26 февраля мы запустили первый поток программы «Аналитик данных». Программа прошла много итераций до того, как ее увидел свет: анализ рынка и вакансий, общение с работодателями и представителями профессий, валидация с разными экспертами из индустрии.

Расспросили продакт-менеджера Вику Кузину, тимлида методистов Настю Голубеву и методиста программы Соню Воробьеву о том, как программа устроена и какие навыки дает.

Универсальность

Мы учим выполнять все этапы работы с данными в нескольких инструментах, потому что в каких-то компаниях работают исключительно в Excel, в других — в Google Sheets и Python, а где-то Excel+SQL+Tableau. Так выпускники будут готовы к более широкому спектру вакансий.

При этом не распыляемся на специализации

Невозможно научить сразу всему, поэтому мы даем универсальные знания и обучаем лишь тем возможностям инструментов, которые применяют в своей работе аналитики данных, чтобы не перегружать студентов ненужной информацией. Больше — не всегда лучше.

Показываем связь инструментов

Все инструменты для анализа данных взаимосвязаны и взаимозаменяемы — важно понимать, как одно вытекает из другого и как сопоставить результат работы в одном инструменте с другим. Например, как с помощью SQL вытащить данные из реляционных баз данных и импортировать их в Excel для дальнейшего анализа? Или как преобразовать данные и провести анализ в Python?

Язык Python: где используется и для чего, что можно делать на Питоне
Где используется Python, зачем он нужен, особенности языка и его возможности
Читать далее

Цикличность

Каждый модуль мы учим студентов решать глобально одни и те же задачи (анализ, сбор и обработка данных и так далее), но в каждом новом модуле мы решаем их с использованием нового инструмента (Excel, SQL, Python, Tableau), который дает свои преимущества и открывает новые возможности реализации.

От модуля к модулю появляется не только новый инструмент, но и увеличивается комплексность решаемых задач. За программу студенты несколько раз проходят полный цикл от сбора данных до презентации результатов и выводов, что помогает закрепить ключевые навыки, с которыми предстоит работать после выпуска.

Реальные задачи

В обучении мы идем не от теории, а от задач, с которыми сталкиваются аналитики данных в своей работе. Мы учим сразу решать прикладные задачи – например, выясняем, каким сотрудникам положена премия в следующем месяце на основе их вклада в прибыль компании. Так в голове выстраивается связь между функцией и областью ее применения.

Что такое IT сфера и айти-технологии
Как выбрать подходящую сферу в IT и что нужно, чтобы найти свою первую работу
Читать далее

Упражнения на отработку частных навыков

Помимо обязательного домашнего задания недели, которое является комплексной задачей аналитика, в программе предусмотрены мини-задания, каждое из которых позволяет отработать точечный навык, входящий в эту комплексную задачу: фильтрация, удаление дублей, поиск значений, создание гистограммы в Excel и так далее.

Мини-задания позволяют разделить большую составную задачу на кусочки и постепенно наращивать сложность. После их выполнения итоговое задание будет уже не новым и страшным, а состоящим из знакомых действий.

Домашнее задание:

Вам прислали таблицу с данными о продаже крафтового мыла.

Показываем связь анализа данных и бизнеса

Потому что аналитика не работает в вакууме, она решает конкретные задачи бизнеса. Например, аналитик может рассчитать, какой денежный бонус в конце месяца выплатить менеджерам продажи. Или узнать, помогла ли новая акция привлечь новых покупателей.

Текстовые инструкции/конспекты уроков

Помимо обучения интерпретации данных, мы много учим работать в программах и писать код. Чтобы не перематывать видео несколько раз в попытках запомнить последовательность действий, студенты смогут посмотреть ее в удобном текстовом формате, где это растянуто не на 3 минуты видео, а компактно умещается в несколько строчек. Это экономит силы, время и когнитивные ресурсы, высвобождая их под более важные задачи.

Топ востребованных профессий в IT
Разобрались, за что отвечает каждый IT-специалист и какие навыки ему нужны для работы
Читать далее

Фидбэк дают эксперты, а не машины

Студенты не остаются один на один с кодом — все домашние задания проверяются наставником. Тренажер показывает, правильно или неправильно решено задание, может быть, даже диапазон, в котором совершена ошибка, но не может ответить на вопросы студента. А наставник может.

Готовим к трудоустройству

Еще во время обучения акцентируем внимание на вещи, которые обычно спрашивают на собеседованиях.

Карьера продакт-менеджера

Освоите профессию в IT без программирования на реальных задачах и кейсах компаний. Средняя зарплата продакт-менеджера в РФ — 200 000 ₽. Через 6 месяцев после начала обучения сможете претендовать на позицию младшего менеджера по продукту с зарплатой от 105 000 ₽.

Стать продакт-менеджером ⚡️
Поделиться