Некоторые сложности, с которыми можно столкнуться после обучения на аналитика:

• Регулярное выделение времени на учёбу. 1 Освоить весь материал в сжатые сроки физически невозможно: нужно много читать, запоминать, создавать предсказательные модели, писать код, проводить эксперименты и улучшать их результаты. 1
• Необходимость правильно формулировать вопросы. 1 Чтобы получить нужный ответ и не тратить время впустую, нужно научиться правильно задавать вопросы. 1
• Самостоятельный поиск информации. 1 В интернете есть всё, но с нестандартными запросами придётся повозиться. 1
• Неудачи в экспериментах с данными. 1 Модель может не подойти для решения задачи, и результаты будут совсем не те, которые ожидали. 1
• Непонятность некоторых тем. 1 В таких ситуациях помогает переключиться, а позднее вернуться к занятиям — либо попросить помощи у ментора или у других студентов. 1

Несколько курсов, которые могут быть полезны для обучения на аналитика:

• «Профессия Data Analyst» от Skillbox. 2 На курсе учат общаться с заказчиком, выявлять проблемы бизнеса, проводить исследования и презентовать результат клиенту. 2 Практика максимально приближена к реальным задачам, а теорию рассказывают опытные эксперты со своими готовыми кейсами. 2
• «Аналитик данных» от «Яндекс Практикум». 2 На курсе есть теория, подкреплённая примерами из жизни, практика в тренажёре с быстрой обратной связью и учебные проекты с типичными для аналитика задачами. 2 Также можно поработать и над реальными проектами. 2
• «Аналитика продукта: куда уходят деньги компании» от «Нетологии». 2 Курс-симулятор позволяет даже специалисту без опыта провести маркетинговый и продуктовый анализы, определить эффективность инвестиций в тот или иной проект, научиться ставить цели и тестировать гипотезы, визуализировать воронку привлечения клиентов. 2

При выборе курса стоит отдавать предпочтение лицензированным учебным заведениям. 2