Продуктовый аналитик
Продуктовая аналитика: работа с метриками продукта, A/B тестирование, анализ пользовательского поведения. Python и SQL для анализа данных, Tableau для визуализации. Unit-экономика, когортный анализ, воронки конверсии.
- Сертификат
Курсы аналитики данных и Data Science онлайн
Курсы аналитики данных и Data Science онлайн в Беларуси: SQL, Python, Power BI с нуля. Менторы, реальные проекты и помощь с трудоустройством в IT-компаниях Минска.
Отображаются 91-105 из 186
Активны:
Системный аналитик
Системный анализ: проектирование IT архитектуры, документирование требований к системам. UML диаграммы, API спецификации. SQL для анализа данных, понимание современных подходов к разработке ПО и использование AI инструментов.
- Сертификат
Комплект курсов Data Science с нуля и Python программист
«Data Science с нуля»: Data Science сейчас очень востребованное направление. Будешь обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, а также строить модели машинного обучения и может быть именно ты создашь следующего убийцу ChatGPT. Много практики в Jupiter c numpy, Pandas и реальными датасетами. «Python программист с нуля»: Скажем честно - в Data Science без Python нельзя, он там везде. Начнем с основ: переменные, циклы, функции, работа с файлами. Практика с первого урока, чтобы не просто смотреть, а сразу писать код.
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих
Разберись, как работают нейросети, и обучи свою первую модель: 4 месяца онлайн, практика и сертификат. Смотри программу курса.
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
Data Science с нуля
Освой анализ данных и машинное обучение на Python: 4 месяца онлайн, практика на датасетах и сертификат. Смотри программу.
- Сертификат
Продвинутая аналитика данных
Программа «Продвинутая аналитика данных» разработана для аналитиков уровня junior и middle, которые хотят повысить свой грейд. Изучайте продвинутые эксперименты и методы машинного обучения, учитесь работать с командой DWH и осваивайте продуктовый подход на курсе karpov. courses.
Нейросети для личных финансов
За 1−2 месяца вы научитесь: анализировать активы с помощью ИИ и собирать инвестиционный портфель под свои цели, строить инвестиционную стратегию и оценивать акции, облигации и фонды, оптимизировать налоги через ИИС и вычеты, создавать ИИ-агентов для мониторинга портфеля 24/7, защищать капитал в кризис и находить альтернативные активы
-
Персональный наставник
-
Уроки в видеоформате
-
Практические задания
-
Домашние задания с проверкой
-
Обучение работе с ИИ
-
Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Искусственный интеллект в бизнесе: от хайпа к реальным результатам
Программа создана для предпринимателей и менеджеров, которые хотят внедрять ИИ не на уровне теории, а в конкретных процессах бизнеса для роста прибыли, оптимизации затрат и повышения эффективности
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
Бизнес-аналитика
Научитесь выявлять скрытые тренды и освоите навыки данных для принятия верных решений. Сможете решать проблемы бизнеса на основе фактов, автоматизируете аналитику и увеличите прибыль через стратегические инсайты. От теории к практике — реальные инструменты для роста компании
Онлайн-курс Нейросети для дизайнеров
За 2 месяца переведёте дизайн на нейросети: от мудборда и логотипа до фотосессии товара, прототипа сайта, рекламного ролика и 3D-модели по картинке, и соберёте ИИ-помощника, который делает рутину за вас
- Персональный наставник
- Обучение работе с ИИ
Онлайн-курс Бизнес-аналитик + ИИ
За 7 месяцев вы научитесь анализировать данные, выявлять потребности бизнеса и находить эффективные решения для его роста. Интенсивный формат — видеоматериалы, практические задания и проекты
- Персональный наставник
- Обучение работе с ИИ
Онлайн-курс Power BI
За 2 месяца научитесь строить графики и дашборды, работать с большими массивами данных и создавать интерактивные отчёты. Всё это поможет быстро решать бизнес-задачи
- Персональный наставник
Аналитика данных и машинное обучение с нейросетями
Курс для новичков, студентов и аналитиков, которые хотят освоить Data Science с практикой и реальными кейсами. Студенты изучают Python, автоматизированное извлечение и обработку данных, анализ и визуализацию, а также создание и поддержку моделей машинного обучения. В программе — работа с данными, основы ML, поиск закономерностей и решение задач из разных областей, где нет готового алгоритма. Практические проекты помогают собрать портфолио и подготовиться к старту в профессии Data Scientist.
- Обучение работе с ИИ
Курс по ИИ для бизнеса
Научитесь внедрять искусственный интеллект в бизнес: от идеи до рабочего ИИ-агента за 6 недель. Применение нейросетей, автоматизация процессов и анализ данных на практике1 месяц обучения, 23 инструмента ИИ, 40 готовых промптов - Понимание ключевых технологии ИИ: LLM, машинное обучение, нейросети - Выявление процессов в компании, где ИИ принесёт наибольшую пользу - Анализ ROI от внедрения и построение дорожной карты проекта - Работа с инструментами и сервисами (ChatGPT, Midjourney, AutoGPT и др. )
- Обучение работе с ИИ
Power BI и Power Query
Обучим функционалу программных продуктов Power BI и Power Query для ускорения обработки данных и их визуализации. 2 месяца обучения - Освоите возможности Power BI и Power Query для бизнес-анализа и визуализации данных - Научитесь строить интерактивные графики и удобные дашборды, быстро импортировать и анализировать данные без помощи программистов - Повысите свою производительность: автоматизируете обработку и вычисление данных, выстроите эффективную сквозную аналитику
Расширенный фильтр
Аналитика данных — один из самых быстрорастущих сегментов IT в Беларуси. Минские продуктовые команды ПВТ-резидентов и российские заказчики на удалёнке активно ищут аналитиков и Data Scientist'ов. Junior-аналитик в Минске стартует от 1800 BYN, middle 3500–5500, senior-аналитик и Data Scientist уверенно выходят на 7000 BYN и выше.
Зачем учить аналитику в Беларуси
Аналитика — один из самых «удалёночных» профилей IT. Вам не нужно географически находиться в офисе компании: вся работа строится вокруг данных, запросов и дашбордов. Это значит, что контракт после обучения можно получить не только в Минске или Бресте, но и удалённо в российских продуктовых командах или ПВТ-резидентах.
По сравнению с разработкой, аналитика проще на входе: за 4–6 месяцев реально дойти до Junior-позиции, если заниматься по 10–15 часов в неделю и решать задачи руками, а не только смотреть лекции.
Какой стек учить
- SQL. Первое, что спросят на любом собеседовании. Без него вакансия не закроется.
- Python. Pandas для обработки таблиц, Matplotlib и Seaborn для графиков. Базовая автоматизация.
- Power BI / Tableau. Визуализация метрик и построение дашбордов для бизнеса.
- Статистика и A/B-тесты. Умение отличать сигнал от шума — то, за что платят middle и выше.
- Machine Learning. Для перехода из аналитики в Data Science: scikit-learn, базовые алгоритмы.
Как устроены онлайн-курсы
Большинство школ работают по схеме: видеолекции, практика на реальных датасетах, менторская обратная связь, итоговый проект. Курс Junior-аналитика длится 4–8 месяцев, курс Data Science — 10–14. За это время вы проходите путь от первой SELECT-строчки до полноценного кейса в портфолио на GitHub.
Крупные онлайн-школы (Skillbox, Яндекс Практикум, Нетология, GeekBrains, Skillfactory) принимают студентов из Беларуси. Весь процесс идёт удалённо: лекции, ревью кода ментором, групповые проекты, защита диплома через видеосвязь.
Что вы получите на выходе:
- 2–3 проекта на GitHub с разбором реальных кейсов (отток, воронка, A/B-тест).
- Уверенный SQL, pandas и один инструмент визуализации.
- Понимание базовой статистики: доверительные интервалы, p-value, метрики качества.
- Подготовку к Junior-собеседованиям и помощь с резюме.
На что смотреть при выборе курса
Первое — качество практики. Сильный курс заставляет вас писать SQL каждый день, а не смотреть, как это делает преподаватель. Второе — менторская обратная связь: живой ревьюер, который смотрит ваши решения и объясняет, почему можно было лучше. Третье — итоговый проект: он попадёт в ваше портфолио и будет работать на вас месяцами после окончания курса.
Отзывы старше двух лет почти не показательны: стек и требования к аналитикам меняются быстро. Смотрите кейсы выпускников за последние 12 месяцев.
Что важно проверить перед оплатой
- Кто проверяет домашние задания: автотесты или живой ментор. Живой ментор ценнее.
- Есть ли пробный модуль или возврат в первые две недели — страховка от неподходящего курса.
- Какие кейсы есть в портфолио выпускников и на каких датасетах они работали.
- Совпадает ли стек (SQL, Python, BI-инструмент) с тем, что востребован на рынке.
- Есть ли карьерный модуль с mock-интервью и помощью с резюме.
Реально ли найти работу после курсов
Реально, но требует активности. После окончания обучения уходит ещё 1–3 месяца на тестовые задания, собеседования и доработку портфолио. Те, кто параллельно решают задачи на StrataScratch и DataCamp, получают первый оффер в среднем за 2–3 месяца после защиты диплома.
Аналитика — самый «удалёночный» профиль в IT: вся работа строится вокруг данных и SQL-запросов, а не вокруг офиса. Junior-аналитик в Беларуси может выйти на оффер за 4–6 месяцев интенсивной учёбы, и это редкий случай, когда смена профессии после 30 не требует героических усилий. Главное — каждый день писать код руками, а не смотреть лекции в фоне.
Категории: ИИ и нейросети, Аналитика данных и BI, Data Science и машинное обучение, Продуктовая и бизнес-аналитика, Инженерия данных
Школы: Нетология, Eduson Academy, Skillbox, Karpov Courses, Яндекс Практикум, Бруноям, Merion Academy, MBS, Компьютерная академия TOP, Slurm, Moscow MBA, TeachMeSkills (BY)
Промокод скопирован