конвейера данных требуется вычислительная мощность и большой объем памяти, а также быстрое управление данными для оперативных запросов. Чтобы размещать большие данные, также потребуется масштабирование. Чтобы доступ к самым важным данным можно было получить максимально быстро, их можно хранить и дифференцировать на основании их срочности и полезности.

Анализ и моделирование данных

На следующем этапе конвейера хранящиеся данных анализируются, а также создаются алгоритмы их моделирования. Данные можно анализировать с помощью платформ аналитики таких компаний, как SAP, Oracle или SAS. Они также могут обрабатываться такими инструментами, как Apache Spark*.

Для получения конкурентных преимуществ крайне важно ускорить этот этап и сократить затраты на него. Сделать это помогут библиотеки и инструментарий. В то же время оптимизация аппаратного и программного обеспечения помогут снизить расходы на серверы и центры обработки данных и одновременно увеличить быстродействие.

Принятие решений

После приема, подготовки и анализа данные можно использовать для принятия решений. Сообщать результаты аналитики помогает визуализация данных и отчеты.

Традиционно для преобразования результатов в аналитику для бизнеса, которую можно применять более широко, нужно было, чтобы данные интерпретировали специалисты по аналитике. Но компании начали использовать искусственный интеллект для автоматизации действий на основе аналитики, например отправлять специалистов по техническому обслуживанию или менять температуру в помещении.

Профессия - Data Analyst (аналитик данных)

Курсы по подготовке Data Analyst

Аналитики нужны во всех сферах экономики: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Грамотный анализ данных нужен всем компаниям вне зависимости от индустрии: сервис, ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина, производство.

При этом спрос на специалистов значительно превышает предложение. Это значит, что сейчас самое время начать свой путь в аналитике данных и получить востребованную специальность Data Analyst.

Для кого предназначены курсы Data Analyst?

1. Если вы новичок и ваш опыт работы максимально далек от аналитики, но вы хотите узнать что-то новое и интересное, окунуться в компьютерную среду, и получить востребованную специальность с нуля. Вам не потребуется знаний, выходящих за рамки школьной программы. Вы получите достаточную подготовку, чтобы решать задачи аналитика уровня junior.
2. Если вы работаете в сфере IT или в банке, в вашей текущей работе есть пересечения с аналитикой, и вы хотите профессионально расти, получив сильную базу и практику в новой области. Вы пополните свое портфолио десятком решенных задач и кейсов. Опыт работы с данными позволит вам быстрее сориентироваться в программе, пройти переподготовку и использовать ресурсы Центра карьеры для быстрого развития карьеры.
3. Если вы уже работаете аналитиком или являетесь клиентом для аналитиков. Вы хотите поднять свой уровень компетенций и расширить инструментарий для текущей работы. На курсе вы решите кейсы из нескольких индустрий и задачи разной сложности, прокачаете знания разных аналитических фреймворков и хард скиллы.

Мир перешел «в цифры». Те, кто умеют работать с данными, востребованы в топовых отраслях: ритейле, туризме, образовании, геймдеве, киберспорте, автоматизации производства.

Пора становиться профессионалом, которого ждут работодатели!

SkillFactory — узкоспециализированная школа: здесь вас обучат Data Science, аналитике данных и программированию. Многолетний фокус на инженерных специальностях помогает наращивать экспертизу и постоянно совершенствовать курсы.

Зачем знакомиться с профессией Data Analyst?

• спрос на аналитиков данных растет во всех индустриях;
• 7 из 10 специалистов пришли в эту профессию из совсем других сфер без релевантного опыта;
• после 6 месяцев обучения с нуля вы сможете зарабатывать от 70 000 - 80 000 ₽, а после 10 месяцев — от 150 000 ₽;
• сможете работать из любой точки земного шара;
• станьте junior аналитиком за 6 месяцев.