Ответ на пост «Поможет не всем»
ставлю тег моё: дополнил правой колонкой
ставлю тег моё: дополнил правой колонкой
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших онлайн-курсов по обучению Data Science + рассматриваем по рейтингу бесплатные курсы по Дата Сайнс.
Data Science представляет собой междисциплинарную область, которая применяет методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и инсайтов из структурированных и неструктурированных данных. Она объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и визуализацию для принятия обоснованных решений, основанных на данных. Data Science находит широкое применение в различных областях, таких как бизнес, медицина, финансы и другие.
Информация о курсе: стоимость — 5 033 ₽ /мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность курса - 9 месяцев
Особенности: до 9 проектов в портфолио, 2 специализации на выбор. Помощь в трудоустройстве. Выдаётся сертификат установленного образца. Курс Data Science подходит для новичков, программистов и начинающих аналитиков.
Погрузитесь в аналитику данных и машинное обучение, выбрав направление, которое вам ближе. Оттачивайте навыки на реальных проектах и становитесь востребованным специалистом.
Кому подойдёт этот курс:
Новичкам
Нет необходимости в техническом образовании или опыте в IT.
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, подтянете математику и статистику. Примените полученные знания на реальных задачах и уже через год сможете начать работать.
Программистам
Курс прокачает ваше аналитическое и алгоритмическое мышление. Вы научитесь выявлять потребности бизнеса, строить модели машинного обучения и применять Python для решения задач с данными. Пройдёте полный процесс от сбора данных до деплоя модели.
Начинающим аналитикам
Научитесь формулировать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании.
Будете обучать модели и прогнозировать результаты, улучшите свои навыки и увеличите скорость работы, что поможет вам в карьерном росте.
Чему вы научитесь:
Аналитическое мышление
Разрабатывать планы решения проблем, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Математика и статистика
Полные курсы по математике, теории вероятностей и статистике помогут вам вспомнить школьную программу и получить дополнительные знания, которые обычно преподают в вузах.
Извлечение данных
Чтение файлов различных форматов с помощью Python, написание запросов к API, получение, очистка и сохранение данных.
Понимание устройства баз данных и освоение SQL.
Аналитические модели
Строить воронки продаж для интернет-магазинов, проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
Модели машинного обучения
Начнёте с простых моделей, постепенно разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
Инструменты дата-сайентиста
Освоите Python, Git, визуализацию данных в Power BI. Будете уверенно работать с Jupyter Notebook и строить пайплайны в Airflow.
Уровни курса:
Первый уровень: базовая подготовка (5 месяцев)
Пробуете себя в роли аналитика и специалиста по машинному обучению. Получаете фундаментальные знания и навыки для освоения любого из направлений.
Второй уровень: специализация и трудоустройство (4 месяца)
Выбираете сферу для развития и углубляетесь в неё. Закрепляете знания на практике, решая задачи с реальными данными и участвуя в соревнованиях на Kaggle или командных проектах.
Через 9 месяцев после начала курса — трудоустройство на позицию junior.
Информация о курсе: стоимость — 3 839 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 80 часов теории, 450 часов практики
Особенности: добавите в своё портфолио 2 сильных проекта, получите сертификат об окончании курса, а также помощь в трудоустройстве.
Изучите основы Data Science и выберите своё направление: машинное обучение, анализ данных или дата-инженерию.
Навыки, которые вы приобретёте:
Извлечение данных из файлов, API и баз данных.
Работа с большими данными.
Проведение разведывательного анализа данных.
Формулирование и проверка гипотез.
Навыки ML-инженера: создание и внедрение моделей машинного обучения, оценка их качества.
Навыки Data-инженера: развертывание программной инфраструктуры для сбора, обработки и хранения данных, тестирование кода.
Программа обучения Data Science:
Основы Data Science.
Машинное обучение (по выбору).
Инженер данных (по выбору).
Аналитик данных (по выбору).
Итоговый проект.
Дополнительные курсы: основы математики, основы статистики и теории вероятностей, Git, развитие карьеры разработчика.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку - 9 000 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: Бесплатный доступ к 3 модулям. До 9 проектов в портфолио, помощь в трудоустройстве.
Попробуйте свои силы в аналитике данных и машинном обучении, детально изучите интересующее вас направление. Практические навыки отточите на реальных проектах, став востребованным специалистом.
Кем вы станете после курса?
Специалист по машинному обучению:
Анализировать большие объёмы данных. Создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине и промышленности. Обучать нейросети, разрабатывать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продвигаться в областях обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Аналитик данных:
Помогать бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных. Собирать и анализировать информацию, выявлять аномалии в метриках. Находить закономерности, формулировать гипотезы и проверять их через моделирование. Визуализировать результаты работы с помощью графиков и диаграмм.
Содержание обучения:
Первый уровень: Базовая подготовка. Введение в Data Science.
Второй уровень: Специализация и трудоустройство.
Специализация 1: Машинное обучение. Специализация 2: Дата-аналитик. Трудоустройство с поддержкой Центра карьеры.
Третий уровень: Повышение квалификации.
Специализация 1: Machine Learning PRO. Специализация 2: Data Analyst PRO.
Дополнительные курсы:
Основы статистики и теории вероятностей.
Основы математики для Data Science.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку на 36 месяцев - 6 936 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: дипломы о профпереподготовке МИФИ и Skillfactory.
Приобретаемые навыки:
Основы Python: Работа с ключевыми конструкциями и структурами данных.
Рекомендательные системы: Применение алгоритмов для их создания.
Анализ данных: Использование библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib для анализа и предобработки данных.
Доступ к данным: Извлечение данных из веб-источников и по API.
Модели машинного обучения: Создание моделей для решения задач Data Science и оценка их эффективности.
Математический анализ: Применение методов математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей для обработки данных.
Платформы и сообщества: Работа с GitHub и Kaggle.
Временные ряды: Построение моделей на основе временных рядов.
Программа обучения:
Адаптационная неделя
Проектная работа
Выравнивающий курс по математике
SQL и базы данных
Программирование на Python
Высшая математика для машинного обучения
Менеджмент для наук о данных
Классическое машинное обучение
Глубокое обучение в науках о данных
Статистика и A/B тестирование
Проектная работа
Внедрение моделей машинного обучения
Проектный практикум: Групповой дипломный проект по задачам от партнеров.
Защита и презентация дипломных проектов.
Информация о курсе: стоимость —182 400 ₽ - 202 400 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - от 5 333 ₽ / мес., длительность курса - 24 месяца
Особенности: возможность подобрать индивидуальный темп обучения. Добавите более 20 проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Чему вы научитесь:
Работа с базами данных:
Извлекать данные с помощью SQL, выгружать их в нужном формате, создавать и управлять собственными БД, работать с хранимыми процедурами и функциями.
Использование Python и библиотек:
Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, выявлять скрытые закономерности и визуализировать результаты.
Математика и статистика:
Освоите необходимые математические методы для решения задач машинного обучения и построения нейросетей.
Построение моделей машинного обучения:
Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, анализировать временные ряды и создавать рекомендательные системы.
Обучение нейронных сетей:
Проверять гипотезы, строить многослойные нейронные сети, выявлять скрытые аномалии в данных.
Лидерство в Data-проектах:
Формулировать гипотезы, выявлять потребности, структурировать и визуализировать результаты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.
Программа курса:
Погружение:
Изучите основы аналитического мышления, узнаете, откуда берутся данные, научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.
SQL, Python и Big Data:
Освоите ключевые навыки для старта в профессии Data Scientist и сможете искать работу на младшей позиции уже после этого этапа.
Deep Learning и нейронные сети:
Получите расширенные знания и научитесь работать с нейронными сетями. Повысите свою квалификацию до уровня middle, что позволит претендовать на большее количество вакансий.
Дипломный проект — ML-модель для решения профессиональных задач:
Выберите тему самостоятельно (например, прогнозирование продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов или текста). Вам будет помогать дипломный руководитель, предусмотрены 4 индивидуальных консультации с экспертом.
Специализация на выбор (Продвинутый тариф):
Углубитесь в особенности работы с медицинскими и промышленными данными, решите типичные задачи для этих сфер. Специализированные навыки повысят вашу профессиональную ценность. Стажировка в компании «Северсталь.Диджитал» поможет получить полезный опыт в промышленном Data Science.
6. Курс Data Scientist (ProductStar) — 58 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 95 175 ₽ или рассрочка - 4 406 ₽ / мес.
Особенности: доступ к материалам курса на 3 года. Помощь в трудоустройстве. Сертификат по окончанию обучения.
Программа обучения:
Извлечение и подготовка данных: SQL
Основы программирования: Python
Построение моделей: Machine Learning
Глубокое обучение и обработка естественного языка: Нейронные сети и NLP
Создание рекомендаций: Рекомендательные системы
Заключительный проект и карьерная поддержка: Дипломная работа и помощь с трудоустройством.
Приобретаемые навыки:
Уверенное владение SQL
Работа с Python, Git, и GitLab
Проведение машинного обучения
Разработка рекомендательных систем
Построение аналитических систем
Уверенное использование искусственного интеллекта.
Информация о курсе: стоимость — 28 875 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 203 ₽ / мес., длительность курса - 4 месяца
Особенности: Доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. Безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе, созданной экспертами. Официальное удостоверение о повышении квалификации.
Получите основные знания и навыки для успешной карьеры в Data Science. Вы научитесь:
Работать с базами данных
Программировать на Python
Решать задачи вычислительных финансов.
Программа курса включает:
Введение в индустрию и карьерные перспективы
Обработка и анализ данных с помощью SQL
Программирование на Python
Работа с API
Основы математики
Data Science
Корпоративные финансы
Финансовые производные инструменты: фьючерсы и опционы
Стохастические процессы в финансах
Структурированные финансы.
Информация о курсе: стоимость — 14 990 ₽ - 36 000 ₽, длительность курса - 16 ак. ч. + 4 ак. ч. самостоятельно
Чему вы научитесь:
Определять источники информации и формулировать требования к ним
Применять стандартный процесс CRISP-DM в своей организации
Подбирать команду для работы с Big Data
Выбирать инструменты для практической работы с данными
Использовать специализированные инструменты Excel, такие как «Пакет анализа данных» и «Тренды»
Применять методы «дерева решений»
Подбирать подходящие инструменты и методы для решения задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками
Использовать методы классификации данных для машинного обучения
Подбирать тестовые и обучающие выборки для достижения лучших результатов анализа
Работать с инструментами nocode (на примере одного инструмента)
Организовывать реорганизацию компании для применения управления на основе Big Data.
Программа курса:
Области применения Big Data. Типовые задачи
Сбор и подготовка данных. Методика CRISP-DM
Основы математической статистики и ANOVA. Надстройка Excel «Пакет анализа»
Прогнозирование продаж. Введение в машинное обучение. Корреляция и регрессионный анализ
Классификация и распознавание образов, видео, речи и текста. Нейронные сети и примеры их применения
Исследование социальных сетей и прогнозирование поведения пользователей. Социальные графы и деревья решений. Примеры применения
Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества
Профориентация в Data Science. Выводы и рекомендации по организации работы команды.
Информация о курсе: стоимость — 112 000 ₽ - 228 000 ₽, длительность курса - 8 месяцев. Обучение Дата Сайнтист.
Программа обучения:
Введение в Python и анализ данных
Основные принципы Python
Предварительная обработка данных
Исследовательский анализ данных
Статистический анализ данных
Первый крупный проект
Вы освоите предварительное исследование данных, сформулируете и проверите гипотезы. Обнаружите закономерности в данных о продажах игр.
Линейные модели в области машинного обучения
Обучение с учителем: оценка качества модели
Второй крупный проект
Вы разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Создадите пайплайн для упрощения процесса. Смоделируете коэффициент удовлетворенности сотрудников для помощи HR-отделу в прогнозировании текучести кадров.
Машинное обучение в сфере бизнеса
Основы SQL
Численные методы
Временные ряды
Машинное обучение для анализа текста
Компьютерное зрение
Обучение без учителя
Вы познакомитесь с еще одним методом машинного обучения, при котором система решает задачу без заранее размеченных данных, опираясь на их особенности и структуру. Изучите задачи кластеризации и выявления аномалий.
Итоговый проект
Вы подтвердите усвоение новой профессии. Уточните задачу клиента, пройдете все этапы анализа данных и машинного обучения. Теперь без учебных уроков и заданий — все как на реальной работе.
Дополнительный курс: Практика Python
Дополнительный курс: Теория вероятностей
Дополнительный курс: Практика SQL.
10. Курс Data Scientist с нуля (Бруноям) — 28 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 108 900 ₽, длительность курса - 8 месяцев
Вы освоите методы, инструменты и технологии, необходимые для обработки данных. Программа обучения включает вебинары, видеоуроки и практические задания.
Вам предстоит изучить следующие технологии:
Основы программирования на Python
Построение моделей машинного обучения
Работа с библиотеками NumPy и pandas
Визуализация данных с использованием matplotlib
Запросы SQL и работа с базами данных
Применение математики в обработке данных
Нейронные сети
Применение методов машинного обучения на практике
Планирование и проведение A/B-тестирования.
11. Курс Data Scientist. Интенсив («Level UP») — 23 отзыва
Информация о курсе: стоимость — 68 990 ₽, длительность курса - 3,5 месяца (70+ ак. часов)
По завершении курса вы сможете:
Эффективно выбирать и применять разнообразные алгоритмы машинного обучения в соответствии с поставленной задачей.
Обрабатывать и анализировать данные, проводя необходимую предобработку.
Использовать Python библиотеки для решения задач машинного обучения.
Понимать основные принципы и методы линейной алгебры, статистики и теории вероятностей, необходимые для понимания функционирования алгоритмов машинного обучения.
Решать задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Применять методы регуляризации и оптимизации для улучшения качества моделей.
Применять ансамблевые методы для повышения точности моделей.
Работать с изображениями и применять сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения.
Работать с нейронными сетями, использовать transfer learning и решать задачи обработки текста, в том числе с применением BERT и классических методов машинного обучения.
12. Курс Data Scientist (Karpov.Courses) — 12 отзывов
Информация о курсе: стоимость — разная, длительность курса - разная
Курсы:
Специалист по глубинному обучению (Deep Learning Engineer)
Вы овладеете основными и передовыми методами глубинного обучения в области обработки естественного языка (NLP) и приступите к развитию в перспективной области Глубинного Обучения.
Специалист по Анализу Данных
Специалист по Обработке Данных
и другие.
13. Курс Специалист по Data Science (НИУ ВШЭ) — 10 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 465 000 ₽, длительность курса - 18 месяцев
Изучение всех аспектов современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и многого другого.
План обучения Дата Сайнс:
Применение Python для автоматизации и анализа данных
Обучение SQL
Изучение алгоритмов и структур данных
Освоение математики для анализа данных
Прикладная статистика в контексте машинного обучения
Основы машинного обучения
Практическое применение машинного обучения на платформе Spark
Введение в глубокое обучение
Решение прикладных задач анализа данных с онлайн-сопровождением преподавателя
Завершающий проект.
14. Курс Data Scientist (МФТИ) — 8 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 235 000 ₽, длительность курса - до 12 месяцев (8 ак.ч. в неделю)
Учебный план включает в себя следующие разделы:
Основы программирования на Python
Использование модулей для первичного анализа данных
Изучение функций и объектно-ориентированного программирования в Python
Введение в операционную систему Linux и систему контроля версий Git
Знакомство с модулями для выполнения задач машинного обучения
Изучение дискретной математики
Освоение математического анализа
Погружение в линейную алгебру и аналитическую геометрию
Ознакомление с теорией вероятностей
Изучение математической статистики и основ аналитики данных
Понимание принципов математических алгоритмов
Использование современных библиотек для анализа данных
Оценка качества моделей
Введение в основы работы с нейронными сетями.
Простым языком мы расскажем о работе аналитика, Data Science, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Представим популярные профессии и инструменты, которыми пользуются специалисты.
Учебная программа включает в себя следующие этапы:
Основы науки о данных
Вы познакомитесь с концепциями больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения и Data Science. На примерах будет разобрано, какие задачи решаются с использованием данных.
Инструменты аналитиков
Вы изучите необходимые навыки для работы аналитика и узнаете о распространенных инструментах. Попробуете написать первый SQL-код, который является основным инструментом работы аналитиков.
Различия профессий в аналитике
На примерах будет рассмотрено, какие задачи выполняют аналитики, и вы сможете понять различия между профессиями и выбрать подходящее направление для себя.
Начало карьеры в аналитике
Вы определите уже имеющиеся у вас навыки и узнаете, какие необходимо приобрести в первую очередь. Поймете, как начать карьеру в области аналитики, даже если вы начинаете с нуля.
В списке вас ждет множество полезной информации о том, как войти в мир Data Science с самых начальных шагов. Мы расскажем, какие знания и умения требуются для того, чтобы стать Data Scientist, и как можно их получить.
Видеоматериалы будут полезны как для новичков в программировании, так и для тех, кто еще не имеет опыта в этой области. Мы продемонстрируем, какие языки программирования необходимо знать для работы в Data Science, и как начать программировать для тех, кто только начинает.
Видеоуроки включают в себя:
Обзор обучения в области Data Science
Процесс обучения модели машинного обучения
Основы языка программирования Python
Работа с компьютерными сетями
Основы анализа данных
и другие.
Курс предназначен для знакомства слушателей с основами машинного обучения, прежде всего для тех, кто только начинает свой путь в области Data Science.
Мы предоставим подробное изучение основных теоретических концепций, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn, которые являются наиболее распространенными инструментами для анализа данных и машинного обучения с использованием языка программирования Python.
Вы ознакомитесь с процессами в области анализа данных, приобретете представление о машинном обучении и изучите модели данных для организации информации. Вас также научат извлекать знания и идеи из структурированных и неструктурированных данных, а также использовать научные методы, процессы, алгоритмы и системы, применяемые в анализе данных.
Если ищете, где учиться на Data Scientist в России, то посмотрите нашу подборку.
Время, необходимое для освоения Data Science, зависит от нескольких факторов, таких как ваш текущий уровень знаний, интенсивность обучения, цели и методы, которые вы используете:
Базовые знания (3-6 месяцев):
Математика и статистика: знание основ математического анализа, линейной алгебры и статистики является фундаментальным.
Программирование: владение Python или R, знание библиотек, таких как NumPy, pandas, matplotlib, seaborn.
Средний уровень (6-12 месяцев):
Машинное обучение: изучение алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети.
Практика: работа с реальными данными, участие в конкурсах на платформах вроде Kaggle, выполнение учебных проектов.
Продвинутый уровень (1-2 года):
Глубокое обучение: освоение сложных методов глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративные модели.
Инструменты и технологии: знание инструментов, таких как TensorFlow, PyTorch, SQL, Hadoop, Spark.
Работа над крупными проектами: реализация проектов, решение сложных задач, участие в исследовательских работах.
Таким образом, для достижения уровня, достаточного для начала работы в Data Science, может потребоваться от одного до двух лет интенсивного обучения и практики. Для глубокого освоения и достижения уровня эксперта потребуется больше времени и опыта, возможно, несколько лет.
Да, можно стать специалистом по Data Science без формального образования. Изучите основы математики и статистики, освоив линейную алгебру и статистику, и выучите программирование на Python или R, включая библиотеки (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow). Пройдите онлайн-курсы, практикуйтесь на реальных данных через конкурсы на Kaggle и создавайте проекты, публикуя их на GitHub.
Зарплата Data Scientist в России варьируется в зависимости от уровня опыта и региона. В Москве зарплаты Data Scientist могут быть следующими:
Junior: от 35 000 до 145 000 рублей в месяц
Middle: от 140 000 до 300 000 рублей в месяц
Senior: от 150 000 до 500 000 рублей в месяц
В Санкт-Петербурге ситуация схожая:
Junior: от 40 000 до 60 000 рублей в месяц
Middle: от 150 000 до 250 000 рублей в месяц
Senior: до 400 000 рублей в месяц
В других крупных городах России, таких как Новосибирск, Екатеринбург, Казань и Нижний Новгород, зарплаты несколько ниже, но всё же остаются довольно высокими для IT-специалистов:
Junior: от 50 000 до 100 000 рублей
Middle: от 100 000 до 250 000 рублей
Senior: до 400 000 рублей в месяц в зависимости от города
Средняя зарплата Data Scientist по России составляет около 200 000 рублей в месяц, но может доходить до 270 000 рублей в зависимости от региона и компании
Дата Сайнс (Data Science) – это область, которая подойдет людям с различными интересами и навыками. Основные характеристики и навыки, которые могут помочь определить, кому подойдет работа в этой области, включают:
Интерес к данным и аналитике: если вам нравится работать с большими объемами данных, анализировать их и искать закономерности, Дата Сайнс может быть идеальной областью.
Навыки программирования: знание языков программирования, таких как Python, R или SQL, является важным для работы в Дата Сайнс. Те, кто любит кодировать и автоматизировать процессы, найдут здесь много возможностей.
Математический и статистический склад ума: Дата Сайнс требует хорошего понимания математики и статистики, так как эти дисциплины лежат в основе анализа данных и создания моделей.
Способность решать проблемы: Дата Сайнс включает в себя нахождение решений для сложных задач на основе анализа данных. Креативное мышление и способность разбираться в сложных проблемах — важные качества.
Коммуникационные навыки: способность четко и понятно передавать результаты анализа данных заинтересованным сторонам является ключевым навыком. Это поможет принимать информированные решения на основе ваших выводов.
Любовь к обучению: технологии и методы в Дата Сайнс постоянно развиваются. Готовность постоянно учиться и адаптироваться к новым инструментам и техникам – важное качество.
Внимание к деталям: работа с данными требует точности и внимательности, чтобы избежать ошибок в анализе и интерпретации данных.
Дата Сайнс может быть особенно интересен для людей с фоном в следующих областях:
Информатика и программирование
Математика и статистика
Экономика и бизнес-анализ
Естественные науки и инженерия
Если вы обладаете этими навыками и качествами или готовы их развивать, то Дата Сайнс может стать для вас перспективной и увлекательной карьерой.
Работа дата-сайентиста (data scientist) включает в себя широкий спектр задач, связанных с анализом данных и разработкой моделей для решения бизнес-проблем. Вот основные этапы и аспекты работы дата-сайентиста:
Сбор данных:
Источники данных: определение и интеграция данных из различных источников, таких как базы данных, API, веб-сайты и др.
Очистка данных: обработка сырых данных, устранение пропусков, дубликатов и ошибок.
Исследовательский анализ данных (EDA):
Анализ и визуализация: первичный анализ данных для выявления закономерностей и аномалий, использование инструментов визуализации (например, matplotlib, seaborn).
Статистический анализ: применение методов статистики для проверки гипотез и оценки характеристик данных.
Моделирование:
Выбор модели: определение подходящих алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация и др.) для решения конкретных задач.
Обучение моделей: обучение моделей на обучающих данных, настройка гиперпараметров.
Оценка модели: оценка производительности моделей с использованием метрик (например, точность, F1-мера, ROC-AUC) и методов кросс-валидации.
Интерпретация и коммуникация результатов:
Отчеты и презентации: создание отчетов и презентаций для объяснения результатов анализа и рекомендаций на понятном языке для бизнеса.
Визуализация данных: представление данных и моделей в наглядной форме с помощью графиков и диаграмм.
Внедрение моделей:
Программирование и автоматизация: реализация моделей в продуктивной среде, автоматизация процессов анализа данных.
Мониторинг и поддержка: отслеживание производительности моделей после их внедрения и регулярное обновление.
Работа в команде:
Взаимодействие с бизнесом: понимание бизнес-требований и перевод их на язык данных.
Сотрудничество с разработчиками: работа с инженерами по данным (data engineers) для обеспечения инфраструктуры и обработка больших объемов данных.
Языки программирования: Python, R.
Инструменты для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy.
Машинное обучение: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Базы данных: SQL, NoSQL (MongoDB).
Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau.
Инструменты для управления проектами: Jupyter Notebook, Git.
Разработка модели прогнозирования спроса на продукты.
Анализ пользовательского поведения для улучшения клиентского опыта.
Классификация текстов и анализ тональности отзывов клиентов.
Оптимизация рекламных кампаний на основе данных.
Работа дата-сайентиста динамична и требует сочетания технических навыков, аналитического мышления и способности коммуницировать результаты с не-техническими специалистами.
Был у нас преподаватель по станкам. Мог занизить оценку по настроению, вообще не любил девченок. Помню его шутку. - В той группе у меня хоккейная команда и вратарь. Я пятерым поставил - 2 , а одному - 1 (кол) !
У каждого свои расходы: кто-то тратит побольше, чтобы жить на полную катушку, а кому-то и поменьше хватает. Мы пообщались с нашими девочками-амбассадорами и задали им несколько вопросов. Вот что они нам рассказали!
❓Сколько примерно ты тратишь в день в Китае? На какую категорию расходов уходит больше всего бюджета?
Месячный бюджет 30-35,000₽ (~ 1000-1200 в день). Больше всего уходит на еду, по большей части я готовлю сама в общаге, часто ходим в корейские кафешки, хот-пот или каожоу (жареное мясо в китайском стиле)
Стефания, университет экономики и права г. Ухань
В среднем я трачу примерно 60 юаней в день (если еду в центр, трачу как минимум в два раза больше😅)
Даяна, Шанхайский педагогический университет
❓Есть ли в университете столовая? Какая средняя стоимость за порцию?
Да, конечно есть! Средняя стоимость 11-15 юаней (~150-190₽
Стефания, университет экономики и права г. Ухань
У меня в университете несколько столовых. Один прием пищи стоит 10-20 юаней
Даяна, Шанхайский педагогический университет
❓Можно ли работать студенту в Китае?
Студент в Китае не может работать вообще, это запрещено, иначе могут депортировать. Но как вариант можно работать онлайн на фрилансе с Россией
Стефания, университет экономики и права г. Ухань
Вообще, согласно правилам, иностранные студенты не могут работать. Тут есть несколько вариантов:1) нелегальный (есть риск депортации)2) работа на дистанте (к примеру преподавать что то)3) практика в компании (обычно на каникулах)4) работа в администрации университета (к примеру, курировать новоприбывших)
Даяна, Шанхайский педагогический университет
❓Получаешь ли ты стипендию? И покрывает ли она твои расходы на жизнь в Китае?
Неа, у меня стипендии нет
Стефания, университет экономики и права г. Ухань
Да, меня есть стипендия - 2500 юаней/ Родители чаще всего мне помогают только с покупкой билетов. В основном живу на стипендию (но тут зависит от человека, сколько он привык тратить)
Даяна, Шанхайский педагогический университет
Как вам такой формат статей? Делать еще интервью со студентами Китайских университетов?
Хочешь поступить за рубеж, но не знаешь с чего начать? Забирай подарок от нас - памятку "10 шагов к получению гранта" 👉 ЗАБРАТЬ
Одна из многочисленных проблем, которая тратит время людей, не имея под собой никакого смысла и бесит лично меня.
Условия обучения в аспирантуре:
- Аспиранту нужно сдать реферат по теме исследования в контексте курса предмета (например Философия или Иностранный язык).
- Научрук должен написать отзыв на реферат.
- Проверяющий преподаватель должен проверить содержание реферата.
Что происходит.
- Научрук говорит, что не хочет перечитывать ещё раз очередной реферат по типовой теме и говорит написать отзыв аспиранту самостоятельно.
- Проверяющий преподаватель говорит, что он ничего не понимает в теме, рассматриваемой в реферате и будет опираться на отзыв научрука.
- Аспирант не хочет писать реферат и отзыв и поручает эту работу нейросетям.
По итогу все трое расписались на титульном листе и отзыве и реферат отправился в архив. Мы просто переводим бумагу, чтобы создавать видимость работы, зато гранты выдают на фундаментальные исследования в вопросах, повышающих уровень патриотизма в глазах, читающих названия исследования…
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших онлайн-курсов по обучению системных аналитиков + рассматриваем бесплатные курсы.
Системный аналитик – это специалист, занимающийся анализом, проектированием и оптимизацией информационных систем и бизнес-процессов. Его основная задача – понять, как работает организация, и разработать решения для улучшения ее эффективности, производительности и качества. Системные аналитики играют ключевую роль в IT-проектах, обеспечивая связь между бизнес-целями и техническими возможностями.
1. Курс Системный аналитик (Нетология) — 215 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 88 400 ₽ - 139 700 ₽ или рассрочка на 24 месяца от 3 875 ₽ / мес., длительность курса — от 10 месяцев в зависимости от траектории обучения
Особенности: добавите в портфолио более 6 масштабных проектов, выдаётся диплом о профессиональной переподготовке. Во время обучения вы сможете пройти стажировку у партнёра курса. Центр развития карьеры поможет трудоустроиться.
Приобретете компетенции, необходимые для начала работы на низшей должности, и сможете трудоустроиться через полгода обучения. На практике освоите все этапы создания программного обеспечения: от анализа требований до тестирования и документирования. Сможете выбрать свой путь обучения: изучить основы профессии или углубиться в IT-архитектуру, Python и SQL PRO.
Для кого предназначен курс:
Людям, желающим изучить профессию с нуля
Новичкам в системном анализе, стремящимся систематизировать знания для профессионального развития.
Содержание обучения:
Основные модули
Научитесь создавать программные продукты, ознакомитесь с методами гибкой разработки и освоите методы моделирования с использованием различных инструментов. Узнаете, как взаимодействовать с архитекторами, научитесь формулировать требования, познакомитесь с принципами UX/UI и научитесь писать SQL-запросы. По окончании этого блока сможете искать работу на начальной позиции в области системного анализа.
Расширенные модули
Познакомитесь с различными архитектурными стилями и узнаете, какой из них использовать для разных задач. Изучите принципы построения микросервисной архитектуры, научитесь разрабатывать и организовывать системы разной сложности. Освоите работу с основными аналитическими библиотеками на Python. Узнаете, как анализировать данные, выявлять взаимосвязи и формулировать гипотезы.
Дипломный проект: спецификация требований к программному обеспечению
На заключительном этапе самостоятельно с поддержкой наставника выполните типичную задачу системного аналитика. Основываясь на описании проекта, пройдите полный цикл анализа: от взаимодействия с заказчиком до составления спецификации требований к разработке.
Получаемые навыки:
Работа в рамках гибких методологий Scrum и Agile
Понимание этапов и процессов разработки программного обеспечения
Владение методиками сбора, формализации и согласования требований
Основы прототипирования интерфейсов с использованием Figma
Составление полноценных спецификаций для разработки программного обеспечения
Знание нотаций моделирования: UML, BPMN, IDEF
Создание спецификаций Swagger и Open API
Знание протоколов REST и SOAP API
Навыки составления SQL-запросов различного уровня сложности
Работа с системой контроля версий Git на начальном уровне
Чтение кода на языке Python — для расширенного обучения
Проектирование микросервисных информационных систем — для расширенного обучения.
Информация о курсе: стоимость — от 3 839 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 9 месяцев
Особенности: соберёте портфолио из своих проектов. Выдаётся диплом о проф. переподготовке, оказывается помощь в трудоустройстве.
В программу включены IT-буткемпы (интенсивный формат обучения, за время которого вы поймете, нравится ли вам задачи программистов или вы хотите другую профессию).
Получите навыки анализа систем, выявления потребностей пользователей и определения требований к техническим продуктам предприятий. Пройдете все этапы разработки программного обеспечения: проектирование информационных моделей и системной архитектуры, работу в команде разработки и тестирование IT-продукта.
Содержание обучения:
Введение в основы программирования
Ознакомление с базами данных
Понимание основ моделирования бизнес-процессов и введение в бизнес-модель
Изучение диаграмм состояний
Знакомство с системным анализом
Основы проектирования (User Story, MVP)
Проектирование процессов (UML, HADI)
Роль системного аналитика в команде разработки программного обеспечения
ИТ-архитектура и проектирование программных интерфейсов
Гибкие методологии (Agile, SCRUM, Канбан и др.)
Введение в систему контроля версий
Ознакомление с языком программирования Python
Знакомство с веб-технологиями
Операционные системы и виртуализация (Linux)
Оформление результатов проектирования.
Информация о курсе: стоимость — от 2 668 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 7 месяцев
Особенности: персональный тьютор, который следит за вашим прогрессом и остается с вами на связи весь курс. Помощь в трудоустройстве. Выдается диплом о проф. переподготовке.
На данном курсе вы освоите системное мышление и анализ, получите знания в области инженерии и аналитики, а также разовьете навыки коммуникации в командной работе. Вы научитесь эффективно формулировать задачи для разработчиков, самостоятельно анализировать данные с помощью SQL-запросов и проверять выполнение требований заказчика.
Вы сможете:
Выполнять задачи, используя управленческие и программные навыки.
Работать с документацией на всех этапах проекта.
Применять нотации BPMN и UML.
Работать с базами данных и формировать SQL-запросы.
Проектировать REST API, владеть Git, MySQL, Jira.
Формировать пользовательские истории.
Разрабатывать бизнес-процессы.
Составлять технические задания для разработчика на основе требований клиента.
Содержание обучения:
Введение
Анализ требований
Проектирование системы
Разработка, тестирование и интеграция
Сопровождение и утилизация.
Информация о курсе: длительность курса - 6 месяцев
Особенности: создадите выпускной проект, который усилит ваше портфолио. Получите помощь в трудоустройстве, разместите свое резюме в базе OTUS. Знания подтвердит сертификат о прохождении курса.
Данный курс предназначен для ИТ-аналитиков и системных аналитиков с опытом работы от 1-2 лет, которые желают улучшить свои навыки в области системного анализа, выявления и описания требований, а также проектирования информационных систем и приложений. Кроме того, курс может заинтересовать аналитиков данных, дата-сайентистов и бизнес-аналитиков с опытом работы от 3-х лет.
По окончании обучения вы сможете:
Определенно и структурировано выявлять потребности и формализовывать их в виде требований
Эффективно использовать инструменты визуализации требований, такие как моделирование бизнес-процессов и разработка диаграмм с использованием языка UML
Проектировать и тестировать сервисы RESTful API и проводить сравнение с SOAP и gRPC
Разрабатывать информационные модели, архитектуру и структуры хранения данных для систем и приложений
Проектировать интеграционные взаимодействия между приложениями с использованием веб-сервисов и других технологий
Глубоко разбираться в процессе разработки: декомпозировать задачи и работать с системами контроля версий.
Содержание программы:
Системный анализ в процессе разработки программного обеспечения
Обследование и работа с требованиями
Проектирование программного обеспечения
Проектирование API
Анализ данных
Проектирование и работа с SQL/NoSQL базами данных
Сопровождение процесса разработки
Итоговый проект.
Информация о курсе: стоимость — от 4 196 ₽ / мес. в рассрочку на 31 месяц, длительность курса - 8 месяцев
Особенности: добавите в портфолио 4 крупных проекта. Получите помощь в трудоустройстве, а также диплом о проф. переподготовке.
Получаемые навыки:
Оценка эффективности операций компании
Анализ потенциальных рисков
Расчет ожидаемой прибыли от проектов
Руководство проектами и работа с командами
Ведение интервью с клиентами и руководством компании
Знание методологий моделирования, включая IDEF0, BPMN 2.0, EPC, CFF, базовые диаграммы потока
Глубокий анализ данных в Excel и Google Sheets
Организация структуры компании в Business Studio
Решение бизнес-задач с использованием SQL и Python
Создание презентаций в PowerPoint и Power BI.
Содержание программы:
Проведение исследований и сбор информации о бизнес-процессах
Анализ и моделирование бизнес-процессов
Оценка воздействия изменений на работу компании
Трудоустройство на начальную позицию (Junior) через 4 месяца после начала курса
Применение Excel и Google Sheets для аналитических задач
Использование SQL для работы с базами данных
Использование Python для работы с большими объемами данных
Создание отчетов в Power BI и PowerPoint
Анализ сайтов в «Яндекс Метрике» и Google Analytics
Построение бизнес-процессов в Business Studio
Трудоустройство на должность Junior+ через 8 месяцев после начала курса
Системный анализ
Применение ChatGPT для бизнес-анализа
Год обучения английскому в подарок.
6. Курс Аналитик данных (skypro) — 83 отзыва
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку на 36 месяцев - от 4 971 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: помощь в трудоустройстве, диплом о проф. переподготовке
Содержание учебной программы:
Обработка данных в Excel
Развитие логического мышления
Основы предпринимательства
Запросы на языке SQL
Изучение теории вероятностей
Подготовка к трудоустройству через Карьерный центр
Введение в язык программирования Python
Проведение A/B-тестов
Выполнение дипломного проекта
Завершающий этап подготовки к трудоустройству через Карьерный центр.
Информация о курсе: стоимость — 5 000 ₽ (льготная стоимость для студентов университета), длительность курса - 256 ак. часов
План обучения:
Основы бизнес-аналитики.
Платформы для анализа данных и машинного обучения.
Инструменты бизнес-аналитики.
Анализ данных с использованием Python. Понятный искусственный интеллект и интерпретация моделей машинного обучения.
Применение SQL в работе с данными и аналитике.
Информация о курсе: стоимость — 104 600 ₽ - 138 000 ₽, длительность курса - 9 месяцев
План обучения:
Введение в профессию системного аналитика
Глубокое понимание роли системного аналитика
Разработка требований к системе
Применение SQL для анализа данных
Моделирование данных для аналитических целей
Моделирование бизнес-процессов
Дизайн пользовательских интерфейсов
Применение методологий Agile в практике системного анализа
Проектирование архитектуры системы
Разработка программных интерфейсов
Изучение продвинутых аспектов архитектуры и программных интерфейсов
Внедрение разработанной системы
Поддержка, обслуживание и оценка результатов работы
Проведение итогового проекта.
9. Курс Системный аналитик (АПОК) — 37 отзывов
Информация о курсе: стоимость — от 22 990 руб., длительность курса - от 250 часов (от 1 месяца)
В процессе занятий вы познакомитесь с:
методиками анализа данных в области информационных технологий;
основами современной деловой аналитики;
основными инструментами анализа в информационных системах;
различными типами программных продуктов;
стратегиями удовлетворения потребностей пользователей в услугах и другими смежными темами.
10. Курс Системный аналитик (Специалист)
Информация о курсе: стоимость — 208 190 ₽ - 242 290 ₽, длительность курса - 296 ак.ч (от 3 до 6 месяцев)
По окончании курса вы сможете:
анализировать и определять структуру бизнес-процессов;
создавать модели бизнес-процессов с использованием различных инструментов;
использовать язык запросов SQL для обработки данных;
оптимизировать и автоматизировать деятельность различных отделов компании;
составлять технические задания и спецификации для IT-проектов;
разрабатывать чек-листы и тест-кейсы в TestRail, а также декомпозировать технические задания;
применять стандарты документирования;
формировать эффективные команды и мотивировать их сотрудников.
Несколько курсов, включенных в программу, готовят к сертификационным экзаменам PMP, PMI-ACP (Agile Certified Planner), PMI-BA. Прохождение этих курсов позволяет зачислять PDU для получения и продления профессиональных сертификаций CAPM, PMP, PMI-RM, PgMP.
Преподаватели делятся опытом управления проектами в различных компаниях, начиная от локальных предприятий и заканчивая международными организациями.
В состав дипломной программы входят следующие курсы:
«Управление и реинжиниринг бизнес-процессов. Базовый уровень»
«Моделирование бизнес-процессов на базе BPMN 2.0. Уровень 1»
«Анализ данных на языке SQL»
«Системный анализ»
«Сбор требований и разработка технического задания для ИТ-проектов»
«Тестирование ПО. Уровень 1. Тестировщик программного обеспечения»
«Практика разработки требований к ПО»
«Технический писатель: создание технической документации»
«Управление командой проекта. Роль и компетенции руководителя проекта».
В рамках программы слушатели совместно с наставниками прорабатывают все этапы управления проектом и обсуждают способы комбинирования различных подходов для успешной реализации проекта. После завершения программы вы будете готовы к работе, так как приобретете необходимый опыт уже в процессе обучения.
11. Курс Системный аналитик (Академия АйТи) — 23 отзыва
Информация о курсе: стоимость — 73 500 ₽ - 149 000 ₽, длительность курса - 252 часа
Успешное завершение этого курса позволит специалистам:
Оценивать ключевые показатели эффективности процессов
Составлять и сопровождать планы разработки ПО, исходя из стандартов ИТ
Повышать эффективность бизнеса через автоматизацию
Проектировать и моделировать изменения в ИТ-системах
Формулировать задачи и создавать проектную документацию
Определять влияние задач на бизнес-процессы
Использовать нотацию UML для моделирования бизнес-процессов и объектной модели предметной области
Создавать и анализировать BPMN-модели процессов
Проектировать базы данных и API
Разрабатывать пользовательский интерфейс и прототипы приложений
Создавать тесты, тестировать ПО и обеспечивать его качество
Организовывать процессы управления тестированием и баг-трекингом.
Информация о курсе: стоимость — 65 990 ₽, длительность курса - 4 недели (44 ак. часа)
Программа обучения:
Ознакомление с методами системного и бизнес-анализа
Понимание информационных систем: Элементы инженерии требований
Практические занятия №1
Создание моделей информационных систем в UML 2
Практические занятия №2
Основы моделирования бизнес-процессов и корпоративной архитектуры
Использование BPMN 2.0 для моделирования бизнес-процессов
Практические занятия №3
Обзор правил и принципов моделирования бизнес-процессов
Практические занятия №4
Перспективы профессии и специалистов в области бизнес-анализа.
13. Курс Системный анализ (IT Expert) — 3 отзыва
Информация о курсе: стоимость — от 17 500 ₽, длительность курса - 2 дня
Учебная программа включает:
Ознакомление с аналитической моделью введением
Изучение прецедентов использования
Анализ объектов и классов
Моделирование и анализ
Разработка реализаций прецедентов
Создание диаграмм деятельности
Завершение и подведение итогов.
По завершении курса участники приобретут следующие знания и умения:
Моделирование требований с использованием прецедентов использования
Основные концепции объектов и классов
Разработка модели анализа классов
Создание диаграмм анализа пригодности
Реализация прецедентов с применением диаграмм последовательности и коммуникационных диаграмм
Основные принципы и области применения диаграмм деятельности
Использование диаграмм обзора взаимодействий при реализации прецедентов.
14. Курс Системный аналитик («ЭКОДПО»)
Информация о курсе: стоимость — от 24 990 ₽, длительность курса - от 250 часов
Учебный план включает:
Развитие информационной культуры в научных исследованиях.
Управление информационной системой.
Организация и управление учетными записями: мониторинг, ограничение доступа и разграничение прав пользователей с учетом требований и политики компании.
Применение специализированных информационных технологий для создания расчетов и визуализации научных исследований.
Обработка результатов научных исследований с использованием универсальной системы математических расчетов MathCAD PLUS.
Обучение объектно-ориентированному программированию и языкам программирования, ориентированным на объекты.
Решение задач с использованием объектно-ориентированного моделирования в среде IBM Rational Rose.
Изучение методологии ICAM (Integrated Computer-Aided Manufacturing) для моделирования сложных систем. Применение стандартов моделирования IDEF.
Создание моделей в стандартах IDEF на основе методики SADT (Structural Analysis and Design Technique).
Работа с AllFusion ERwin Data Modeler (ERwin) — средой для проектирования и документирования баз данных.
Заключительное оценивание знаний и навыков.
15. Курс Системный анализ (IBS)
Информация о курсе: стоимость — разная
Курсы:
Введение в использование MS PowerBI.
В ходе обучения рассматриваются методы создания и редактирования отчетов с целью подготовки и визуализации данных для бизнес-пользователей.
Анализ данных с помощью MS Excel.
Обучение охватывает возможности использования MS Excel для статистической обработки данных, проверки гипотез и анализа временных рядов. Участники освоят основные статистические методы, их практическое применение и интерпретацию результатов, а не запоминание формул и определений. В рамках тренинга предусмотрены задания для самостоятельной работы и формулировка выводов.
Создание презентаций в MS PowerPoint.
Программа обучения включает особенности создания и редактирования слайдов, вставку и форматирование объектов, применение переходов и анимации, управление контентом и презентациями.
и другие курсы.
На этом курсе вы познакомитесь с:
Ролью и обязанностями аналитика.
Методами выявления и подтверждения проблемы.
Значением и правильным формулированием метрик.
Проведением интервью и другими методами исследования.
Преимуществами изучения пользовательских сценариев и их составлением.
Процессом выбора оптимального решения для проблемы.
Разновидностями требований к продукту и их формулированием.
Отражением информации о проблеме и ее решении в постановке задачи.
Взаимодействием с другими участниками разработки.
Возможной карьерной траекторией аналитика.
Вы приобретете следующие навыки:
Основные принципы системного анализа без лишних деталей.
Введение в методологию разработки.
Практические навыки снятия требований на реальных примерах.
Анализ реальных технических заданий системного аналитика.
Структура курса:
Основы системного анализа для начинающих.
Практическое освоение работы с требованиями.
Изучение основных ошибок при снятии требований.
Видеоуроки включают:
Основное введение в ИТ-проекты и роль системного аналитика в них.
Определение системного аналитика в контексте ИТ-проектов.
Методы сбора информации для выявления требований.
Понятия и основы описания бизнес-процессов.
Разбор нотации BPMN при описании бизнес-процессов.
Анализ требований и создание проектной документации.
Роль аналитика в проектах с использованием 1С.
Процесс внедрения изменений в рамках проекта.
Подготовка к внедрению ERP-системы с точки зрения заказчика.
Основные знания о системе 1С.
Классификация информационно-технологических систем.
Обзор четырех решений 1С для сферы торговли.
Особенности экосистемы 1С и продукта 1C:ERP.
Внедрение системы управления клиентскими отношениями (CRM) в рамках 1C:ERP.
Управление производством в рамках 1C:ERP.
Управление кадровым обеспечением в 1С:ЗУП КОРП.
Обучение и поддержка пользователей системы.
1C:ERP как инструмент развития для международного автопроизводителя GEELY.
Приобретете следующие навыки:
Формулирование требований к проекту
Работа с картами контекста, картами ценностного предложения и картами продукта
Использование инструментов визуализации
Реализация проектов от идеи до планов реализации.
Познакомитесь с:
Понятием VUCA-мира и методами работы в условиях неопределенности
Ролью заинтересованных сторон и важностью их взаимодействия
Принципами системного подхода и структурой систем
Характеристиками идеальных требований к результату
Организацией крупных компаний, на примере СПАО «Ингосстрах».
В курсе рассматриваются область, предмет исследования и структура системного анализа, включающие основные его разделы: анализ структуры, возникновение и синтез, функционирование, ухудшение и разрушение, эволюция систем.
Рассмотрены: классификации систем, проблемы, задачи и методы; общая теория систем, методология системного анализа и их взаимосвязь. Введено пространство отображения (моделирования) систем.
Для каждого раздела представлены: определение и теоретические особенности, специфические принципы, общий алгоритм как образец методик, примеры методик и их практическое применение.
Средняя зарплата системного аналитика в России в 2024 году варьируется в зависимости от региона, опыта и компании. Средняя зарплата составляет около 137,000 рублей в месяц. В IT-секторе она может достигать 200,000 рублей и выше, в зависимости от уровня должности и специфики компании. В некоторых ведущих компаниях, зарплаты могут достигать 450,000 рублей в месяц.
Начинающие специалисты могут рассчитывать на зарплату в диапазоне от 50,000 до 90,000 рублей в месяц, в то время как опытные аналитики могут получать от 150,000 до 300,000 рублей и выше.
Системный аналитик — это специалист, который занимается анализом, разработкой и оптимизацией информационных систем и бизнес-процессов. Его основная задача — понимать потребности бизнеса и переводить их в технические требования для разработчиков и IT-команд. Системные аналитики работают на стыке бизнеса и IT, обеспечивая, чтобы информационные системы соответствовали бизнес-целям и помогали улучшать работу компании.
Основные обязанности системного аналитика включают:
Сбор требований: понимание и документирование требований бизнеса, проведение интервью с ключевыми пользователями и стейкхолдерами.
Анализ процессов: изучение текущих бизнес-процессов, выявление их недостатков и поиск возможностей для улучшения.
Разработка решений: разработка предложений по улучшению информационных систем, создание функциональных спецификаций и технических заданий.
Моделирование систем: создание моделей бизнес-процессов, диаграмм и схем, описывающих работу систем.
Взаимодействие с разработчиками: передача технических требований командам разработчиков, участие в проектировании и тестировании систем.
Тестирование и внедрение: участие в процессе тестирования новых систем, контроль за их внедрением и обучением пользователей.
Поддержка и сопровождение: предоставление консультаций и поддержки пользователям после внедрения системы.
Для успешной работы системному аналитику необходимы следующие навыки:
Понимание бизнес-процессов и методов их оптимизации.
Владение инструментами для моделирования и документирования требований (например, UML, BPMN).
Знание методов управления проектами и разработки программного обеспечения (Agile, Scrum, Waterfall).
Коммуникационные навыки для эффективного взаимодействия с различными стейкхолдерами.
Способность анализировать и решать комплексные задачи.
Системные аналитики востребованы в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, информационные технологии, производство и другие.
Длительность обучения на системного аналитика на курсах может варьироваться в зависимости от интенсивности и глубины программы. Вот основные варианты:
Краткосрочные курсы: такие курсы могут длиться от нескольких недель до нескольких месяцев (обычно 1-3 месяца). Они подходят для тех, кто хочет получить базовые знания и навыки в системном анализе. Эти курсы часто сосредоточены на конкретных аспектах работы системного аналитика, таких как сбор требований, моделирование процессов, или использование определенных инструментов.
Среднесрочные курсы: курсы продолжительностью от 3 до 6 месяцев. Они более углубленные и охватывают широкий спектр тем, включая методы анализа, проектирование систем, взаимодействие с разработчиками и пользователями, а также основы управления проектами.
Долгосрочные курсы и программы переподготовки: эти программы могут длиться от 6 месяцев до года. Они предоставляют всестороннее обучение, включающее практические задания, работу над реальными проектами и, возможно, стажировку. Эти курсы могут быть особенно полезны для тех, кто хочет серьезно поменять карьеру и войти в область системного анализа.
Системному аналитику необходим широкий набор навыков, включающий технические, аналитические и межличностные компетенции. Вот основные из них:
Знание языков моделирования:
UML (Unified Modeling Language)
BPMN (Business Process Model and Notation)
Инструменты для моделирования и анализа:
Microsoft Visio
Enterprise Architect
Lucidchart
Основы программирования:
Знание базовых принципов программирования и алгоритмов
Понимание SQL и других языков для работы с базами данных
Методы управления проектами:
Agile, Scrum, Waterfall
Опыт работы с инструментами управления проектами (JIRA, Trello, Asana)
Понимание системного дизайна:
Архитектура информационных систем
Основы сетевых технологий и баз данных
Сбор и анализ требований:
Умение проводить интервью и анкеты для сбора требований
Анализ и приоритизация требований
Моделирование бизнес-процессов:
Создание диаграмм потоков данных и рабочих процессов
Оптимизация бизнес-процессов
Проблемный анализ и решение:
Способность выявлять проблемы и предлагать эффективные решения
Навыки критического мышления
Коммуникационные навыки:
Умение четко и понятно излагать информацию
Навыки ведения переговоров и презентаций
Работа в команде:
Способность эффективно взаимодействовать с различными стейкхолдерами, включая разработчиков, менеджеров, пользователей и клиентов
Навыки фасилитации групповых обсуждений
Управление временем и организация:
Способность управлять несколькими задачами одновременно
Организованность и внимательность к деталям
Внимательность к деталям:
Способность заметить мелочи, которые могут оказать значительное влияние на проект
Креативность и адаптивность:
Умение находить нестандартные решения и адаптироваться к изменениям
Непрерывное обучение:
Желание постоянно обновлять свои знания и навыки, следить за новыми тенденциями и технологиями
Сочетание этих навыков позволяет системному аналитику эффективно выполнять свои задачи и быть ценным участником команды, способствуя успешной реализации проектов и достижению бизнес-целей.
Системный аналитик — это специалист, который помогает организациям улучшать свои бизнес-процессы с помощью технологий. Простыми словами, вот что он делает:
Понимает потребности бизнеса: общается с пользователями, клиентами и другими заинтересованными сторонами, чтобы выяснить, какие задачи и проблемы существуют.
Анализирует текущие системы: изучает, как сейчас работают существующие системы и процессы, выявляет их слабые места и возможности для улучшения.
Разрабатывает решения: создает планы и предложения по улучшению процессов или внедрению новых систем, которые помогут решить проблемы или улучшить работу.
Документирует требования: описывает, что именно нужно изменить или создать, в виде технических требований, которые понятны как бизнесу, так и разработчикам.
Сопровождает внедрение решений: работает вместе с командой разработчиков, тестировщиков и других специалистов, чтобы убедиться, что предложенные изменения реализованы правильно и работают так, как нужно.
Обучает пользователей: помогает пользователям освоить новые системы и процессы, отвечает на их вопросы и решает возникающие проблемы.
В общем, системный аналитик — это мост между бизнесом и ИТ, который помогает найти и внедрить наилучшие технологические решения для достижения бизнес-целей.
photo: Ebba Hult de Geer, courtesy of Lars Brunnberg and Stefan Wastegård
Также вопросы в телеграме автора