Аналитиком данных можно стать, даже если у вас нет технического образования и опыта. Мы нашли образовательные центры и школы в Москве, на которых вы с нуля освоите Excel, Power BI, Python для анализа данных, статистические методы, A/B-тестирование, SQL, научитесь выдвигать гипотезы, оценивать метрики, визуализировать данные.

Мы подобрали программы различных форматов — короткие полугодовые курсы, после которых можно устроиться на junior-позицию, и длительные программы на 1-2 года с дипломом о профессиональной переподготовке и помощью в трудоустройстве.

Яндекс.Практикум (ЦАО)

Курс «Аналитик данных»

Практикум — это насыщенная и проработанная среда. Здесь трудно, но интересно. Учёба на онлайн-курсе по анализу данных занимает 6 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию Data Analyst с нуля.

• Будете учиться онлайн в любое время, главное — вовремя сдавать проекты
• Соберёте портфолио из 13+ проектов
• Освоите SQL, Python, Tableau, А/В-тестирование
• Актуальная программа: последнее обновление — апрель 2023
• Погружение в рабочую среду аналитика: 75% программы — практика
• Диплом о профпереподготовке и помощь с трудоустройством

Понятная теория
Обучение построено на примерах из жизни. Сложность нарастает постепенно, поэтому каждую главу вы понимаете всё лучше.
Практика в тренажёре
Вы будете писать много кода, ошибаться, получать обратную связь и учиться на этих ошибках.
Учебные проекты
Во время учёбы вы делаете проекты, которые точь-в-точь повторяют повседневные задачи аналитика данных. Из этих работ и собирается ваше портфолио.
Реальные проекты вдобавок к учебным
Практикум находит заказчиков, которым нужно что-нибудь создать. Вы можете поучаствовать и в итоге добавить в портфолио реальный проект.

• Наставники научат искать ответы
  Это действующие разработчики с хорошими навыками работы в команде. Их задача — научить вас находить ответы на любые вопросы самостоятельно. Наставники помогают вам справляться с трудностями и добиваться целей.
• Код-ревьюеры проверят ваш код и проекты
  Это тоже действующие аналитики. Они проверяют ваши учебные проекты, указывают на ошибки и дают обратную связь.
• Кураторы сделают обучение комфортным
  Отвечают на вопросы, напоминают о сроках, присылают ссылки на записи вебинаров, слушают и поддерживают.
• Поддержка 24/7
  Специалисты поддержки круглосуточно помогают со всеми техническими моментами. На случай, если вы будете учиться ночью или в другом часовом поясе.

Программа курса соответствует запросам рынка
Программа регулярно обновляется и соответствует запросам индустрии и требованиям работодателей. Вы учитесь только тому, что точно пригодится в работе.

• Бесплатное введение: основы Python и анализа данных
• Базовый Python
• Предобработка данных
• Исследовательский анализ данных
• Статистический анализ данных
• Теория вероятностей
• Итоговый проект
• Базовый SQL
• Анализ бизнес-показателей
• Продвинутый SQL
• Принятие решений в бизнесе
• Итоговый проект
• Как рассказать историю с помощью данных
• Построение дашбордов в Tableau
• Основы машинного обучения
• Практика Python
• Выпускной проект
• Программа трудоустройства

Карьерный центр: поможет найти работу в приятной компании

1. Портфолио и самопрезентация
   Узнаете про рынок труда и компании, которые нанимают аналитиков. Вам помогут собрать портфолио и составить резюме. Подготовят к собеседованиям и научат вести разговор.
2. Отклики и собеседования
   Вы начнёте откликаться на вакансии и общаться с работодателями. Вместе с карьерным центром будете выбирать лучшие варианты и искать компанию, которая вас устроит.
3. Приглашение на работу
   78% студентов Практикума трудоустраивается в течение 4 месяцев после выпуска.

Skillbox

Аналитик данных с нуля

Научитесь анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. Станете незаменимым специалистом — и сможете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.

Чему вы научитесь

• Проводить исследования и делать точные выводы
  Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
• Использовать программирование в аналитике
  Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
• Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
  Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес. Поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
• Работать с сервисами аналитики и дашбордами
  Научитесь работать с Яндекс.Метрикой и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
• Делать развёрнутые аналитические отчёты
  Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
• Работать с заказчиками аналитики
  Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса и презентовать результаты своей работы убедительно и понятно для коллег.

Программа:

• Аналитик данных с нуля

Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы
Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas
Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI

• Power Point (бонусный курс)

Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
Работа с фигурами, таблицами и изображениями
Расширенные возможности редактирования и дизайна
Печать, презентация и публикация
Keynote и PowerPoint

• Итоговый проект

Анализ результатов A/B-тестирования

ProductStar

Курс профессия аналитик

• С нуля начните карьеру в аналитике данных
• Выучите SQL, Python и BI-инструменты
• Соберете реальные проекты в портфолио
• Параллельное трудоустройство: ищете работу пока вы учитесь

Ваши навыки после обучения на курсе:

• Работаете с основными маркетинговыми и продуктовыми метриками

Считаете и оптимизируете расходы по unit-экономике, проводите когортный анализ данных
Работаете с сегментацией и изучаете предпочтения аудитории
Анализируете рекламные кампании и взаимодействия пользователей с продуктом на каждом этапе
Запускаете А/Б-тесты

• Формулируете и тестируете гипотезы о том, как увеличить эффективность работы и доходы компании

Собираете данные с помощью сервисов Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрика или языка Python
Обрабатываете данные с помощью SQL, Python, Google Таблиц, Google Analytics, Google Tag Managerр, Яндекс.Метрики

• Проектируете систему сквозной аналитики

Отслеживаете полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определяете эффективность инвестиций

• Делаете сложное простым

Визуализируете результат вашей работы в Google Таблицах, Power BI и Tableau.

Программа курса

Ступень 1. Инструменты для базового анализа данных
Блок 1. Продуктовая аналитика
Блок 2. Google Sheets и Excel для задач аналитики
Блок 3. SQL для анализа данных
Блок 4. Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений
Блок 5. Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев

Ступень 2. Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных
Блок 1. A/B-тестирование
Блок 2. Unit-экономика и работа с данными
Блок 3. Основы Python
Блок 4. Система контроля версий Git. Flask
Блок 5. Мат. статистика и математика для аналитика
Блок 6. Использование Power BI и визуализация данных
Блок 7. Работа с Tableau и дашбордами

Ступень 3. Специализация и погружение в Data Science
Блок 1. Специализация: Data Scientiest
Блок 2. Специализация: Маркетолог-аналитик
Блок 3. Специализация: Бизнес-аналитик
Блок 4. Специализация: Системный аналитик
Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Sky Pro

Аналитик данных

Аналитик данных: новая работа через 5 месяцев. Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.

Программа курса:

1. Основы работы в Excel
2. Обработка данных
3. Вопрос-ответ по домашним работам
4. Агрегация данных
5. Вебинар по сводным таблицам
6. Основы юнит-экономики в Excel
7. Работа с нестандартными данными
8. Визуализация данных и продвинутые инструменты дизайна
9. Сборка калькулятора юнит-экономики
10. Переход из Excel в Google Sheets
11. Дашборды в Google Sheets
12. Бизнес-гипотезы
13. Бизнес-метрики
14. Когортный анализ
15. Мастер-класс по когортному анализу
16. Коммуникация в функциональных командах
17. Приоритизация и сторителлинг
18. JOIN в SQL. Часть 1
19. Вебинар по агрегации данных
20. JOIN в SQL. Часть 2

Центр карьеры проведет вас от учебы до работы на новом месте

780 выпускников прошло через центр карьеры
95% выпускников выходит на работу в течение 4 месяцев
2-3 приглашения на работу получает выпускник
+95 компаний партнёров

1. Студенты оформляют резюме вместе с консультантами центра карьеры и получают больше откликов
2. Центр карьеры помогает усилить резюме и собрать убедительное портфолио из работ, которые вы сделали на курсе

Moscow Digital School (ЦАО)

Профессия «Аналитик данных»

Эта профессия идеально подходит для удалённой работы. Заказчики готовы хорошо платить тем, кто умеет визуализировать показатели бизнеса, обосновывать свои решения цифрами и строить прогнозы. Data-driven-подход набирает обороты. Профессия востребована во многих сферах: IT, финансы, маркетинг, торговля, медицина, образование, услуги и др. С нами вы станете аналитиком всего за 4 месяца, потому что будет много практики и обратной связи от экспертов.

Результаты обучения:

• Увеличение дохода. С новыми знаниями вы сможете усилить свои позиции на текущей работе или сменить сферу (аналитики данных на уровне Junior получают от 100 000 руб).
• Развитие карьеры. После курса вы ускорите работу с данными, сможете претендовать на повышение или получить оффер от крупной успешной компании.
• Востребованная профессия. В течение обучения вы решите реальный кейс, который сможете показать в резюме, и пройдете подготовку к собеседованию
• Полезные знакомства. Вас будут мотивировать не только эксперты, но и коллектив единомышленников. В финале обучения вы встретитесь лично на выпускном.

Содержание программы:

1. Задачи и виды аналитиков
2. Аналитика данных
3. Навыки аналитика
4. Зачем аналитику Excel?
5. Фильтрация и сортировка данных
6. Способы ввода функции
7. Редактирование формул и система отслеживания ошибок
8. Полезные функции в Excel
9. Сводные таблицы: определение, условия построения, настройка областей
10. Группировка данных
11. Типы диаграмм
12. История языка, стандарт SQL, базовые понятия
13. Структура оператора SELECT
14. Основные типы данных
15. Логические операторы
16. Агрегатные функции и группировка
17. Подзапросы
18. Соединение таблиц
    и другие темы.

Международная школа профессий (ЦАО)

Профессия Аналитик данных

Стань аналитиком данных: работай с СУБД, составляй отчеты и визуализируй данные в Power BI, освой Python для работы с БД. Помогай бизнесу повышать показатели, прогнозировать прибыль и решать проблемы.

На профессии “Аналитик данных” вы научитесь:

• Использовать Python для анализа данных
• Создавать запросы на языке SQL
• Визуализировать данные в Power BI

В программе курса:

1. Работа в Яндекс.Метрике и Google.Analytics
2. Установка счетчиков на сайте
3. Поиск и анализ данных с сайта
4. Оптимизация работы сайта и устранение слабых мест
5. Установление ключевых показателей эффективности бизнеса
6. Эффективная работа с данными при помощи запросов на языке SQL
7. Автоматизация и получение необходимых данных
8. Сортировка и фильтрация данных по нужным критериям
9. Аналитика с помощью SQL
10. Применение SQL для работы с Google BigQuery
11. Работа с данными из файлов и баз данных
12. Парсинг цен и информации с сайтов
13. Тестирование гипотез и анализ поведения пользователей
14. Автоматизация интернет-аналитики
15. Визуализация данных для отчетов
16. Обработка и анализ данных в Power BI
17. Построение моделей данных из неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
18. Преобразование сложных данных в простые для восприятия и ценные для бизнеса сведения
19. Подготовка интерактивных отчётов и дашбордов для совместной работы
20. Внедрение сквозной аналитики на предприятии

Skillfactory

Профессия Аналитик данных

Аналитик данных — это специалист по анализу больших данных: он их собирает, обрабатывает и делает выводы. Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.

На курсе вы научитесь:

• Работать с основными метриками продукта и маркетинга
• Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python
• Применять знания статистики для анализа данных
• Обрабатывать данные при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрики, Google Sheets, SQL, Python
• Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python
• Делать выводы и рекомендации для бизнеса на основе анализа данных

Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты (Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрику, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику).

После курса вы сможете

1. Проводить анализ рекламных кампаний, чтобы оптимизировать расходы на рекламу
2. Считать юнит-экономику, чтобы у компании было ясное представление обо всех расходах и доходах на каждого клиента
3. Работать с сегментацией и проводить когортный анализ, чтобы лучше понимать клиентов и их предпочтения
4. Анализировать поведение пользователей в продукте для дальнейшего его улучшения
5. Формировать и тестировать гипотезы, чтобы улучшить различные показатели компании
6. Запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга

Нетология

Аналитик данных

Аналитик данных проводит статистические тесты, чтобы решить бизнес-проблемы, на которые пока нет ответа. Он работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами. Знает языки программирования и формулирует гипотезы. Курс поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика данных навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, находить взаимосвязи и строить гипотезы.

Чему вы научитесь:

• Работать с сырыми данными. Изучите полный цикл работы с данными: от получения из разных источников с помощью SQL до их загрузки и обработки средствами Python.
• Приносить пользу бизнесу. Сможете собирать и обрабатывать запросы на аналитику, научитесь предоставлять метрики в понятном и наглядном виде, определять точку приложения усилий.
• Работать с Big Data. Освоите актуальные инструменты анализа данных и получите явное конкурентное преимущество — крупнейшие компании работают с большими данными.
• Проверять гипотезы. Полученные навыки позволят брать в работу сложные задачи. Сможете приоритизировать гипотезы и подбирать наиболее эффективные инструменты для их проверки.
• Анализировать данные. Узнаете, как находить инсайты в данных и сможете предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста и увеличения капитала.
• Организовывать свою работу. Ставить цели и подводить итоги, поддерживать мотивацию и эффективно использовать для обучения рабочую тетрадь.

Программа обучения — 10 месяцев, 128 часов теории и 256 часов практики

• Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 1–2 раза в неделю в 19:00 МСК
• На лекции и практические задания понадобится 10-12 часов в неделю
• Записи вебинаров, видеолекции, презентации, лонгриды, тесты и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

1. Аналитическое мышление. Итоговая работа — разработка системы аналитики для учёта и планирования отпусков
2. SQL и получение данных. Итоговая работа — анализ авиаперелётов
3. Метрики, гипотезы, точки роста. Итоговая работа — построение управленческого дашборда
4. Аналитика больших данных. Итоговая работа — разработка рекомендательной системы онлайн-кинотеатра
5. Python. Итоговая работа — построение прогнозной модели
6. Английский язык для аналитиков
7. Power BI: анализ и визуализации данных без программирования
8. Карьерное планирование
9. Дипломный проект

НИУ ВШЭ (ЦАО)

Аналитик данных

Изучение баз данных и языка SQL, языка Python, его применения для сбора, визуализации и анализа данных, статистики и машинного обучения, а также подходов для работы над реальными задачами.

В результате освоения программы вы:

• Изучите программирование на Python, базы данных, прикладную статистику, машинное обучение, A/B-тесты, продуктовые и бизнес-подходы (RFM-анализ, когортный анализ, юнит-экономика)
• Освоите инструменты SQL, Python, Jupyter Notebook, Tableau и другие
• Выполните финальный проект. В качестве финального проекта вы будете решать бизнес-задачу. Это хорошая возможность пополнить портфолио, особенно для начинающих.

Программа обучения:

1. Python для автоматизации и анализа данных — 18 занятий
2. SQL — 10 занятий
3. Прикладная статистика — 10 занятий
4. A/B-тестирование — 5 занятий
5. Business Intelligence — 7 занятий
6. Машинное обучение — 14 занятий
7. Продуктовая аналитика — 5 занятий
8. Data Warehouse (DWH) — 5 занятий
9. Финальный проект

Финансовый университет (САО)

Программа профессиональной переподготовки — «Аналитик данных» (256 часов)

Объем программы: 256 ак. часов из них более 60% контактный.
Режим реализации: очно-заочно с применением дистанционных образовательных технологий и электронного обучения. Сроки реализации программы – по мере набора групп.

Программа направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных, на получение компетенций, необходимых для выполнения профессиональной деятельности — умения применять языки программирования SQL и Python д​ля сбора, визуализации, анализа больших данных (Big data) и построение моделей машинного обучения, умения применять конкретные аналитические и продуктовые подходы при работе над реальными задачами маркетинговой и клиентской аналитики с помощью BI платформ. Программа разработана на основе профессионального стандарта «Бизнес-аналитик», утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 25.09.2018 № 592н; и профессионального стандарта «Специалист по большим данным», утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 июля 2020 года N 405н., а также на основе анализа требований рынка труда и обобщения зарубежного опыта.​

В результате обучения выпускник программы приобретёт следующие компетенции:

1. Способность использовать прикладное программное обеспечение при решении профессиональных задач.
2. Способность осуществлять поиск, критически анализировать, обобщать и систематизировать информацию, использовать системный подход для решения поставленных задач.
3. Способность к постановке целей и задач исследований, выбору оптимальных путей и методов их достижения;
4. Способность к сбору информации о бизнес-проблемах ил​и бизнес-возможностях.
5. Способность к анализу, обоснованию и выбору решения.
6. Умение подготавливать данные для проведения аналитических работ по исследованию больших данных.
7. Способность к проведению аналитического исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика.

Учебный центр «Специалист» (САО)

Аналитика данных

Работа с большими данными сегодня может быть востребована практически в любой области. Именно поэтому на программе могут учиться самые разные специалисты: управляющий персонал компании, менеджеры, разработчики, экономисты, бухгалтеры, логисты и все сотрудники, работа которых связана со сбором и анализом данных. Также обучение подходит для руководителей и владельцев бизнеса.

После обучения на программе вы будете уметь:

• определять подходящие инструменты и методы для решения основных классов задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками;
• использовать методы статистики для анализа показателей финансово-хозяйственной деятельности компании;
• наиболее эффективно применять инструменты и функции Excel для анализа и обработки данных, создавать формулы массивов для обработки данных;
• анализировать данные на основе отчетов, создавать дашборды в Tableau;
• использовать сложные конструкции SQL;
• создавать и использовать программные механизмы для глубокого исследования данных;
• строить комбинированные отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм, строить наглядные отчеты с привязкой к географическому расположению с 3D Map;
• выполнять различные трансформации с исходными данными для получения нормированных таблиц;
• использовать DAX Studio для вычислений;
• загружать и преобразовывать данные в Power BI Desktop из внешних источников;
• импортировать данные из модели Power Pivot, созданной в Microsoft Excel.

Обучение включает не только освоение теории, но и большое количество практики. Вы будете выполнять лабораторные работы, разбирать кейсы, решать задачи. Все преподаватели на программе – это опытные практики, многие из которых совмещают преподавательскую работу с работой в компаниях. Их богатый опыт поможет вам преодолеть многие сложности в учебных заданиях, а также избежать ошибок в будущей работе.

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова (ЦАО)

Аналитика Больших данных в экономике

​Описание программы — ​программа обучения «Аналитика Больших данных в экономики» реализуется по двум направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 01.03.02 «Прикладная математика и информатика».

Целью программы — подготовка постановщиков социально-экономических задач, Data Scientist – специалистов, одновременно хорошо разбирающихся в социально-экономических проблемах и в современных методах обработки и анализа информации с использованием облачных технологий и аналитики Больших данных. При формировании тематического содержания дисциплин акцент сделан на экономико-математическую составляющую дисциплин. В процессе обучения студентам будет предоставлен доступ к современной цифровой платформе, программному и аппаратному обеспечению, включающему в себя облачные ресурсы и высокопроизводительные системы (суперкомпьютер).

Чт​о будет ​знать и уметь ​​​выпускник?

• ​Умение анализировать характер и последствия реализации трендов социально-экономического развития на всех уровнях национальной и мировой экономики
• ​​Выявлять перспективные направления развития экономики и бизнеса
• ​​Интерпретировать полеченные данные с применением лучших методик экономико-математического анализа и аналитики Больших данных
• ​​Знать лучшие практики, методы и инструменты проведения аналитических работ в реальном и финансовом секторах экономики​
• ​Опыт оценки эффективности различных вариантов решения социально-экономических задач высокой сложности

 

Университет Синергия (САО, ВАО)

Аналитик данных

Научитесь программировать на Python, изучите фреймворки для работы с данными Pandas и Numpy, работать с таблицами в Excel, составлять дашборды и презентации, работать с базами данных для создания высоконагруженных проектов и системой контроля версий Git, чтобы разрабатывать полноценные командные проекты по аналитике.

«Синергия» — это:

• Помощь в трудоустройстве
• 13% налоговый вычет
• Более 30 лет на рынке образования
• Диплом о профессиональной переподготовке
• Сертификат об успешном прохождении обучения
• Совмещение работы и учебы
• Рассрочка

МФТИ (СВАО)

Профессия DATA ANALYST

Чему вы научитесь?

1. Пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными.
2. Настраивать и автоматизировать процессы сбора, трансформации, очистки и первичного анализа данных с помощью SQL.
3. Применять в работе ключевые математические методы и основы статистики.
4. Визуализировать данные с помощью различных инструментов: Google Sheets, Excel, Python, Power BI, TableauЗа 10 месяцев вы освоите инструменты и навыки, необходимые для работы в крупной IT-компании.

Курсы повышения квалификации или профессиональной переподготовки могут проходить две категории слушателей:

• те, у кого уже есть среднее или высшее профессиональное образование;
• те, кто еще учится в колледжах или вузах и не получил диплом.

Студенты колледжей и вузов могут параллельно учиться по программам ДПО, но удостоверения о повышении квалификации или дипломы о профессиональной переподготовке им выдадут только после того, как будет окончен курс основного образования и на руках у выпускника будет диплом вуза или колледжа.

Московский городской университет МГПУ (СВАО)

Аналитика данных. Применение в сфере образования

Аналитик данных — это ключевой сотрудник компании, от работы которого зависит успех и развитие всего бизнеса в целом. В его задачи входит сбор, анализ и переработка информации по клиентам, обращениям, продажам, конкурентам для оптимальных сценариев роста и увеличения капитала.

Это бесплатная программа профессиональной переподготовки с дипломом установленного образца для тех, кто хочет научиться работать с большими данными.

Вы научитесь:

1. Использовать самый востребованный язык программирования Python для решения задач анализа данных​.
2. Применять методы анализа данных в решении различных задач: от мониторинга социального мнения до анализа эффективности отдела продаж.​
3. Создавать проекты, оформлять портфолио, эффективно взаимодействовать с командой для достижения общих целей.
4. Строить дашборды для наглядного отображения показателей деятельности компании при принятии управленческих решений.
5. Развивать бизнес, опираясь на актуальные инструменты анализа данных и увеличивать капитал, используя оптимальные сценарии роста.
6. Работать с большим объёмом данных, вычленять главное, делать правильные выводы и получать конкурентные преимущества.