Кто такой аналитик данных?Аналитик данных (Data Analyst) - это специалист по работе с большими данными. Он собирает их, анализирует, визуализирует и делает выводы. На основании полученных гипотез компании принимают важные для бизнеса решения. Что даст вам курс?
Команда экспертов отобрала всю самую полезную информацию для старта карьеры в области анализа данных в оптимальном объеме! Акцент делается на практическую применимость каждого метода в реальной жизни.В программе курса "Аналитик данных" совмещены и особенности общения со стейкхолдерами с позиции основ бизнес-анализа, и техника с позиции дата-анализа, и BI, так как необходимо уметь не только качественно анализировать данные, но и наглядно их визуализировать. В реальности совмещение этих трех (в идеале - изолированных) ролей происходит весьма часто. Наш выпускник будет готов к такому варианту развития событий, и будет знать, какие навыки прокачивать в дальнейшем в зависимости от особенностей места работы. В результате вы овладете необходимыми инструментами, чтобы получить старт в новой профессии или существенно снизить количество ежедневной рутины на текущем месте работы.На кого рассчитан курс?
Дата-аналитики уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания;
Специалисты по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее;
Выпускники, желающие работать в области анализа данных, и обладающие необходимым минимумом знаний для старта
Маркетологи, менеджеры продукта, бизнес-аналитики, экономисты, специалисты по планированию, желающие сократить свою ежедневную рутину до минимума
После курса вы:
сможете работать в области анализа данных, начиная с junior ступени;
общаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требования;
предобрабатывать и исследовать сырые данные;
статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу;
писать SQL и Python код для целей анализа и визуализации данных;
использовать BI платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-стори;
презентовать результаты работы и находить правильные слова "просто о сложном";
иметь представление о различных инструментах в сфере дата-анализа, а также о возможных путях дальнейшего развития в области ML, Data Science.
Хорошая прокачка навыков
Курс Project Manager.Все курсы ведут практикующие преподаватели, которые работают в данной сфере.В целом курсы от OTUS нравятся, достаточно полно раскрывают какими навыками и скиллами должен обладать тот или иной сотрудник. Нравится системный подход в обучении, предоставление достаточного количества времени на выполнение домашних заданий и обратная связь. Курсы позволяют мне систематизировать свои знания, а также узнать о новых подходах и инструментах, которые помогают стать более эффективной в работе.Напутствие будущим студентам - если решили пойти на выбранный курс от OTUS, то надо быть готовым к серьезной полноценной работе, т. к. помимо времени на сами лекции необходимо еще выполнять достаточно объемные домашние работы и изучать дополнительный материал, который предлагают преподаватели курса.
Плюсы: Практикующие преподаватели, системный подход, обратная связь, проверка домашних работ, возможность бесплатно сдать сертифицированный экзамен
Минусы: Если какая-то тема незнакома, то не всегда легко воспринимается информация.
Источник: otzovik.com
virusnik
15.09.2020
8
Хорошо структурировано
iOS Разработчик. Продвинутый курс.До обучения я работал уже в компании maddevs.io. Выбрав курс, хотелось изучить SwiftUI, плюс в программе были задания, которые необходимо было делать. Так же было желание найти новую работу именно в России, или получить хотя-бы рекомендацию от Отуса, поскольку это довольно проблематично сделать без гражданства, многие даже прекращали интервью, когда говорил что не гражданин РФ. Было интересно посмотреть как пишут другие люди и с чем сталкиваются, поскольку чаще всего в проекте работал в небольших командах. Понравилось что структурно проходили темы и в самом начале курса был хороший разбор домашних работ, давали советы как и что можно исправить. Хотелось бы добавить какое-то углубление в некоторых темах и раскрыть их более обширно(такие как Metal, fastlane, CoreML, тестирование). Так же проверять домашние работы не больше чем неделю, поскольку теряется фокус и потом вообще забываешь что ты там хотел сделать или не смог решить. Обучение дало хорошие знания по новой технологии, которую собираюсь внедрять в проекты и довести их до релиза. Так же огромное спасибо Ексею, Константину были интересные лекции и Алексею за отличный код ревью, и поддержке Отуса, помогали, отвечали, на вопросы, консультировали.
