Обучение на аналитика больших данных: от переподготовки за 1,5 месяца до магистратуры

Разброс цен в этой подборке от 11 500 ₽ до 310 000 ₽: на одном краю удостоверение о повышении квалификации, на другом второе высшее. Срок тоже от полутора месяцев до четырёх лет. Ошибиться дорого в обе стороны: переплатить за университетскую программу, когда нужен был только Spark, или взять короткую переподготовку и обнаружить, что большие данные в ней проходят обзорно, без кластера и без кода. Ниже разбираем, как мы оценивали курсы, что подходит под какой сценарий, сколько это стоит и когда окупится.

Как мы оценивали курсы аналитиков big data: методология Checkroi

Каждая программа получает оценку по 10-балльной шкале. Складывается она из восьми критериев:

• актуальность стека: есть ли в программе Hadoop, Spark, распределённые хранилища и потоковая обработка, а не только Excel и Pandas;
• доля практики: работа с реальными наборами данных объёмом больше, чем помещается в память ноутбука;
• проекты для портфолио: сколько их, можно ли показать работодателю;
• преподаватели: практикующие аналитики и инженеры данных или методисты;
• отзывы выпускников на независимых площадках;
• содействие в трудоустройстве: гарантия по договору, карьерный центр или «консультация в подарок»;
• документ: удостоверение, диплом о переподготовке или диплом вуза;
• цена, рассрочка и длительность в пересчёте на месяц обучения.

Данные берём из программ на сайтах школ, договоров оферты и отзывов, цены синхронизируются со школами ежедневно. Финальный балл выставляет редактор, который читал программу целиком, а не парсер. Если хотите проверить курс самостоятельно, у нас есть чек-лист из 20 пунктов для проверки онлайн-курса перед покупкой.

Какой курс аналитика big data выбрать под вашу цель и бюджет

Если вы новичок без опыта

Нужна длинная программа с SQL и Python с нуля, а не переподготовка, которая считает, что вы это уже умеете. «Факультет Аналитики Big Data» в GeekBrains: 13 месяцев, гарантия трудоустройства, в стеке Python, SQL, Power BI, Tableau и машинное обучение. Второй вариант с той же логикой «с нуля до работы»: «Data scientist: тариф PRO» в Эдюсоне, 8–9 месяцев, гарантия трудоустройства, диплом и сертификат. Он шире, чем чистая аналитика больших данных, зато закрывает базу, без которой Spark не имеет смысла.

Если у вас есть бэкграунд в смежной области

Аналитик данных, разработчик или инженер поддержки, который уже пишет запросы: вам не нужны 13 месяцев. Переподготовка «Большие данные (big data)» в АПОК от 1 месяца или «Большие данные (big data)» в КИДПО от 1,5 месяцев дают диплом о профпереподготовке и системную теорию. Практику по Spark придётся добирать самим: открытыми датасетами и roadmap по Data Science, где расписано, что учить по месяцам.

Если нужна быстрая переквалификация до 3–4 месяцев

Две одинаковые по программе переподготовки: «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)» в ИПО и такая же в МИПО, по 4 месяца и 24 900 ₽, диплом о переподготовке. Отличие в кураторах: МИПО заявляет разбор кейсов, ИПО ограничивается карьерной консультацией. Ещё быстрее только «Работа с BIG DATA» в ЕЦО, но это повышение квалификации с удостоверением, а не смена профессии.

Если бюджет до 50–60 000 ₽

В эту сумму помещаются пять программ из 11: ЕЦО за 11 500 ₽, ИПО и МИПО по 24 900 ₽, КИДПО за 30 350 ₽, АПОК за 32 980 ₽. Все они дистанционные, все дают документ государственного образца о ДПО. Чего в них нет: гарантий трудоустройства и глубокой практики на кластере. За эти деньги вы покупаете диплом и структуру, а портфолио собираете сами.

Если важен диплом вуза

Часть работодателей в госсекторе и банках смотрит на диплом о высшем образовании, а не на удостоверение ДПО. Тогда варианта два: бакалавриат «Искусственный интеллект и большие данные» в Синергии (320 000 ₽, от 3,5 лет) или второе высшее там же (440 000 ₽, 4 года), оба с гарантией трудоустройства. Промежуточный формат: двухлетняя «Аналитика больших данных» в karpov.courses за 310 000 ₽ в формате магистратуры, где 96 % студентов, по данным школы, находят работу во время или после обучения.

Сколько стоят курсы аналитиков big data и есть ли рассрочка

Цены в подборке: от 11 500 ₽ до 310 000 ₽, медиана 32 980 ₽. Медиана низкая, потому что половина программ это переподготовка в центрах ДПО, где платят за диплом и теорию. Полноценные курсы с наставником и проектами стоят 136 000–170 000 ₽, программы уровня магистратуры и вуза от 310 000 ₽.

Рассрочку обычно дают крупные школы: GeekBrains, Эдюсон и karpov.courses оформляют её через банк-партнёр на 12–36 месяцев, условия на день покупки смотрите в карточке курса. Центры ДПО чаще работают по предоплате, но их программы и стоят как один платёж по рассрочке. Отдельно помните про налоговый вычет 13 % за обучение: у всех школ в подборке есть образовательная лицензия, а это единственное условие для возврата.

Сколько учиться на курсах аналитиков big data

Разброс от 1 месяца до 4,5 лет, и это три разных продукта. Переподготовка в ДПО-центрах (АПОК, КИДПО, ИПО, МИПО) идёт от 1 до 4 месяцев: лекции в записи, тесты, итоговая работа. Курсы школ (Эдюсон, GeekBrains) занимают 8–13 месяцев, потому что учат с нуля и включают проекты с проверкой наставника. Магистратура и высшее у karpov.courses и Синергии это 2–4,5 года с сессиями.

По нагрузке: переподготовку можно закрыть за 5–6 часов в неделю параллельно с работой. Длинные курсы школ рассчитаны на 8–12 часов в неделю, и если вы тянете их на 4 часах, срок вырастет вдвое, а доступ к наставнику у большинства школ ограничен по времени.

Что входит в программу курсов аналитиков big data

Если свести программы всех 11 подборки, получится такой каркас. Базовый слой: SQL для выборок и агрегаций и Python с Pandas, NumPy, Matplotlib. Без него в большие данные не пускают ни в одной программе. Слой распределённых вычислений: Hadoop, HDFS и Spark, у Синергии сюда добавляются TensorFlow и PyTorch. Слой аналитики: статистика, A/B-тесты, машинное обучение на уровне «обучить модель и объяснить результат». Слой представления: Power BI, Tableau, у GeekBrains ещё Grafana и Linux для работы с серверами.

В программах ДПО-центров часть этого каркаса заменена на управленческие модули: у АПОК это бизнес-планирование и управление проектами, у ИПО и МИПО половина программы про интернет вещей. Это не минус, если вы идёте за дипломом руководителя направления, но аналитику на Spark там научат меньше, чем в GeekBrains.

Чему вы научитесь и какое портфолио соберёте

После длинного курса у выпускника обычно есть три-четыре проекта: витрина данных на SQL, ноутбук с разведочным анализом большого набора данных, модель прогноза оттока или спроса и дашборд в Power BI или Tableau. У GeekBrains и Эдюсона проекты проверяет наставник, у ДПО-центров итоговая работа одна и оценивается формально.

С таким портфолио идут на позиции junior-аналитика данных и стажёра в аналитику больших данных в ритейле, финтехе, телекоме и маркетплейсах. Вакансии искать на hh.ru и в телеграм-каналах компаний, где в требованиях стоят Spark и Hadoop. Если по итогам курса вас больше тянет к пайплайнам, чем к отчётам, посмотрите roadmap дата-инженера от SQL до Airflow: часть стека совпадает.

Помогают ли школы с трудоустройством на позицию аналитика big data

Гарантия трудоустройства по договору есть у четырёх программ: GeekBrains, Эдюсон и обе программы Синергии. Гарантия везде условная: нужно сдать все проекты в срок, откликаться на вакансии из карьерного центра и проходить собеседования. Не нашли работу за оговорённый срок при выполненных условиях: возврат денег или продление обучения, детали в оферте школы.

karpov.courses гарантии не даёт, но публикует статистику: 96 % студентов находят работу во время или после обучения. У ДПО-центров содействия нет: ИПО и МИПО дают карьерную консультацию, АПОК и КИДПО только документ. На результат влияет одно: портфолио и умение рассказать о нём на собеседовании. Карьерный центр помогает с резюме и откликами, но за вас Spark на интервью не объяснит.

Какой документ вы получите: сертификат или диплом гособразца

В подборке четыре типа документов. Удостоверение о повышении квалификации (ЕЦО): подтверждает, что вы прослушали программу до 250 часов. Диплом о профессиональной переподготовке (ИПО, МИПО, АПОК, КИДПО, а также Эдюсон и karpov.courses): даёт право на новую профессию, вносится в федеральный реестр ФИС ФРДО. Сертификат школы (GeekBrains, Эдюсон): подтверждает прохождение курса, юридического веса не имеет. Диплом о высшем образовании (Синергия): бакалавр или второе высшее.

Работодателю в коммерческой компании нужен ваш проект на GitHub и ответы на вопросы про партиционирование в Spark, а не корочка. Диплом важен в госсекторе, банках с внутренними регламентами и при переезде, где документ проверяют. Выбирайте документ под свой сценарий, а не «на всякий случай».

Окупаемость обучения на аналитика big data

Джуниор в аналитике больших данных в России получает 80–100 тысяч рублей в месяц, мидл 120–200 тысяч, цифры по грейдам разбираем в обзоре профессии. Медианная программа из подборки за 32 980 ₽ отбивается первой же зарплатой. Длинный курс GeekBrains за 170 000 ₽ это две джуниорские зарплаты, Эдюсон за 136 395 ₽ полторы. Магистратура karpov.courses за 310 000 ₽ окупается за 3–4 месяца работы, но стартовать вы будете позже на два года.

Считать выгоду честно надо не по цене курса, а по разнице зарплат до и после. Аналитик данных на обычных таблицах и аналитик больших данных различаются в вилке на 20–40 % на одном грейде за счёт Spark и распределённых систем. Актуальные цифры смотрите в разборе зарплат аналитика данных и в статье о доходах дата-сайентистов: обе профессии соседи по рынку, и вилки там свежие.

Смежные профессии: куда смотреть ещё

Аналитик больших данных сидит в одной команде с инженером данных, дата-сайентистом и BI-аналитиком, и половина стека у них общая: SQL, Python, Spark. Поэтому часть студентов после первого курса уходит в соседнюю роль, где им интереснее задачи или проще вход. Ниже профессии, между которыми чаще всего выбирают.

• Аналитик данных: та же аналитика, но на объёмах, которые помещаются в обычную базу, вход проще, а курсов аналитика данных в каталоге в разы больше.
• Data Scientist: строит модели на тех же данных, которые аналитик big data готовит и описывает, ближе к математике, дальше от отчётов. Смотрите также курсы Data Scientist.
• Дата-инженер: собирает пайплайны и кластеры, на которых потом считает аналитик, роль для тех, кому ближе код, чем выводы. Курсы собраны на странице дата-инженера.
• SQL-аналитик: узкая роль на запросах и витринах, частый первый шаг перед большими данными.
• ML-инженер: доводит модели до продакшена, обычно вырастает из аналитика или дата-сайентиста с сильным Python.

Если нужны курсы шире, чем одна профессия, весь раздел аналитики больших данных лежит в отдельной подборке, а курсы, где большие данные идут одним из модулей, собраны по навыку Big Data.