Курс на Stepik
Курс «Готовая профессия Data-аналитик» включает в себя все ключевые модули, необходимые для старта и профессионального роста в аналитике данных: Введение в профессию Data-аналитика Основные инструменты и навыки: Excel, SQL, Python, Power BI, Tableau Типы данных и их структуры, работа с форматами CSV, JSON, Excel, Parquet Методы сбора, хранения и очистки данных и многое другое...
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
296 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
20 | ||||
 Рейтинг курса |
4.850 | ||||
 Количество уроков |
69 | ||||
 Количество квизов |
391 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | easy | — | — | — | — |
Повторил, что знал. Упорядочил знания. Узнал новую информацию. Курс хорош, тем что "галопом по Европам", но широко охватывает множество граней профессии. Даёт направление, а уж копать глубже необходимо на соответствующих курсах и т.п. Получил ожидаемое, курс соответствует описанию. Спасибо)
Чему научился и что нового узнал: Освежил базовые навыки работы с данными: знакомство с основными этапами аналитики, базовыми понятиями в статистике и визуализации, а также получил представление о типичных инструментах и рабочих процессах аналитика. Что понравилось: Структура курса даёт общее понимание профессии и ключевых этапов работы аналитика. Материалы и тесты позволяют быстро пройти весь путь от вводных тем до более прикладных. Что не понравилось и что можно улучшить Очень мало теории: многие темы поданы поверхностно и требуют дополнительного изучения. Практики недостаточно: в основном — тесты; задач на программирование и реальные проекты практически нет. Многие тестовые задания спорны или не отражают реальную работу аналитика. Невозможно втиснуть весь нужный объём в один курс — для каждого крупного раздела (например, SQL, Python для аналитики, статистика, визуализация, A/B‑тестирование, ETL и т.д.) нужен отдельный глубокий курс или большой модуль с практическими проектами. Рекомендации: добавить полноценные кодинговые задания и проекты с реальными данными, развернутые разборы кейсов, расширить теоретические пояснения и критерии оценки тестов. Итоговая оценка: Курс хорошо подходит как обзорная вводная программа для понимания направления и основных задач data‑аналитика. Для реального перехода в профессию его недостаточно: потребуется дополнительное углублённое обучение по отдельным дисциплинам и реальные проекты.
Спасибо за ваш отзыв!
Вы не просто даете рыбу, вы учите рыбачить и показываете самые клевые места для этого.
Спасибо за ваш отзыв!
Такой структурированной и готовой к применению информации я еще не встречал, это просто клад.
Спасибо за ваш отзыв!
Отличная работа! Всё ясно, доступно и с хорошим настроением. После этого сразу захотелось применить советы на практике. Благодарю за полезный контент!
Спасибо за ваш отзыв!
Объемный и информативный курс, много информации по теме, легко доступно изучается. Научился создавать визуализацию для отчетов, узнал что такое регрессионный анализ и корреляция.
Спасибо за ваш отзыв!
Курс понравился. Теория и практика на высоте
Спасибо за ваш отзыв!
Очень полезный курс, спасибо!
Спасибо за ваш отзыв!
Прошла курс на одном дыхание, спасибо большое за понятный курс. Очень понравились практические задания!
Спасибо за ваш отзыв!
Данный курс помог получить основные знания и навыки. Всё очень понятно и чётко расписано.
Спасибо за ваш отзыв!
