Rivalry2

HTML Diff

2 added 2 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Зачем нужен Python</a></li>

2 <li><a>Почему аналитики выбирают Python</a></li>

3 <li><a>Финансовая сторона вопроса</a></li>

4 <li><a>Где пройти обучение</a><ul><li><a>SkillFactory</a></li>

5 <li><a>Нетология</a></li>

6 <li><a>CodeForMySelf</a></li>

7 <li><a>ProductStar</a></li>

8 </ul></li>

9 </ul><p>Популярность языка программирования Python растет с каждым годом. Его используют как в науке, так и в коммерческих целях. А в последнее время он все чаще применяется в анализе данных. Это происходит из-за его простоты, большого выбора открытых библиотек. В статье находится ответ, почему аналитики для анализа выбирают Python, а также обзор курсов, на которых можно изучить особенности такого анализа.</p>

10 <p>Анализ данных применяется практически во всех областях экономики: от финансового и IT-сектора до предприятий тяжелой, нефтяной и газовой промышленности. Даже в сельском хозяйстве не обойтись без грамотного анализа данных.</p>

11 <p>Во всем мире постоянно растет объем информации. Все объекты хозяйствования, в том числе магазины, маркетплейсы, платежные системы, банки накапливают огромные массивы данных. Чтобы извлечь из них пользу, выявить тенденции, закономерности, составить прогнозы и выстроить бизнес- и финансовые модели, все эти данные необходимо собрать, систематизировать, проанализировать и интерпретировать. Все это является основной задачей анализа данных. Именно Python является не только универсальным, но и простым инструментом, который помогает решать практически любые аналитические задачи.</p>

12 <p>Как утверждает GitHub, среди современных языков программирования Python находится в тройке лидеров. Владение этим языком требуется на должности:</p>

13 <ul><li>аналитика - в 84% вакансиях. По данным российского подразделения группы компаний HeadHunter, ежемесячно предлагается более 1000 вакансий на должность аналитика, владеющего Python;</li>

14 <li>связанные с Data Science - в 100% вакансий.</li>

15 </ul><p>Популярность Python легко объяснима. Аналитики предпочитают использовать в работе этот язык, потому что он помогает:</p>

16 <ul><li>автоматизировать сбор данных;</li>

17 <li>наладить обработку данных;</li>

18 <li>увеличивать скорость анализа;</li>

19 <li>воплощать в анализ абсолютно новые подходы.</li>

20 </ul><p>Так, благодаря использованию Python стало возможным решение определенных задач, с применением обучения нейросетей.</p>

21 <h2>Почему аналитики выбирают Python</h2>

22 <p>Аналитикам или Data Science-специалистам для работы нужен функциональный и одновременно простой язык. Потому многие из них предпочитают работать именно с Python. Ведь наряду с простотой и высокой функциональностью, Python имеет много других преимуществ:</p>

23 <ul><li>изучение Python не вызывает трудностей и займет гораздо меньше времени, чем обучение языкам Java, C и т.д.;</li>

24 <li>простой синтаксис позволяет быстро писать сам код. Это гораздо проще делать в Python, чем на Java либо C. Да код, написанный на Python, легко читается и интерпретируется;</li>

25 <li>в Питон встроен интерпретатор, который позволяет писать код практически на ходу. Это значительно облегчает задачу аналитиков, проверяющих многочисленные гипотезы, т.к. позволяет это делать в интерактивном режиме. С другими языками подобного добиться очень сложно;</li>

26 <li>специалистам, работающим с Big Data, также пригодится встроенный интерпретатор. Он позволяет преобразовывать исходный код в машинную инструкцию и генерировать идеи по оптимизации;</li>

27 <li>высокая скорость развития языка. Практически каждый разработчик может предложить собственные идеи и чуть позже они могут оказаться добавленными в вышедших обновлениях. Это способствует постоянному усовершенствованию языка, т.к. с выходом каждой новой версии, его производительность растет, а синтаксис становится еще совершеннее.</li>

28 </ul><p>Аналитики предпочитают осваивать этот ключевой современный инструмент и осуществлять анализ данных, используя его, потому что он позволяет:</p>

29 <ul><li>автоматизировать выполнение рутинной работы;</li>

30 <li>работать с огромными объемами информации, не прибегая к администрированию и базам данных.</li>

31 </ul><h2>Финансовая сторона вопроса</h2>

32 <p>Говоря о преимуществах работы аналитика данных, работающего с Python, не стоит забывать и о финансовой стороне. Как сказано выше, аналитики, владеющие им, достаточно востребованы в крупном и среднем бизнесе. Особый спрос на них - в отраслях и проектах, имеющих непосредственное отношение к IT и Digital. Такие специалисты востребованы в банках, консалтинговых и диджитал-агентствах, компаниях, налаживающих систему онлайн-продаж и т.д.</p>

33 <p>Средняя зарплата аналитиков в разных городах России составляет:</p>

34 <ul><li>от 60 тыс. рублей - для стажеров и Junior-специалистов;</li>

35 <li>от 130 тыс. рублей - для специалистов с опытом.</li>

36 </ul><p>Для кого-то такие финансовые возможности становятся решающим фактором перехода на работу с Python.</p>

37 <h2>Где пройти обучение</h2>

38 <p>Стать аналитиком данных с использованием языка программирования Python сможет каждый желающий, т.к. многие онлайн-школы проводят соответствующие курсы. Предлагаем список компаний, предлагающих подобные образовательные курсы. Выбирайте те проекты, которые вам больше нравятся.</p>

39 <h3>SkillFactory</h3>

40 <p>Онлайн-школа SkillFactory (Mail.ru Group) предлагает образовательный проект "Python для анализа данных". Как утверждают создатели курса, его выпускники научатся:</p>

41 <ul><li>обрабатывать огромные массивы данных, создавать необходимую отчетность за считанные минуты;</li>

42 <li>автоматизировать сбор данных из всемирной паутины;</li>

43 <li>работать с API;</li>

44 <li>осуществлять парсинг.</li>

45 </ul><p>Курс идеально подходит:</p>

46 <ul><li>аналитикам;</li>

47 <li>менеджерам;</li>

48 <li>маркетологам.</li>

49 </ul><p>Обучение проходит в формате онлайн в течение 2 месяцев. Курс сострит из 20 модулей, разделенных на два уровня: вводный и продвинутый. Слушателям становятся доступны:</p>

50 <ul><li>теоретические материалы;</li>

51 <li>более 500 упражнений и задач по 20 темам от основ базового синтаксиса до особенностей отладки кода, от изучения Pandas и NumPy до тонкостей работы с API аналитических систем;</li>

52 <li>различные кейсы,</li>

53 <li>вебинары, на которых можно задавать вопросы, а для лучшего усвоения материала - просмотреть их в записи;</li>

54 <li>система поддержки в Slack, которая по сути является живым сообществом студентов и команды поддержки SkillFactory. Здесь можно делиться бизнес-задачами и кодами, оказывать и получать помощь в нахождении ошибок, задавать вопросы.</li>

55 </ul><p>Все выпускники школы получают:</p>

56 <ul><li>сертификаты об окончании школы на русском или английском языке;</li>

57 <li>помощь в трудоустройстве (предлагаются подборки вакансий);</li>

58 <li>проекты в портфолио;</li>

59 <li>полезные связи, знакомства со специалистами из разных сфер, общение в специальном сообществе экспертов.</li>

60 </ul><h3>Нетология</h3>

61 <p>Компания Нетология, специализирующаяся на онлайн-образовании, предлагает пройти курс обучения "Python для анализа данных". Продолжительность курса - 4 месяца. Оно проходит в формате видеолекций, вебинаров, выполнения практических заданий и экспертной поддержки специалистов компании.</p>

62 <p>Образовательная программа от Нетологии основана на лучших кейсах, с применением передовой практики и включает:</p>

63 <ul><li>30 теоретических занятий в формате видеолекций;</li>

64 - <li>вебинары, предполагающие живое общение с практикующими специалистами, экспертами в различных отраслях и работающими в крупных компаниях;</li>

64 + <li>вебинары, предполагающие живое общение с практикующими специалис��ами, экспертами в различных отраслях и работающими в крупных компаниях;</li>

65 <li>изучение 10 библиотек Python для использования в работе;</li>

66 <li>более 20 практических занятий, основная цель которых - отработка навыков и полученных знаний. Практика осуществляется на реальных кейсах с применением тех рабочих инструментов, с которыми работают аналитики. Включает 2 лабораторные работы и обратную связь от экспертов. На лабораторных работах и при подготовке диплома - решение больших, комплексных задач;</li>

67 <li>экспертную поддержку специалистов;</li>

68 <li>получение диплома установленного образца;</li>

69 </ul><p>Кроме целенаправленного прохождения курса, его можно пройти в рамках обучения профессиям:</p>

70 <ul><li>аналитика данных;</li>

71 <li>маркетолога-аналитика;</li>

72 <li>Data Scientist;</li>

73 <li>Data инженер с нуля до PRO.</li>

74 </ul><p>Прохождение курса поможет:</p>

75 <ul><li>стать более автономным и в работе с данными перестать зависеть от разработчиков, научиться понимать специалистов, пишущих программы;</li>

76 <li>научиться автоматизировать рутинные процессы и задачи, ощутить прелесть оптимизации процессов, использовать освободившееся время для решения новых задач;</li>

77 <li>получить доступ к огромному пласту данных, научившись парсить сайты. Это поможет замечать и получать информацию там, где раньше ее просто не замечали;</li>

78 <li>с легкостью перейти в Data Science и начать строить там карьеру;</li>

79 <li>научиться подготавливать данные для алгоритмов и использовать готовые решения, придавая смысл сырой информации;</li>

80 <li>находить в данных новые инсайты, взаимосвязи, тенденции, а затем их интерпретировать, чтобы улучшить показатели бизнеса.</li>

81 </ul><p>Прохождение программы будет полезным:</p>

82 <ul><li>аналитикам;</li>

83 <li>продакт-менеджерам;</li>

84 <li>разработчикам.</li>

85 </ul><p>Организаторы курса утверждают, что он будет жестким и непростым. Однако обещают, что в ходе его прохождения слушатели:</p>

86 <ul><li>овладеют супервозможностями Python, получат инструменты, а также отработают их при выполнении поставленных задач. Благодаря персональной поддержки, каждый слушатель получит максимам от прохождения столь интенсивного процесса обучения;</li>

87 <li>прокачают важные навыки.</li>

88 </ul><p>Тем, кто еще сомневается, организаторы дают гарантию возврата денег в течение трех первых занятий.</p>

89 <h3>CodeForMySelf</h3>

90 <p>Кроме вышеперечисленных курсов, можно найти ряд других предложений, заслуживающих внимания. Так, на CodeForMySelf, предлагается образовательную программу "Обработка и анализ данных на Python. Библиотека Pandas".</p>

91 <p>Она разбита на четыре основные части и бонус:</p>

92 <ol><li>Окружение и основы Jupyter Notebook - 6 уроков.</li>

93 <li>Структура данных Series - 6 уроков.</li>

94 <li>Структура данных DataFrame - 27 уроков.</li>

95 <li>Практика работы с Pandas - 15 уроков.</li>

96 <li>Бонус - Изучение Python. Новичкам и начинающим разбираться с этим языком, изучение курса рекомендуется начинать именно с бонусной части.</li>

97 </ol><p>В основную часть входит 54 урока, представленных в более 17 часов видео. В бонусе собрано 48 уроков.</p>

98 <p>Прохождение курса не привязано к временным рамкам. Каждый, кто приобретет его, сможет изучать материал, когда ему будет удобно.</p>

99 <h3>ProductStar</h3>

100 <p>Компания ProductStar предлагает годовой онлайн-курс "Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)" с постоянным доступом к материалам. Слушатели освоят профессию аналитик продуктов с нуля. На курсе разбирается специфика профессии, инструменты от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience.</p>

101 <p>Слушателей курсов ожидают:</p>

102 <ul><li>60 уроков, разбитых на 12 блоков, представленных в видеолекциях, которые можно прослушать в удобное время;</li>

103 <li>выполнение практических занятий после каждого урока, которые построены на кейсах ведущих компаний;</li>

104 <li>менторская поддержка, позволяющая проходить обучение на удобной скорости;</li>

105 <li>помощь в трудоустройстве, подготовка к собеседованиям (в течение 6 месяцев обучения);</li>

106 <li>полезные связи и общение с одногруппниками, проходящими также этот курс;</li>

107 <li>цифровой сертификат о прохождении курса.</li>

108 </ul><p>Каждый выпускник школы получает:</p>

109 <ul><li>навыки, необходимые для работы на должности аналитик;</li>

110 <li>проекты для наполнения портфолио, к примеру - выполненный для защиты диплома;</li>

111 <li>интересую работу с достойной оплатой в привлекательной для него компании.</li>

112 </ul><p>При прохождении курса "Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)", слушатели научатся:</p>

113 <ol><li>Анализировать сайты и трафик, используя данные. На их основе рекомендовать действия, которые помогут изменить стратегию и рекламные кампании.</li>

114 <li>Пользоваться Google Analytics и Яндекс.Метрика на уровне продвинутого пользователя. В их компетенции будет настройка в Google Analytics и Яндекс.Метрика счетчиков и целей. Создавать собственные отчеты и разбираться в стандартных в Google Analytics и Яндекс.Метрика.</li>

115 - <li>Создавать проекты систем сквозной аналитики, которые позво��ят отслеживать полный цикл клиента с момента его перехода на веб-ресурс и до совершения покупки, а также выяснять эффективность инвестиций в проекты.</li>

115 + <li>Создавать проекты систем сквозной аналитики, которые позволят отслеживать полный цикл клиента с момента его перехода на веб-ресурс и до совершения покупки, а также выяснять эффективность инвестиций в проекты.</li>

116 <li>Визуализации данных, что позволит более наглядно демонстрировать динамику их изменений.</li>

117 </ol><p>Работа аналитика данных с использованием Python достаточно перспективная. Обучиться основам этой специальности, овладеть инструментами и отработать профессиональные навыки можно на специализированных курсах. Будем рады, если статья поможет сделать правильный выбор. Если возникли вопросы - задавайте. В комментариях указывайте, какие курсы проходили вы, их эффективность и надежность.</p>

118 <a></a>