Управление проектами.РУ

Управление проектами.РУ
Сообщество тех, кто умеет или хочет научиться
хорошо управлять проектами
18 февраля 2020 Product Management
2

Курс по аналитике данных от SkillFactory – обзор от upravlenie-proektami.ru

Юлия Бажанова
Редактор проекта, РМР, ICP-PPM

Посмотреть программу курса

Помните, в прошлом году в блоге был обзор курса для product-менеджеров? Сегодня будет разбор программы еще одного курса от SkillFactory, в этот раз – по аналитике данных.

Спойлер – в конце поста будет сразу два бонуса!

Вообще тема анализа данных мне близка и интересна, поэтому когда мне предложили сделать обзор на курс – я не смогла отказаться. До определенного момента я была уверена, что с помощью Excel сверну любые горы, а все полученные в университете знания по терверу, матстатистике, матметодам и прочим замечательным предметам (по образованию я инженер-программист) так и будут пылиться где-то в закоулках памяти. А потом в 2011 году на меня свалился огромный проект, связанный с автоматизацией подготовкой финансовой отчетности, в которой могло быть несколько сотен тысяч строк. А сразу за ним – еще более крупный проект по прогнозированию отказов оборудования на производстве. И там и там пришлось работать с большими объемами данных, причем не всегда полных и качественных. Вот тут-то и пришлось и матстатитику вспомнить, и SQL (потому что – сюрприз! – 200 000 строк Excel обрабатывать отказывался), и вообще признать, что в современном мире без анализа данных никуда. Но хватит про меня, давайте про курс уже.

Всего в курс по аналитике данных входит 4 большие блока: “Математическая статистика” (состоит из 12 модулей и идет 6 недель), “Базы данных и SQL” (6 модулей и 3 недели), “Google Таблицы для анализа данных” (тоже 6 модулей и 3 недели) и “Python для анализа данных” (16 модулей и 8 недель). Курс предназначен как для тех, кто хочет освоить профессию аналитика данных с нуля и развиваться в ней, так и для людей вроде меня, которым просто нужны конкретные знания и инструменты для применения в своей основной работе на более-менее постоянной основе.

При анализе программы я отметила для себя следующие вещи:

  • Курс реально большой, занятия идут 24 недели, почти полгода. Кажется, что это долго, но быстрее изучить и – главное! – научиться применять на практике все те инструменты, которые входят в курс, без отрыва от основной работы или учебы вряд ли возможно.
  • Самое важное, на мой взгляд! В курс входит большой объем базовых знаний по матстатистике (первый блок “Математическая статистика”). То есть прежде чем идти писать запросы, кодить или крутить данные в табличках, участник курса научится эти данные систематизировать, интерпретировать и правильно использовать для практических выводов. И это не говоря уже о том, что знание матстатистики – практически обязательное требование в любой вакансии аналитика данных.
  • Курс охватывает не один конкретный инструмент, а всю программу-минимум, необходимую для работы с данными – SQL, Google Таблицы, Python. Таким образом, на выходе у участника курса будет понимание того, в какой ситуации нужно использовать одно, а в какой – другое. И не придется тратить час, чтобы с помощью  SQL выполнить задачку, которая решается за пару минут в Google Таблице через VLOOKUP.
  • Удачный формат тренажера – в каждый блок входит набор конкретных бизнес-кейсов и учебных проектов, расположенных от простого к сложному, а в конце блока выполняется полностью самостоятельный проект, который можно будет потом включить в портфолио. В рамках каждого кейса и проекта на тренажерах выполняется ряд задач для изучения конкретного инструмента. Всего таких задачек в курсе более 1500 (что еще раз возвращает нас к тому, что меньше чем за полгода такой объем сложно освоить).
  • Возможность попробовать применить полученные знания в разных отраслях – веб-аналитике, HR-аналитике, управлении продуктом и т.д. На мой взгляд, это очень круто по двум причинам. Во-первых, такая отработка сильно расширяет само представление  о том, что вообще можно делать с данными и какую ценность они представляют. А во-вторых – в рамках работы с разными кейсами работа идет с совершенно разными датасетами с кардинально отличающейся структурой. И потом, в реальной рабочей ситуации, участнику курса будет гораздо проще быстро разобраться с теми данными, которые будут у него для анализа. Ну и большой и качественный датасет для тренировки (например, выгрузку информации из соцсетей или из Google Analytics) просто так в интернете не скачаешь.

  • Ну и это не ново, но все равно приятно – в ходе обучения в любой момент можно пообщаться с другими участниками курса в Slack’е, получить помощь от преподавателей, если понадобится, или обсудить поиск работы по новой специальности с личным ментором, отвечающим за индивидуальное профессиональное развитие участника.

Минусом курса я считаю  полное отсутствие в нем обычного Microsoft Excel. Он, конечно, схож с Google таблицами, но все-таки это не совсем одно и то же. На мой взгляд, было бы удобнее давать некую агрегированную информацию по обоим инструментам, а нюансы отрабатывать уже на тренажере. Понятно, что сейчас век победившего онлайна, но ограничения крупных корпораций по работе с конфиденциальными данными никто не отменял.

В заключение – программа курса по аналитике данных мне понравилась. Еще в 1815 году Ротшильд говорил, что “кто владеет информацией, тот владеет миром”, и, уверена, курс как раз научит получить эту самую информацию из кучи качественных и не очень данных.

А теперь про бонусы, как и обещала в начале поста.

Во-первых, если обзор курса вас вдохновил, и вы задумались о необходимости навыков по анализу данных в своей работе, то на ближайший курс (стартует уже 24 февраля 2020, через неделю!) по промокоду УП-DA-30 можно получить скидку 30%.

А во-вторых – анализ посещаемости блога в 2019 году показывает, что наибольшей популярностью пользовались статьи про разные аспекты product-менеджмента. Если вы среди тех, кто прочитал эти посты и задумался о профессии менеджера продукта, то на упомянутый в начале поста курс для продактов, который начнется 27 февраля 2020, по промокоду УП-PD-35 для подписчиков  также будет скидка в 35%.

Посмотреть программу курса

Если вы были на этом или на других курсах SkillFactory – как обычно, делитесь мнением в комментариях!

P.S. Кстати, о данных – если вы хотите попробовать свои силы в анализе большого объема данных, то вот тут я когда-то писала про огромный data set от Statoil в свободном доступе. Можно проверить любую гипотезу, начиная от того, что нефть скоро закончится, и заканчивая поиском причин отказа скважинного оборудования. Ну и понять заодно, хватает у вас знаний по анализу данных или еще есть куда расти.

комментарии

Добавить комментарий

Такой e-mail уже зарегистрирован. Воспользуйтесь формой входа или введите другой.

Вы ввели некорректные логин или пароль

Sorry that something went wrong, repeat again!

2комментария

сначала новые
по рейтингу сначала новые по хронологии
1

Нет ничего плохого, в том, чтобы рекламить то, что самому понравилось. Но для авторской колонки (ну, я так воспринимаю этот сайт) нахваливать то, что сам не использовал – мне не нравится. Не инстаграм же

Лучше кстати рассказ про проект с предсказанием поломок и какой-то личный опыт, насколько менеджеру в таких проектах нужно знать технические навыки, типа знания sql

Автор2
Юлия Бажанова

Дмитрий, обратите внимание, что я в самом начале пишу, что это обзор конкретной учебной программы, а не личный опыт. Обзор честный, я действительно считаю программу очень сильной, особенно за счет теоретической составляющей, так как у меня классическое “советское” образование инженера-программиста, мне в свое время привили любовь и уважение к матстатистике=)) Так ли это – надеюсь узнать из комментариев. Но в любом случае спасибо за мнение и за идею поста про технические косяки=))

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: