Специализация Аналитик данных от Skillfactory

Мой отзыв о курсе «Специализация Аналитик данных» от Skillfactory

Когда я записывалась на курс, у меня было ощущение, что я прыгаю в холодную воду: никакой базы, только желание наконец понять, как работают данные и аналитика. Сейчас, когда я уже закончила обучение, могу честно рассказать, как всё было.

Качество обучения

Материал подан так, что не чувствуешь себя «туристом» в теме. Важная теория — коротко и по делу, и почти сразу переходишь к практике. Особенно понравилось, что всё идёт по нарастающей: сначала простые таблицы, статистика, потом SQL, Power BI, дальше — Python, продуктовые и маркетинговые метрики. Логика курса действительно выстроена очень аккуратно, и ты постепенно входишь в роль аналитика.

Рейтинг школы

До начала я смотрела отзывы и боялась, что всё это слишком красиво звучит. Но по ходу обучения поняла — у школы высокая оценка не случайно. Они реально делают ставку на практику, а не на бесконечные лекции.

Цена

Цена кусалась, но я брала рассрочку и спокойно тянула. Когда видишь объём практики и то, как тебя сопровождают менторы, деньги перестают казаться переплатой. Если бы мне сейчас предложили пройти дешевле, но без нормальной проверки ДЗ и проектов — я бы отказалась.

Обратная связь

Самое ценное — это проверка домашних заданий. Менторы не просто ставили галочку, а прям разбирали, где у меня логика уехала, почему запрос можно написать проще, или что в визуализации лучше поправить. Иногда фидбек занимал больше текста, чем само задание — и это была лучшая часть обучения.

Преподаватели

Все преподаватели — люди, которые реально работают с данными. Это чувствуется: они не пересказывают учебник, а объясняют, «как оно бывает в жизни». Мне очень помогли их примеры из e-commerce, games и on-demand — это дало ощущение, что я делаю не абстрактные упражнения, а задачи, которые бывают в компаниях.

Домашние задания

ДЗ местами были жёсткими. SQL в начале казался космосом, но после пары недель вдруг наступило то самое чувство, когда ты открываешь базу, пишешь запрос и реально понимаешь, что делаешь. Python тоже сначала пугал, но он встроен в программу органично — так что в какой-то момент просто перестаёшь его бояться.

Теория

Теория здесь не затягивается. Объяснили — и сразу в тренажёр. Мне понравилось, что можно всегда вернуться, если что-то забылось: коротко, ёмко, удобно вспомнить.

Практика

Практики очень много — и это классно.
У меня в итоге получилось целое портфолио:

анализ продуктовых метрик,

проекты по e-commerce,

задачи по GameDev,

маркетинговая аналитика с расчётами,

визуализации в Power BI,

SQL-проект,

Python-анализ данных.

Плюс были стажировочные проекты — ощущения максимально близкие к настоящей работе.

Трудоустройство

Карьерный центр подключился почти сразу. Мне помогли оформить резюме так, чтобы оно выглядело не как «новичок, который что-то попробовал», а как начинающий специалист с реальными проектами. Разбирали, куда лучше подаваться, как отвечать на типовые вопросы.
Собеседования я начала проходить ещё до окончания курса — это сильно подняло уверенность.

Преимущества профессии

После курса я поняла главное: аналитика не про «учить формулы», а про логику и про умение объяснять цифрами, что на самом деле происходит с продуктом. И это очень втягивает. Плюс возможность работать удалённо — огромный бонус.

Программа курса

Программа крупная, но логичная.
Сначала база — Google Sheets, статистика, первые простые задания.
Потом плотный SQL, Power BI, e-commerce, GameDev.
После этого — Python, маркетинг, A/B-тесты, продуктовые метрики.
И в конце — крупные проекты, которые можно честно показать работодателю.

Отзывы

Когда я училась, пересматривала отзывы других — и у многих были те же эмоции: сложно, но очень по делу. Это действительно тот курс, где ты не «проходишь лекции», а учишься работать.

Итог

Курс дал мне уверенные навыки, портфолио и понимание, как устроена аналитика. Это не было лёгким развлекательным обучением — но результат того стоит. Я пришла в Skillfactory «нулём», а вышла человеком, который может писать SQL-запросы, разбирать метрики, собирать дашборды и проходить собеседования.