Курс Аналитик данных: обучение с нуля

💌Отзыв на курс «Аналитика данных» от Академии Эдюсон
Я уже почти год веду блог, и наконец-то ко мне пришли ребята из Академии Эдюсон за отзывом на курс и предоставили бесплатный доступ.
Курс «Аналитик данных» я начала изучать сразу же, как только получила доступ. Самое главное — меня предупредили, что мой отзыв может быть любым и он не будет подвергаться правкам и редактированию, поэтому я выскажу свое мнение как о плюсах, так и о минусах курса🙃

Что понравилось:

🤩Платформа удобная: видео-лекции, интерактивные задания и конспекты. Пользоваться приятно и интуитивно понятно.

⌨️Спикеры — знакомые лица. Узнала несколько лекторов, потому что читаю их каналы и смотрю на ютьюбе, а в действительности они являются заметными экспертами в коммьюнити. Например, блок про А/Б тесты ведет Елена Серегина.

☝️Обширный набор тем и инструментов. Сразу обратила внимание, что есть всё необходимое из базового набора: SQL, Python для анализа данных, BI инструменты, А/В тесты, ML и Excel (он всё еще нужен и бессмертен, хотя в курсе его действительно много). Даже есть лекции по Agile и Git. Понравилось, что в части про SQL особо выделены оконные функции, которые часто спрашивают на собеседованиях.

Про разделы я бы расписала больше — есть и про навыки представления результатов, и про создание презентаций. Это не лишним будет точно. Честно говоря, за этой информацией ты не полезешь специально, а в рамках курса работает поговорка:
За что уплочено — должно быть проглочено😎
В действительности презентация результатов своей работы очень важный навык аналитика, о котором многие забывают.

Нейтральные моменты (не могу сказать, хорошо это или плохо):

😢Огромный объем уроков — некоторые кажутся мне лишними, но вероятно кому-то эта информация тоже будет полезна. Я иногда пугаюсь больших объемов информации и заданий.

😐В курсе открыты сразу все блоки — можно начинать с любого. Отсутствуют дедлайны, хотя есть кураторы. Тут кому что — мне кажется, с дедлайнами проще загнать бывалых СДВГшников в рабочий режим.

Что может смутить:

🤔Курс скорее для начинающих. Не могу сказать, что это ультимативный источник хардовых знаний, который выплюнет вас на рынок мидлом за 300к в наносек. Справедливости ради — этого и не обещают. Объем навыков, которые даются в курсе, вполне соответствует уровню джуна и даже чуть выше в некоторых моментах.

Да, кажется, когда я была джуном, я не знала всего того, что есть в этом курсе. Рынок не стоит на месте, поэтому приятно, что это учли и добавили материалы «навырост». Сама я в первую очередь пошла проходить тренажер по питону для анализа данных и базу по А/В тестированию, потому что эти темы обычно западают в бесплатных курсах, а ценятся на рынке больше всего.

☕Вывод: я считаю курс годным и могу его рекомендовать. Переходя из другой сферы, нужно с чего-то начать и собрать кругозор. Я всё это искала по кусочкам на каждую тему отдельно — это было не очень удобно. Здесь всё уже собрано, и при желании курс можно использовать для организации процесса обучения, а какие-то темы добирать точечно более глубоко.

Еще один положительный момент — курс можно купить в рассрочку на 2 года за 4511 рублей. Это вполне подъемная сумма, чтобы начать обучение и подготовиться к переходу в ИТ из других сфер⚖️

Как проще всего выучиться на аналитика?

Прошу заметить, я не говорю, дешевле, я говорю проще!

С моей точки зрения есть два варианта педалить любую профессию.
1. Бесплатный, когда находишь по каждому навыку инфу, курс или просто документацию и педалишь.
Какие минусы? Время и систематизация.
2. Платный, когда за тебя всё структурировали, декомпозировали и показывают только то, что реально надо в профессии.
Минусы? Денюжки. Но это и минус и плюс. У каждого из нас есть та грань, за которой ты уже не бросишь начатое.
Когда-то и я проходила платные курсы. По секрету: и не один.💡

К чему я веду?
На данном этапе своего развития я могу смело сказать какой курс мне был бы полезен в начале, а какой нет.

Вот принесли мне курс от Эдюсон, попросили честный отзыв.

Чтоб я, Д’артаньян в белом пальто, упустила возможность попинать что-то интересное?

Итак.
1.курс рассчитан на 6 месяцев, но материалы даны навсегда со всеми обновлениями. Это хорошо.

2. Все, кто не помнят, я напомню, что перейти из техпода в отдел аналитики и статистики на ВГТРК я не смогла потому, что там был нужен DAX, а его толком нигде не давали. Тут он есть! Признаюсь, это меня удивило и зацепило сильнее всего.

3. Встреча с powerBi тоже меня взбудоражила, но представьте моё удивление, когда я увидела КТО преподаёт? Уже догадались? Тот самый Колокольников! У которого даши как конфетки! Сочные, красивые и хочется самому. Ну так вот тут звёзды сошлись.

4. Андрон Алексанян тоже думаю известен в наших кругах многим. Он тоже засветился тут. Слушать приятно, инфу даёт понятно. Удивление, так сказать, в открытиях на удивлении.

5. Елена Серегина. Вот уж препод от бога (не важно от какого). Я заслушалась. Я вообще имею тягу к четкой дикции, вовлечённости и понятному донесению информации. (Привет журфак). Ну почему на тв сейчас берут с картошкой во рту, а не таких как она?

6. Excel
А тут добавить нечего. Он дан в таком объёме, что невозможно остаться в стороне.

7. В модуле с питоном дан не только пандас 😉

8. АБ в экселе? С подробным разбором по каждому случившемуся числу, а еще и варианты выбора p-value, где рассказывают что откуда берётся и почему так, а не иначе. Всё как мы любим.

9.Продолжать я могу долго, но самое ценное, что я нашла, и чего нет нигде:
Подробное объяснение как усваивать информацию, которую усвоить с нуля очень тяжело. У меня при любом обучении есть проблема с запоминанием. Так вот здесь на пальцах объясняют как работать с памятью, чтоб усвоить максимально много и глубоко.

Для понимания, мой пример. Я всегда считала, что я не тупая, пока я не встретилась с матстатом. Матстат умеет втаптывать в грязь неподготовленных. Я рыдала над ним ночами, учила наизусть (хотя ненавижу такой подход). Ну почему мне не попалось такое пособие по работе с новой информацией? Я страдаль.🗑
Тут матстат понятен и с графиками
з.ы. в курсе есть много информации, которую сложно понять самому, а её нигде не дают. Пример: метрики, как выбирать те, что важнее и почему. Это относится к продуктовому подходу, еси чё.

з.з.ы. Инфа подается видосиками, которые можно смотреть на х2 скорости. Каеф.😌

Рекомендовала бы я этот курс? Однозначно да.
Мне он и самой понравился. Игровые приёмы не отпускают до полного прохождения курса ❤️

К вопросу о достойных платных обучениях😎

Вы часто спрашиваете: можно ли в 2025 году вкатиться в аналитику данных после курсов? Давайте разберёмся! Сегодня я делаю для вас честный обзор курса Аналитика ПРО от Эдюсон.
Это не заказной пост c похвалой, я действительно пишу это, глядя на полную версию курса, к которой мне дали доступ💻

Что мне понравилось в курсе:
1️⃣ Много глав про аналитику в целом, процессы, ответы на вопросы «чтобы что?» и различия между профессиями
2️⃣ Затронуты небанальные темы, такие как экономика бизнес-единицы (unit-экономика), основы машинного обучения (регрессии, KNN, SVM, без лишнего), а также «на злобу дня» — блок про эффективное использование нейросетей
3️⃣ Усложнение материала происходит постепенно. Сначала вводится Excel (многие с ним уже сталкивались) в контексте аналитических задач, потом SQL, и потом уже Python. Это кажется достаточно логичным и мягким погружением
4️⃣ Есть такие задачи в ДЗ и видеоразборах, которые реально помогают закрепить понимание того же языка запросов и научиться писать их не по шаблону, а для кейсов из жизни. Например, как выразить операцию EXCEPT с помощью JOIN или транспонировать таблицу — бывало и на собесах, и в жизни!
5️⃣ Полезные доп. материалы, например, список релевантных компетенций для аналитика, по которому можно оценивать себя раз в несколько месяцев и после завершения обучения
6️⃣ Известные спикеры Елена Серегина и Андрон Алексанян. Их опыт не вызывает сомнений, а видео приятно смотреть🔥

Так как у меня цель сделать честный обзор, немного сниму с вас розовые очки по поводу быстрого старта в аналитике💔
🔘 во-первых, курс всё равно не волшебная таблетка, и даже при идеальном прохождении обучения вы не станете автоматически сотрудником крупной технологической компании с 300к/наносек
🔘 во-вторых, часть про A/Б-тесты идёт ещё до SQL и, возможно, стоило бы добавить более подробный экскурс в математику для неё и машинное обучение. Но получить представление вы точно сможете.

В итоге, я думаю, что этот курс вполне можно описать моей любимой фразой: «будет сложно, вам понравится!».
За полгода такого обучения можно сильно прокачаться по навыкам, получить достойную базу для стажировки (или же поиска работы младшим специалистом), а также морально подготовиться к работе аналитика в реальном проекте👍

Специалист интерпретирует данные, выявляет тенденции и берёт их в работу — на основе выводов компании принимают рациональные решения, оптимизируют процессы и достигают целей.

По данным «Хабр Карьеры», в 2026 году на рынке не хватает аналитиков данных, хотя компании готовы платить — средняя зарплата специалиста достигла 185 833 ₽.

Реальные бюджеты, данные — и результаты в вашем портфолио

Научитесь работать с ключевыми инструментами анализа данных, включая Excel, Power BI, Python и SQL, которые необходимы для обработки и визуализации больших объёмов информации.

Узнаете, как решать задачи прогнозирования и анализа с помощью Python, и научитесь создавать сложные модели для сегментации и предсказания поведения пользователей.

Сможете перенять опыт топовых аналитиков данных — курс разработали специалисты из «Работа.ру», Softline, SberDevices и других крупных команий.

Поймёте, как строить и оптимизировать базы данных, применять SQL-запросы для анализа информации и эффективного управления большими наборами данных.

Доступ к материалам и обновлениям курса навсегда

У вас будет документ установленного образца, который подтвердит повышение квалификации и поможет в карьерном росте. Мы обучаем по государственной лицензии № 374 370 от 27 мая 2022 года.

.

Часто задаваемые вопросы