Визуализация данных и введение в BI-инструменты — самостоятельный
Главное отличие от курсов по одному BI-инструменту — здесь их пять: DataLens, Tableau, Power BI, Superset и Datawrapper, и в каждом делают отдельный проект. Такой охват выручает того, кто ещё не знает, в чём будет работать, или хочет свободно переходить между стеками разных компаний. Курс написан для аналитиков, продактов, проджектов и маркетологов, а также для дизайнеров и руководителей, которым графики нужны, чтобы принимать решения, а не украшать слайд.
Кроме инструментов дают базу, без которой дашборды не работают: как устроены форматы данных, как их чистят и преобразуют, как читать простые SQL-запросы, как выбирать тип графика и как ставить задачу исполнителю. Проекты разнесены по темам: рассказать о франшизах, показать инвесторам рынок недвижимости, разобрать продажи розничной сети, собрать дашборд по воронке. Учатся самостоятельно, в формате симулятора, но команда отвечает круглосуточно, работает сообщество студентов и помогает ИИ-ассистент. Три месяца, около двенадцати часов в неделю. Программу собрали авторы книг по визуализации, BI-консультанты и дата-журналисты.
Что уточнить у школы
Эти вопросы пригодятся на сайте школы — задайте их менеджеру до оплаты.
Сравните с альтернативами
Три программы других школ по тем же навыкам — сравнили по главному. Лучшее значение в строке подсвечено.
Этот курс
|
Этот курс
Яндекс Практикум
|
Международная школа профессий
Самый доступный
|
SF Education
Лучший рейтинг
Самый короткий
|
Karpov Courses
|
|
|---|---|---|---|---|
| Цена | 31 000 ₽ | от 6 200 ₽ |
20 020 ₽ 57 200 ₽
|
37 000 ₽ 52 000 ₽
|
| Рассрочка | — | — | ||
| Рейтинг | 4 | — | 5 | — |
| Длительность | 3 мес. | — | 1 мес. | 2 мес. |
| Записаться | Записаться Подробнее | Записаться Подробнее | Записаться Подробнее |
Отзывы о курсе
1 отзывна основе 1 оценка
Рейтинг рассчитан как средняя оценка по отзывам о школе, в которых упоминается этот курс.
Отзывы принадлежат их авторам и собраны с публичных площадок в информационных целях с указанием источника. Полные версии — по ссылкам на площадках.
Альбина Т.
2 года назадПрошла курс Визуализация данных и введение в BI-инструменты — с сопровождением.<br>Курс оставил у меня положительное впечатление. Понравилось сопровождение, которое помогало разобраться в теме и отвечало на вопросы. Материал излагался очень доступно и понятно, что делало процесс обучения увлекательным. Понравилась также последовательность спринтов, каждый из которых был хорошо структурирован и логически связан с предыдущим.<br>Однако, есть несколько моментов, на которые стоит обратить внимание. Во-первых, хотелось бы, чтобы в курсе был больший акцент на доступные в России инструменты для работы с данными и визуализации.<br>Кроме того, хотелось бы отметить, что последний спринт о создании интерактивного дашборда в Tableau оставил небольшое разочарование. Датасет, предоставленный для работы, не совпадал с данными, представленными на слайдах в обучении, что создавало некоторые затруднения при выполнении заданий. Этот момент следует поправить для улучшения качества курса.<br>В целом, курс оставил положительное впечатление и дал мне ценные знания в области визуализации данных. Благодаря ему я расширила свои навыки и думаю, что они будут полезны и применены в работе. Рекомендую этот курс всем, кто хочет глубже понять мир визуализации данных и BI. Дополнительно, для более глубокого использования возможностей инструментов советую изучить основы SQL.
Добрый день, Альбина! Благодарим за отзыв и полезную обратную связь, разберем ее вместе с командой курса. Спасибо, что нашли время поделиться впечатлениями. Желаем успехов в новом деле и всегда ждем на других курсах Практикума!
О школе
Яндекс Практикум — образовательный сервис Яндекса для тех, кто хочет освоить IT- и digital-навыки через практику, наставников и разбор реальных задач. В каталоге школы есть направления по программированию, анализу данных, дизайну, менеджменту, маркетингу, ИИ и английскому; многие программы можно начать с бесплатной части, чтобы проверить формат до покупки.
Сильная сторона Практикума — связь с продуктовой экспертизой Яндекса. На сайте школы отдельно подчёркивается, что авторы и наставники курсов работают с технологиями Яндекса, а в учебных программах используются бизнес-кейсы из продуктовой среды. Для студента это полезно не красивой вывеской, а прикладной логикой: задания ближе к рабочим процессам, чем к абстрактным упражнениям.
Практикум подойдёт тем, кто готов учиться регулярно и не ждёт быстрых обещаний. Профессии вроде Python-разработчика, аналитика данных или инженера по тестированию требуют самостоятельной практики между уроками, портфолио и нормальной подготовки к собеседованиям. Карьерный центр помогает с резюме, проектами, вакансиями и интервью, но оффер всё равно зависит от темпа студента, рынка и качества выполненных работ.
Перед выбором программы лучше пройти бесплатный вводный блок и посмотреть, насколько вам подходит подача: тренажёр, дедлайны, ревью, общение с наставниками. Если первые задания идут тяжело, но понятно, это хороший знак. Если раздражает сам формат самостоятельной работы, стоит сравнить Практикум с более классическими курсами с живыми лекциями.
Как выбрать направление
У Яндекс Практикума много разных треков, поэтому выбор лучше начинать не с названия профессии, а с будущей задачи. Если вам ближе код и логика продукта, смотрите программирование и тестирование. Если нравится искать закономерности в цифрах, подойдут аналитика данных и смежные направления. Если хочется работать с интерфейсами, текстами, гипотезами и визуальной подачей, разумнее сравнить дизайн, маркетинг и менеджмент.
Полезный фильтр — время на практику. Большая программа требует регулярного ритма: проходить тренажёр, сдавать проекты, читать ревью, исправлять работу после комментариев наставника. Если сейчас есть только пара свободных часов в неделю, лучше начать с вводного блока или короткого курса. Так вы проверите интерес к теме без лишней спешки.
Яндекс Практикум особенно полезен тем, кто готов учиться через действие. Формат не обещает мгновенный переход в новую профессию, зато помогает выстроить понятный маршрут: попробовать вводную часть, пройти базу, собрать проекты, подготовить резюме и выйти на первые собеседования без хаотичного самостоятельного поиска.
Ещё один важный критерий — поддержка после первых учебных недель. Проверьте, где задавать вопросы, как быстро приходят ревью, что делать при переносе дедлайна и можно ли вернуться к сложной теме позже. Эти мелочи сильно влияют на то, дойдёте ли вы до финального проекта.
