50+ бесплатных курсов и ресурсов по аналитике данных от Harvard, Google, Stanford (по которым я училась)
Всем привет, меня зовут Маруся, я аналитик данных и на досуге веду телеграм-канал про аналитику.
Так как я сама изучала аналитику данных по бесплатным курсам, параллельно стажируясь, а потом уже и полноценно работая в компаниях, у меня накопилось много классных бесплатных курсов, которыми с вами тут и поделюсь.
Сейчас предлагают много платных программ, но если у вас есть интерес и вы можете себя организовать на учебу самостоятельно — то обучение по бесплатным курсам вам подойдет. Тем более что это обучение от лучших компаний и университетов мира — Harvard, IBM, Google, Stanford и других.
Я изучила полностью как минимум несколько курсов по аналитике данных, а также отдельно по Python, SQL, статистике, созданию дашбордов, веб-аналитике и т.д. Все это на том или ином этапе было нужно в моей работе. А также было много курсов, в которых я изучала только конкретные части (под конкретный интерес или конкретную задачу).
Но сначала 2 важных вещи:
Все курсы, представленные ниже только на английском. Почему на английском? Потому что материалов по аналитике данных и data science на русском не так много и практически все они сделаны каким-то действующим онлайн-университетом, а я не хотела бы в статье делать рекламу кому-то из них. Даже если вы не знаете английского, можно пользоваться переводчиком и изучать английский параллельно изучению курса. Поначалу трудно, но позже начинает получаться.
В моем телеграм-канале подписчица задала вопрос, нужны ли сертификаты, корочки при трудоустройстве на работу? Как оказалось, есть люди, которые проходят платные курсы только из-за сертификата.
Я не исследовала опыт других людей, но по своему могу сказать: я прошла очень много собеседований и нигде меня не спрашивали про физический сертификат или диплом. То же самое при непосредственном устройстве на работу — никто не требовал предоставлять дипломы или сертификаты. Максимум — это могут задать вопрос, типа «Какое обучение вы заканчивали?», «Какие курсы проходили?».
Далее даю общие курсы по аналитике данных и data science, а также курсы по отдельным навыкам, которые нужны для этих профессий.
Общие курсы
Общие курсы дают базовое понимание. У Google, IBM есть бесплатные курсы, заточенные больше под аналитику данных. У Harvard University — под data science.
Блоги компаний по аналитике
В блогах есть примеры решения конкретных задач и почитать на досуге опыт мировых лидеров всегда полезно.
SQL и базы данных
Из нижеперечисленных мне больше всего нравится Kaggle, не только тем, что там дается небольшая теория и потом практика, но и интерфейсом, простотой подачи материала.
А вообще свое мнение относительно того, как выучить SQL быстрее, сказала тут.
Python
Я сначала прошла базу языка, его азы, а затем уже изучала, как можно с помощью Python решить задачи аналитики, изучала отдельные библиотеки, которые используются в аналитике данных.
Тренажеры SQL и Python
Дополнительно, для «оттачивания» навыков и подготовки к собеседованиям могут пригодиться. Конечно, нет ничего лучше реальных задач, но иногда реальных нет. Когда у меня была такая ситуация, я прорешала задачи на Hakerrank и это помогло мне в дальнейшем пройти собеседование. Там же, например на Hakerrank, можно получить сертификаты для подтверждения своего уровня.
Статистика
Статистика — вещь, незнание которой может привести к ошибкам, чего я не понимала в самом начале. Поэтому рекомендую ее изучать всем аналитикам, даже если явно ее от вас и не требуют.
Визуализация
Вот несколько курсов по визуализации, которые дают азы, понимание базовых прицнипов. Но стоит также учитывать, с помощью какого именно инструмента вы хотите визуализировать (Power BI, Google Data studio, Python и тд). И как правило у каждого инструмента есть своя бесплатная обучающая база на их же сайте.
А/Б тестирование
По А/Б тестированию вообще мало материалов и все по большей части в каких-то статьях. Но вот 3 полноценных курса, которые я нашла.
Системы веб аналитики
Google имеет обучающий центр Skillshop, где можно обучиться старой версии Universal analytics (ее перестанут поддерживать в июне 2023 года) и новой версии Google Аналитика 4. Есть тестовый аккаунт для той и другой. Как получить тестовый аккаунт.
Google Tag manager - менеджер тегов.
Яндекс Метрика — «Школа Метрики». И также тестовый аккаунт (чтобы в него войти, нужно зарегистрироваться в Метрике).
Если у вас есть интересные курсы, которые вы знаете или проходили — поделитесь, пожалуйста, в комментариях (только просьба делиться именно бесплатными курсами, без рекламы).
