Обучение на Аналитика Данных с нуля: [ТОП-16] онлайн-курсов по анализу данных +Бесплатные

Аналитик данных — это специалист, который собирает, обрабатывает и интерпретирует данные, помогая компаниям принимать обоснованные решения. Обучение на аналитика данных с нуля сегодня доступно каждому: не требуется техническое образование или опыт в IT, достаточно выбрать подходящий формат и программу. Онлайн-курсы по анализу данных позволяют освоить профессию пошагово, в удобном темпе и с упором на практику. Мы составили рейтинг, в который вошли лучшие программы обучения аналитике данных — от платных до бесплатных курсов, подходящих для старта с нуля. В подборке представлены онлайн-курсы аналитика данных с актуальными инструментами, реальными кейсами и поддержкой преподавателей. Этот обзор поможет выбрать обучение на аналитика данных, сравнить форматы, уровень подготовки и понять, какие курсы подойдут для входа в профессию и дальнейшего развития.

Рейтинг курсов обучения на аналитика данных

1. Аналитик данных — Eduson Academy
2. Mini-MBA: Аналитик данных — SF Education
3. Профессия: Аналитик данных — ProductStar
4. Аналитик данных с нуля до PRO — Skillfactory
5. Аналитик данных — Skypro
6. Hard Аналитика данных — Karpov.courses
7. Аналитик данных с нуля — Karpov.Courses
8. Симулятор аналитика — Karpov.Courses
9. Аналитик данных — SF Education
10. Аналитик данных: расширенный курс — Нетология
11. Онлайн-курс Аналитик данных — Бруноям
12. Инструменты аналитики данных — Eduson Academy
13. Курс «Аналитик данных» — Онлайн-школа программирования Хекслет
14. Аналитик данных — Яндекс Практикум
15. Data Scientist с нуля до Junior — Skillbox
16. Профессия Data Scientist c AI — GeekBrains

Бесплатные курсы 

• Анализ данных в R, бесплатно – Stepik
• Анализ данных просто и доступно – Stepik

Отличительные преимущества каждого курса на аналитика данных

• Eduson Academy: Бессрочный доступ к материалам, много практики и симуляторов, удобный гибкий график без дедлайнов.
• SF Education (Mini-MBA): Международный диплом, сквозной проект и индивидуальные онлайн-встречи.
• ProductStar: Продолжительная программа с возможностью стажировки и сильной карьерной поддержкой.
• Skillfactory: Углублённое обучение с продвинутыми темами и большим количеством практики.
• Skypro: Гарантия трудоустройства на индивидуальном тарифе и детальное сопровождение наставников.
• Karpov.courses (Hard Аналитика данных): Для продвинутых: работа с DWH, Spark и ClickHouse, сильный практический фокус.
• Karpov.courses (Аналитик данных с нуля): Оптимален для старта, быстрый вход в профессию и насыщенное портфолио проектов.
• Karpov.courses (Симулятор аналитика): Краткий, интенсивный курс на 2 месяца с акцентом на практику и аналитику в стиле компании.
• SF Education (базовый курс): Международный сертификат HISTES, подходящий формат для совмещения с работой.
• Нетология: Доступ после 19:00, программа с нейросетями и сильная карьерная поддержка.
• Бруноям: Живые вебинары, общение в чатах и обратная связь от преподавателей в небольших группах.
• Хекслет: Упор на лайвкодинг, командные проекты и стажировка с гарантией.
• Яндекс Практикум: Спринты, кейсы от работодателей и активная карьерная поддержка.
• Skillbox (Data Scientist): Подходит для изучения с нуля, много командной практики и акцент на машинное обучение.
• GeekBrains: Интенсив с 450 часами практики, включение AI и работа с Yandex Cloud.

1. Аналитик данных — Eduson Academy

• Официальный сайт: eduson.academy
• Цена обучения: рассрочка на 24 месяца от 4 156 руб/мес (с учетом скидки) в зависимости от тарифа.
• Формат: видеолекции, тренажёры, практические задания, проекты, симуляторы SQL и Python, консультации кураторов и экспертов.
• Продолжительность: 8 месяцев (доступ к материалам — бессрочный).
• Документ: диплом о профессиональной переподготовке и диплом Академии Eduson.
• Для кого подходит курс: новичкам без опыта, начинающим аналитикам, специалистам из смежных сфер, желающим освоить навыки работы с данными.

Особенности курса:

Программа помогает освоить профессию аналитика в комфортном графике обучения: занятия проходят онлайн, без жёстких дедлайнов, что позволяет совмещать курс с работой. Студенты научатся анализировать данные, разберутся в методах машинного обучения и освоят ключевые инструменты визуализации. В программу включены практические кейсы, работа с массивами данных и создание аналитических отчётов для бизнеса. Участники закрепляют навыки через реальные проекты, изучают запросы SQL и библиотеки Python, учатся обрабатывать данные и строить модели машинного анализа. Платформа предлагает поддержку личного куратора, быстрые ответы и детальную обратную связь, что помогает успешно пройти все этапы обучения. После окончания курса слушатели смогут применять знания на реальных задачах и перейти к работе с продуктовой аналитикой или BI-платформами.

Краткая программа обучения:

• Введение в профессию: задачи аналитика, направления развития, ключевые компетенции.
• Основы статистики и теории вероятностей: проверка гипотез, интерпретация результатов, статистические методы.
• Excel и Google Таблицы: функции, сводные таблицы, визуализация данных, работа с большими наборами информации.
• SQL для анализа: базовые и продвинутые запросы, фильтрация, агрегирование, работа с базами данных.
• Python для аналитики: синтаксис, библиотека Pandas, обработка данных, визуализация, модели машинного анализа.
• Power BI и инструменты BI: дашборды, интерактивные отчёты, построение визуализаций и аналитических моделей.
• Маркетинговая и продуктовая аналитика: метрики, сегментация пользователей, анализ поведения.
• A/B-тестирование: постановка гипотез, выбор метрик, оценка результатов.
• Итоговый проект: анализ данных приложения, построение метрик и подготовка предложений для развития продукта.

Преимущества:

• Практические задания основаны на реальных кейсах компаний.
• Личный куратор и быстрые ответы на вопросы на протяжении всего обучения.
• Участники получают доступ к материалам и обновлениям курса навсегда.
• Гибкий онлайн-формат обучения подходит слушателям с любым уровнем подготовки.
• Карьерная поддержка: помощь в создании резюме, подготовка к собеседованиям и отправка откликов партнёрам.
• Большой объём практики: тренажёры, симуляторы SQL и Python, проекты для портфолио.
• Документы государственного образца после успешного завершения курса.

Отзывы учащихся:

Студенты отмечают качественную подачу материала, простые объяснения и большое количество практики. Пользователи пишут, что кураторами даётся развёрнутая обратная связь, благодаря которой обучение проходит быстрее и понятнее. Многие подчёркивают удобный формат — можно проходить курс в своём темпе и возвращаться к урокам в любой момент. В отзывах также выделяют актуальность содержания, регулярные обновления модулей и полезные примеры, основанные на задачах компаний.

2. Mini-MBA: Аналитик данных — SF Education

• Официальный сайт: sf.education
• Цена обучения: беспроцентная рассрочка на 18 месяцев от 8 331 руб/мес (с учетом скидки).
• Формат: видеоуроки, практические задания, тесты, вебинары, разборы кейсов, индивидуальные онлайн-встречи.
• Продолжительность: 4–7 месяцев в онлайн-формате.
• Документ: международный диплом ЕС и диплом установленного образца.
• Для кого подходит курс: начинающим аналитикам, специалистам смежных сфер, студентам, тем, кто хочет освоить профессию и перейти в сферу работы с данными.

Особенности курса:

Программа помогает студентам научиться анализировать данные, работать с BI-платформами и изучить основы программирования Python. Обучение включает последовательное освоение базовых навыков, работу с аналитическими инструментами и разбор реальных кейсов. Участники проходят практические задания, изучают методы анализа, знакомятся с Power BI и учатся применять знания для задач бизнеса. Каждый блок усиливает навыку самостоятельной обработки информации, построения визуализаций и формирования аналитического отчета. В процессе обучения студенты научатся собирать массивы данных, работать с запросами SQL, строить интерактивные графики и интерпретировать результаты. По итогам прохождения обучения слушатели смогут применять инструменты визуализации, анализировать рынок и выполнять задачи, которые помогают бизнесу принимать решения.

Краткая программа обучения:

• Введение в индустрию: карьерные возможности, задачи аналитика, основные метрики.
• Excel и Google Таблицы: функции, обработка данных, сводные таблицы, визуализация информации.
• Power BI и Power Query: создание интерактивных отчетов, построение дашбордов.
• SQL для аналитиков: работа с базами данных, оптимизация аналитических запросов, практика с реальными наборами данных.
• Python: изучение синтаксиса, библиотеки Python для анализа, работа с Pandas и визуализация данных.
• Data Science: основы машинного обучения, модели машинного анализа, применение алгоритмов.
• Юнит-экономика и бизнес-аналитика: финансовые модели, анализ продуктовых метрик.
• DevOps и API: работа с API-сервисами, взаимодействие с данными, базовые навыки деплоя.
• Soft Skills и карьерный модуль: подготовка резюме, разбор собеседований, путь к позиции аналитика.

Преимущества:

• Доступ ко всем материалам и обновлениям навсегда.
• Большой объем практики с реальными задачами и кейсами.
• Персональная поддержка экспертов и быстрые ответы на вопросы.
• Сквозной проект, приближенный к рабочим задачам продуктовых аналитиков.
• Карьерный центр помогает выпускнику подготовиться к трудоустройству.
• Гибкий график обучения, удобный для совмещения с работой.
• Возможность освоить основные инструменты визуализации и создать портфолио.
• Международная аккредитация программы и признание работодателями.

Отзывы учащихся:

Студенты отмечают сильный практический блок, понятные объяснения и поддержку кураторов. Среди плюсов чаще всего выделяют удобный формат обучения, большое количество реальных кейсов, помощь в поиске работы и структурированную подачу сложных тем. Многие выпускники подчеркивают, что после окончания курса смогли уверенно работать с SQL, освоить Power BI и использовать Python в аналитических проектах.

3. Профессия: Аналитик данных — ProductStar

• Официальный сайт: productstar.ru
• Цена обучения: от 139 200 рублей (с учетом скидки) в зависимости от тарифа, рассрочка на 36 месяцев от 3 867 руб/мес.
• Формат: видеоуроки, домашние задания, проекты, сессии вопрос-ответ, консультации, стажировка (в зависимости от тарифа).
• Продолжительность: 12–14 месяцев.
• Документ: диплом о профессиональной переподготовке или сертификат.
• Для кого подходит курс: новичкам, желающим освоить сферу аналитики, студентам, специалистам из смежных направлений и всем, кто хочет перейти в IT.

Особенности курса:

Программа помогает освоить профессию аналитика с нуля и выйти на рынок с готовыми проектами. Обучение построено так, чтобы студенты научились анализировать данные в удобном онлайн-формате и применяли материалы на практике уже в первых заданиях. Участники работают с таблицами, аналитическими инструментами, BI-платформами и изучают язык Python для решения задач бизнеса. В процессе обучения студенты получают базовые навыки и постепенно переходят к более сложным темам, включая работу с SQL и продуктовой аналитикой. Особое внимание уделено задачам из реальных кейсов компаний, что помогает быстрее освоить основные инструменты. Выпускники отмечают удобный график обучения и поддержку менторов, которые сопровождают на всех этапах. Учебный процесс подходит тем, кто совмещает работу и обучение и хочет уверенно войти в сферу data.

Краткая программа обучения:

• Базовые инструменты: работа в Excel и Google Таблицах, визуализация данных и подготовка аналитических отчетов.
• Метрики и аналитика: расчет продуктовых метрик, создание дашбордов, интерпретация результатов и проверка гипотез.
• SQL и BI-системы: построение аналитических запросов, создание отчетов, настройка моделей данных и работа с DataLens.
• Python и ETL-инструменты: обработка данных, автоматизация процессов, применение библиотек и подготовка проектов для портфолио.

Преимущества:

• Поддержка менторов и карьерного центра до и после завершения обучения
• Работа над реальными проектами, которые добавляются в портфолио
• Современные аналитические инструменты и пошаговые модули
• Гибкий формат, позволяющий совмещать обучение с работой
• Доступ к комьюнити специалистов и свежим вакансиям
• Возможность пройти стажировку у партнеров школы
• Актуальный контент, пересматриваемый под требования рынка

Отзывы учащихся:

Студенты часто отмечают понятную подачу материалов, высокую квалификацию преподавателей из Яндекса, Skyeng, Amazon и других компаний. Среди основных плюсов выделяют поддержку кураторов, полезные практические задания и помощь карьерного центра. Многие рассказывают, что трудоустроились еще до окончания курса и получили хороший старт благодаря проектам, выполненным в процессе обучения.

4. Аналитик данных с нуля до PRO — Skillfactory

• Официальный сайт: skillfactory.ru
• Цена обучения: рассрочка на 36 месяцев от 4 895 руб/мес (с учетом скидки) в зависимости от тарифа.
• Формат: видеоуроки, практические задания, тренажёры, тесты, проекты, вебинары, консультации с менторами.
• Продолжительность: 14 месяцев.
• Документ: диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.
• Для кого подходит курс: новичкам, аналитикам начального уровня, специалистам из IT, финансов, маркетинга и тем, кто хочет освоить новую специализацию.

Особенности курса:

Программа охватывает полный путь подготовки специалиста: от получения базовых навыков до работы с продвинутыми аналитическими инструментами. В ходе обучения слушатели смогут освоить python, изучить библиотеки python для обработки информации, укрепить понимание статистических методов и научиться анализировать массивы данных. Материалы построены так, чтобы студент постепенно выходил на уровень, позволяющий уверенно решать задачи бизнеса и строить аналитический отчёт для разных сфер. Практические блоки включают работу с power bi и bi платформы, что помогает научиться применять инструменты визуализации и визуализировать данные в виде интерактивных графиков. Благодаря реальным проектам студенты научатся собирать данные, проводить анализ, интерпретировать результаты и формулировать выводы, которые помогают бизнесу принимать решения. Гибкий график обучения позволяет совмещать занятия с работой, а форматом обучения предусмотрены консультации опытных специалистов. Выпускники получают доступ ко всем образовательным материалам и могут развивать навыку в удобном темпе. После окончания обучения предусмотрена помощь карьерного центра.

Краткая программа обучения:

• Основы аналитики: типы аналитических задач, бизнес-модели, развитие аналитического мышления.
• Google Таблицы и статистика: первичная обработка данных, сводные таблицы, функции excel, статистические методы.
• E-commerce аналитика: продуктовые метрики, юнит-экономика, инструменты аналитики, создание отчётов.
• SQL: язык sql, запросы sql, соединение таблиц, агрегации, аналитические запросы.
• Power BI: создание интерактивных отчётов, визуализация информации и построение дашбордов.
• GameDev аналитика: сегментация пользователей, воронки, анализ поведения.
• Python для анализа данных: основы программирования python, библиотеку pandas, методы анализа.
• On-Demand модель: исследования спроса, A/B-тесты, оценка эффективности функций.
• Специализация: маркетинговую аналитику или продуктовую аналитику с практикой на реальных кейсах.

Преимущества:

• Глубокий упор на практику и реальных проектов, что позволяет освоить профессию и выйти на рынок с портфолио.
• Студенты научатся обрабатывать крупные наборы данных и применять полученные знания в любых направлениях бизнеса.
• Формат онлайн обучения доступен в любой удобный график, что подходит слушателям с разным уровнем подготовки.
• Поддержка менторов и карьерного центра помогает успешно пройти этапы обучения и подготовиться к поиску работы.
• Доступ к инструментам анализа и современным технологиям, включая power bi, python и сервисы аналитики.
• Программа включает этапы обучения от простых инструментов до моделей машинного анализа и продвинутых методов.
• После успешном прохождении курса выпускники получают дипломы и сертификаты, подтверждающие квалификацию.

Отзывы учащихся:

В открытых источниках студенты часто отмечают высокий уровень преподавателей, быстрый отклик менторов и удобный онлайн формат обучения. Среди плюсов также выделяют практические задания, большое количество реальных кейсов и понятную подачу сложных тем. Многие пишут, что уже после окончания курса смогли устроиться на первые позиции аналитика и применяют полученные знания в работе.

5. Аналитик данных — Skypro

• Официальный сайт: sky.pro
• Цена обучения: рассрочка на 36 месяцев от 4 266 руб/мес (с учетом скидки) в зависимости от тарифа.
• Формат: видеоуроки, домашние задания, тесты, консультации наставника, групповые встречи «вопрос-ответ».
• Продолжительность: зависит от выбранного тарифа и графика обучения.
• Документ: диплом о профессиональной переподготовке.
• Для кого подходит курс: для новичков без опыта, желающих освоить аналитику данных, сменить профессию и получить практические навыки для трудоустройства.

Особенности курса:

Программа ориентирована на освоение ключевых инструментов, которые помогают бизнесу принимать решения на основе цифр. Обучение проходит в онлайн-формате и сочетает теорию с практическими задачами, основанными на реальных кейсах. Студенты научатся анализировать данные, работать с запросами SQL, строить интерактивные графики и визуализировать результаты в BI-платформах. Большой блок посвящён тому, как использовать Python и его библиотеки для обработки массивов информации. В процессе обучения слушатели осваивают статистические методы, учатся формулировать гипотезы и проверять их на практике. Наставники с реальным опытом объясняют, как применять полученные знания в компаниях и как подготовиться к собеседованиям. По окончании обучения действует гарантия трудоустройства для индивидуального тарифа.

Краткая программа обучения:

• Основы анализа данных: знакомство с базовыми навыками и ключевыми метриками аналитики.
• Работа с SQL: написание аналитических запросов и сбор необходимых наборов данных.
• Python для аналитики: изучение Python, библиотек pandas и инструментов для обработки информации.
• Статистический анализ: методы проверки гипотез и интерпретация результатов.
• Визуализация данных: создание интерактивных отчётов, работа с Power BI и другими сервисами аналитики.
• Практические проекты: решения задач бизнеса, моделирование процессов и подготовка аналитического отчёта.

Преимущества:

• Доступ к материалам сохраняется навсегда, включая обновления программы.
• Поддержка наставников и кураторов на каждом этапе обучения.
• Реальные проекты в портфолио, которые помогают при поиске работы.
• Возможность совмещать обучение с работой благодаря гибкому графику.
• Гарантия трудоустройства на индивидуальном тарифе.
• Карьерные консультации и помощь в подготовке резюме.
• Практические блоки, построенные на задачах из компаний Яндекс, JetBrains и Skyeng.
• Дополнительные материалы и бонусные занятия для усиления навыков.

Отзывы учащихся:

Студенты часто отмечают, что обучение проходит понятно и структурировано, а наставники подробно объясняют сложные темы. Выпускники говорят, что курс помог им освоить новые инструменты, уверенно работать с данными и успешно пройти собеседования. Среди плюсов также называют практические задания, удобный формат и поддержку карьерного центра, который помогает выйти на рынок труда с готовым портфолио.

6. Hard Аналитика данных — Karpov.courses

• Официальный сайт: karpov.courses
• Цена обучения: 129 000 рублей (с учетом скидки), рассрочка на 24 месяца от 7 017 руб/мес.
• Формат: видеоуроки, домашние задания, проекты, тесты, практика на реальных данных, консультации, проверка работ.
• Продолжительность: около 6 месяцев.
• Документ: сертификаты на русском и английском языках.
• Для кого подходит курс: аналитикам уровня junior+, BI-специалистам, продуктовым аналитикам и тем, кто хочет освоить профессию аналитика и вырасти до middle-уровня.

Особенности курса:

Учебный процесс построен на практических задачах, которые помогают научиться анализировать данные и применять статистические методы в рабочих ситуациях. Студенты осваивают python, учатся работать с аналитическими инструментами, формировать корректные запросы SQL и настраивать инструменты визуализации. Программа подходит тем, кто хочет развивать практических навыков и научиться использовать современные BI-платформы. В процессе занятий разрабатываются дашборды, проводятся эксперименты и создаются модели машинного обучения, что позволяет глубже понять потребности бизнеса. Формат обучения включает работу с большими массивами данных и проектами, основанными на реальных кейсах компаний. Студенты получают опыт взаимодействия с DWH-командами и развивают навыку коммуникации. По окончании обучения формируется портфолио, которое помогает трудоустройству.

Краткая программа обучения:

• Отчетность и продуктовый подход: разбор структуры дашбордов, создание карт и сценариев визуализации информации.
• Работа с DWH и большими данными: освоение Spark, S3, ClickHouse, понимание архитектуры хранилищ.
• Эксперименты: продвинутые методики анализа, постановка гипотез и интерпретация результатов.
• Машинное обучение: основы алгоритмов, построение и проверка моделей.

Преимущества:

• Обучение проходит на данных, близких к рабочим кейсам.
• Преподаватели — действующие специалисты из крупных компаний.
• Практическая структура заданий помогает быстрее освоить основные инструменты и применять знания в задачах бизнеса.
• Развитие навыков работы с объемами данных и аналитических решений.
• Формирование портфолио для уверенного старта карьеры.
• Поддержка кураторов и экспертов в течение всего периода обучения.
• Гибкий график обучения и доступ ко всем материалам.

Отзывы учащихся:

Студенты отмечают, что обучение помогает разобраться в сложных методах анализа и научиться применять знания в реальных проектах. Чаще всего хвалят практическую направленность, понятные объяснения преподавателей и возможность работать с большими объемами данных. Многие подчеркивают, что курс усиливает позиции на рынке труда и помогает получить повышение или новую должность в сфере аналитики.

7. Аналитик данных с нуля — Karpov.Courses

• Официальный сайт: karpov.courses
• Цена обучения: от 99 100 рублей (с учетом скидки) в зависимости от тарифа, рассрочка на 24 месяца от 5 801 руб/мес.
• Формат: видеоуроки, текстовые конспекты, домашние задания, практические проекты, поддержка кураторов и экспертов, карьерное сопровождение.
• Продолжительность: 5,5 месяцев.
• Документ: сертификат на русском и английском языках.
• Для кого подходит курс: новичкам, маркетологам, менеджерам, начинающим продуктовым и финансовым аналитикам, тем, кто хочет освоить навыки работы с данными и перейти в цифровые профессии.

Особенности курса:

Программа помогает освоить профессию аналитика и научиться анализировать большие массивы данных, применять Python и SQL для решения прикладных задач и создавать визуальные отчёты. Студенты учатся работать с продуктовой аналитикой, разбирать реальные кейсы и проводить исследовательские проекты, которые помогают бизнесу принимать решения. В процессе обучения используется современная инфраструктура, включающая инструменты визуализации, библиотеки Python и платформы для аналитических запросов. Формат обучения онлайн, а график обучения гибкий — можно совмещать учёбу с любой занятостью. Студенты получают практические навыки работы с аналитическими инструментами, проходят модули по статистике, A/B-тестам и изучают методы анализа данных, применяемые продуктовых аналитиков. После окончания обучения участники могут претендовать на трудоустройство, так как курс ориентирован на реальные задачи бизнеса.

Краткая программа обучения:

• SQL: работа с базами данных, составление запросов, использование оконных функций и аналитических инструментов.
• Python: изучение языка программирования, библиотек Pandas и NumPy, применение Python для обработки данных.
• Git: основы контроля версий и командной работы.
• Теория вероятностей: ключевые принципы и применение вероятностных моделей.
• Статистика: статистический анализ, проверка гипотез, понимание p-value и доверительных интервалов.
• Продуктовая аналитика и A/B-тесты: выбор метрик, проведение экспериментов, интерпретация результатов.
• BI и визуализация: построение дашбордов, работа с DataLens и другими BI-платформами.
• Финальный проект: самостоятельное решение задачи с использованием Airflow и интеграцией данных.

Преимущества:

• Программа построена на реальных задачах, которые решают аналитики в крупных компаниях.
• Поддержка экспертов и оперативные ответы на вопросы на протяжении всего обучения.
• Более 10 проектов для формирования портфолио и дальнейшего трудоустройства.
• Карьерная помощь: разбор резюме, рекомендации HR, доступ к вакансиям партнёров.
• Гибкий онлайн формат, который позволяет проходить обучение в удобном темпе.
• Доступ ко всем материалам остаётся после окончания курса.
• Возможность участия в программе стажировок с шансом получить оффер.
• Обновление учебных модулей с учётом требований рынка и отзывов студентов.

Отзывы учащихся:

Студенты часто отмечают сильный блок по Python и SQL, большое количество практики и понятные объяснения сложных тем. Многим нравится поддержка кураторов, которые помогают разобраться с заданиями и дают подробную обратную связь. Отмечают, что курс помогает уверенно освоить работу с данными, подготовиться к собеседованиям и устроиться на первую позицию аналитика. Выпускники говорят, что реальные проекты из программы помогли им быстрее адаптироваться в новой профессии и получать первые офферы от работодателей.

8. Симулятор аналитика — Karpov.Courses

• Официальный сайт: karpov.courses
• Цена обучения: 88 400 рублей (с учетом скидки), рассрочка на 24 месяца от 5 171 руб/мес.
• Формат: видеолекции, домашние задания, практические задачи, проектная работа, индивидуальный фидбек.
• Продолжительность: 2 месяца онлайн формата.
• Документ: сертификаты на русском и английском языках.
• Для кого подходит курс: начинающим и действующим аналитикам, желающим укрепить базовые навыки и получить опыт решения реальных задач.

Особенности курса:

Программа помогает освоить инструменты визуализации, научиться анализировать данные и работать с продуктовой аналитикой в условиях, максимально приближенных к задачам компании. Участники используют Python, библиотеки Python, запросы SQL и актуальные BI-платформы. Все задания построены на реальных кейсах, где требуется анализировать данные, строить гипотезы и применять статистические методы. Студенты научатся обрабатывать большие массивы данных, создавать продуктовые отчеты и работать с инфраструктурой ClickHouse, Airflow и Superset. Каждый получает практический опыт запуска A/B-тестов, построения ETL-потоков и разработки автоматизированных алертов. Формат обучения сочетает самостоятельную работу и поддержку опытных специалистов, что позволяет быстрее освоить профессию аналитика. После окончания обучения слушатели уверенно применяют методы анализа и умеют интерпретировать данные для задач бизнеса.

Краткая программа обучения:

• BI-направление: создание dashboard-отчетов, подключение к базам данных, работа с ClickHouse и визуализация информации в Superset.
• Статистика и A/B-тесты: статистические гипотезы, симуляции A/A-тестов, анализ экспериментов, применение моделей машинного прогнозирования.
• Автоматизация: построение ETL-процессов, настройка Airflow, создание Telegram-бота и систем алертов.
• Практические задачи: поиск аномалий, анализ продуктовых метрик, разработка аналитического решения на основе реальных данных.
• Работа с Git: базовые команды, ведение репозитория, взаимодействие с проектной инфраструктурой.

Преимущества:

• Практическое обучение на реальных кейсах без лишней теории.
• Индивидуальная обратная связь и проверка всех практических задач специалистами.
• Доступ к рабочей инфраструктуре: сервер, базы данных, инструменты визуализации и автоматизации.
• Построение портфолио из девяти проектов, подходящих для начала карьеры.
• Помощь карьерного центра: рекомендации, разбор резюме, доступ к вакансиям.
• Материалы остаются с выпускниками после окончания курса.
• Гибкий график обучения, который легко совмещать с работой.

Отзывы учащихся:

Студенты чаще всего отмечают большое количество практики, чёткую структуру занятий и профессионализм преподавателей. Многие говорят, что обучение помогло научиться применять знания в реальных проектах и уверенно работать с SQL, Python и BI-платформами. Среди плюсов также называют детальный фидбек, поддержку кураторов, удобный формат и рост приглашений на собеседования после доработки резюме с карьерным центром. Выпускники подчеркивают, что полученный опыт помогает быстрее устроиться на позицию аналитика и чувствовать себя уверенно при выполнении рабочих задач.

9. Аналитик данных — SF Education

• Официальный сайт: sf.education
• Цена обучения: рассрочка на 18 месяцев от 4 622 руб/мес (с учетом скидки).
• Формат: видеоуроки, практические задания, тесты, вебинары, разборы кейсов, сквозной проект, сопровождение куратора.
• Продолжительность: 4–7 месяцев.
• Документ: диплом гособразца и международный сертификат HISTES.
• Для кого подходит курс: новичкам без опыта, специалистам маркетинга, финансов и менеджмента, тем, кто хочет освоить аналитику данных и перейти на новую позицию.

Особенности курса:

Программа разработана для тех, кто хочет освоить профессию аналитика и уверенно работать с цифровыми данными. Студенты учатся разбираться в том, как специалисты анализируют данные, применяют инструменты визуализации и создают аналитические отчёты для задач бизнеса. Обучение строится поэтапно: от базовых навыков до работы с моделями машинного обучения и алгоритмами анализа. Программа помогает научиться применять библиотеки Python, выполнять запросы SQL и работать с BI-платформами. В процессе обучения слушатели постепенно переходят к реальным проектам и осваивают продуктовую аналитику. Практические задания позволяют научиться анализировать данные и интерпретировать результаты. После прохождения обучения студенты могут решить аналитическую задачу любой сложности, применяя современные инструменты. Формат ориентирован на тех, кто совмещает обучение с работой.

Краткая программа обучения:

• Индустрия и карьера: устройство рынка, направления сферы аналитики, роли аналитиков.
• Excel и Google Таблицы: формулы, функции, отчетность, построение интерактивных графиков.
• Power Query и Power BI: обработка данных, визуализация информации, создание дашбордов.
• SQL: работа с базами данных, написание аналитических запросов, оптимизация.
• Python: основы языка, библиотеки Python для анализа, практические задачи.
• Юнит-экономика и бизнес-анализ: метрики, прогнозирование, продуктовые показатели.
• Soft Skills и карьерный модуль: подготовка резюме, портфолио, разбор собеседований.
• Бонусные модули: VBA, описание бизнес-процессов, работа с API, анализ финансовых показателей.

Преимущества:

• Большая доля практики на основе реальных кейсов из бизнеса.
• Сквозной проект, формирующий портфолио выпускника.
• Персональная поддержка преподавателей и карьерного центра.
• Доступ к учебным материалам и обновлениям без ограничения по времени.
• Модули, помогающие освоить ключевые инструменты: SQL, Python, Power BI.
• Возможность гибко совмещать график обучения с работой.
• Поддержка в трудоустройстве и подготовке к техническим интервью.

Отзывы учащихся:

Студенты отмечают понятную подачу материала, детальные разборы ошибок и практическую пользу заданий. Многие пишут, что курс помог им научиться работать с SQL и Python с нуля, а обратная связь кураторов ускорила освоение сложных тем. Выпускники подчеркивают, что карьерный центр помогает подготовиться к собеседованиям, улучшить резюме и быстрее выйти на позицию Junior Analyst. Также часто отмечают удобный онлайн-формат и доступ ко всем материалам после окончания курса.

10. Аналитик данных: расширенный курс — Нетология

• Официальный сайт: netology.ru
• Цена обучения: 155 000 рублей (с учетом скидки), рассрочка на 36 месяцев от 4 532 руб/мес.
• Формат: онлайн-формат, видеолекции, практические задания, тренажёры по Python и SQL, вебинары, разборы кейсов, тесты, проекты.
• Продолжительность: от 12 месяцев.
• Документ: диплом о профессиональной переподготовке.
• Для кого подходит курс: новичкам без опыта, начинающим аналитикам, специалистам смежных сфер, желающим перейти в область работы с данными.

Особенности курса:

Учебная программа ориентирована на освоение практических навыков, позволяющих студентам уверенно работать с SQL, Python и инструментами визуализации. В процессе прохождения обучения участники разбирают реальные задачи бизнеса и учатся анализировать данные так, как это делают специалисты рынка. Формат обучения рассчитан на тех, кто хочет быстро освоить профессию аналитика и перейти на новую карьерную ступень. Студенты получают доступ к проектам партнёров и выполняют задания, максимально приближенные к рабочим. Дополнительно предусмотрена программа трудоустройства, включающая консультации, подготовку резюме и тренировочные собеседования. Обучение проходит в комфортном графике после 19:00, поэтому подойдёт тем, кто совмещает обучение с работой. Важная часть курса — освоение методов машинного анализа и навыков применения нейросетей. После завершения обучения участники уверенно работают с аналитическими инструментами и умеют создавать отчёты, помогающие бизнесу принимать решения.

Краткая программа обучения:

• Аналитическое мышление: разбор ключевых метрик, базовых подходов и задач аналитика.
• Разработка системы аналитики: логика сбора данных и построения структур отчётности.
• Основы статистики: статистические методы, проверка гипотез, интерпретация результатов.
• SQL и работа с данными: написание запросов SQL, получение данных, фильтрация массивов.
• Python: изучение библиотек Python, работа с pandas, анализ наборов данных.
• Визуализация: создание интерактивных графиков и отчётов, использование Power BI и DataLens.
• A/B-тестирование и Big Data: проверка гипотез, методы анализа больших массивов информации.
• Нейросети для анализа: применение ИИ в аналитических задачах, автоматизация рутинных этапов.

Преимущества:

• Доступ к практическим кейсам от крупных компаний и работа с реальными наборами данных.
• Возможность освоить Python и инструменты визуализации в удобном онлайн-формате.
• Участие в воркшопах с экспертами Яндекса, Сбера и Т-Банка.
• Поддержка карьерного центра: помощь в подготовке резюме, подборе вакансий и прохождении собеседований.
• Проекты для портфолио, подтверждающие профессиональные навыки и готовность к работе.
• Доступ к бонусным модулям: Excel, Google Таблицы, Soft skills и английский для аналитиков.
• Продвинутая программа с нейросетями, позволяющая повысить ценность специалиста на рынке труда.

Отзывы учащихся:

Выпускники отмечают высокую пользу практических заданий и удобную структуру обучения. Многие говорят, что смогли освоить профессию с нуля и уверенно применять полученные навыки в работе. Часто отмечают сильный преподавательский состав, понятные объяснения и подробные разборы задач. Положительные отзывы получает карьерная поддержка — студенты подчеркивают, что консультации помогли им быстрее пройти собеседования и получить первые предложения о работе.

11. Онлайн-курс Аналитик данных — Бруноям

• Официальный сайт: brunoyam.com
• Цена обучения: от 47 717  рублей (с учетом скидки) в зависимости от тарифа, рассрочка на 12 месяцев от 3 976 руб/мес.
• Формат: живые вебинары, видеоматериалы, домашние задания, проекты, чат с преподавателем, консультации (по тарифу).
• Продолжительность: 6 месяцев.
• Документ: сертификат школы или удостоверение о повышении квалификации (по тарифу).
• Для кого подходит курс: новичкам без опыта, специалистам смежных направлений и тем, кто хочет освоить профессию аналитика и выйти на junior-позицию.

Особенности курса:

Обучение строится вокруг практического опыта: студенты выполняют задания на основе реальных проектов и постепенно переходят от простых задач к более сложным. Программа включает работу с базами данных, визуализирует данные через современные BI-платформы и помогает научиться анализировать метрики, которые помогают бизнесу принимать решения. В процессе занятий слушатели изучают Python, SQL, методы анализа и учатся применять статистику на практике. Занятия проходят в небольших группах, что позволяет получать обратную связь напрямую от преподавателей. Этапы обучения продуманы так, чтобы студенты научились обрабатывать данные, собирать запросы SQL, строить интерактивные графики и уверенно разбираться в аналитических инструментах. По итогу участники способны работать с объёмами информации, создавать отчёты и применять знания в задачах разных сфер бизнеса. Формат даёт возможность совмещать обучение с работой, а карьерная поддержка помогает выйти на первые проекты.

Краткая программа обучения:

• Основы аналитики: главные подходы к работе с данными и ключевые понятия сферы аналитики.
• Python: типы данных, библиотеки Python, библиотека Pandas, основы программирования и применение к обработке массивов информации.
• SQL: работа с базами данных, написание аналитических запросов, построение выборок.
• Исследовательский анализ: изучение наборов данных, выявление закономерностей, проверка статистических гипотез.
• Статистика: статистические методы, базовые модели анализа, интерпретация данных.
• A/B-тестирования: настройка экспериментов, анализ результатов и выводы.
• Визуализация: создание отчётов через Power BI и Tableau, интерактивные графики.
• Прогнозирование: основы машинного обучения, анализ временных рядов, методы прогнозирования.
• Работа с большими данными: практические кейсы и этика обработки персональных данных.

Преимущества:

• Большая доля практики и проработка реальных задач.
• Поддержка наставников и преподавателей с опытом в аналитике.
• Постепенное освоение инструментов: от Python и SQL до BI-платформ.
• Доступ к карьерному центру и помощь с подготовкой к собеседованиям.
• Проекты для портфолио, которые можно показывать работодателям.
• Возможность обучения в удобном графике и онлайн формате.
• Гибкие тарифы и варианты оплаты, включая рассрочку.
• Материалы обновляются каждые три месяца с учётом требований рынка.

Отзывы учащихся:

Студенты чаще всего отмечают понятную подачу материала, доступные объяснения и внимательное отношение преподавателей. Похвалу получают практические задания, возможность разбирать ошибки в чате и работа с реальными кейсами. Многие выпускники подчёркивают, что после курса смогли устроиться на позицию аналитика или усилить навыки для перехода в новую сферу. Пользователи выделяют удобный график обучения и качественную поддержку карьерного центра.

12. Инструменты аналитики данных — Eduson Academy

• Официальный сайт: eduson.academy
• Цена обучения: беспроцентная рассрочка на 12 месяцев от 4 906 руб/мес (с учетом скидки).
• Формат: видеоуроки, практические задания, кейсы, тренажёры, поддержка куратора, финальный проект.
• Продолжительность: от 4 до 7 месяцев (в удобном графике).
• Документ: официальный диплом и удостоверение о повышении квалификации.
• Для кого подходит курс: начинающим и действующим аналитикам, маркетологам, продакт-специалистам, разработчикам и тем, кто хочет освоить профессию data-направления или улучшить навык работы с таблицами, SQL и Python.

Особенности курса:

Обучение помогает научиться анализировать большие массивы данных, работать с интерактивными отчётами и уверенно составлять аналитические запросы SQL. Студенты научатся применять современные инструменты визуализации и осваивают Power BI для построения понятных дашбордов. Программа выстроена так, чтобы слушатели могли освоить базовые навыки даже с нуля и перейти к работе с библиотеками Python без сложностей. Практика основана на реальных кейсах, которые позволяют лучше понять задачи бизнеса и научиться создавать отчёты, помогающие компаниям принимать решения. Учебный процесс адаптирован под любой удобный ритм, поэтому прохождение обучения можно совмещать с работой. Задания формируются так, чтобы учащиеся получали практические навыки, а куратор помогал справиться с вопросами по ходу программы. По окончании обучения слушатели получают документ установленного образца и могут укрепить своё портфолио реальными проектами.

Краткая программа обучения:

• SQL для работы с базами данных: проектирование структур, создание запросов, фильтрация данных, практика в тренажёре.
• Power BI для анализа: объединение источников, обработка данных, работа с DAX-выражениями.
• Power BI для визуализации: создание дашбордов, UI/UX-подходы, настройка диаграмм.
• Python для анализа данных: основы синтаксиса, библиотека Pandas, визуализация данных через Matplotlib.
• Excel и Google Таблицы: функции, формулы, Power Query, создание отчётов и дашбордов.
• Нейросети в работе аналитика: автоматизация задач, генерация кода, подготовка презентаций, применение ИИ-инструментов в ежедневной аналитике.
• Финальный проект: загрузка данных через SQL, анализ в Excel или Python, подготовка отчёта.

Преимущества:

• Доступ ко всем материалам и обновлениям остаётся навсегда.
• Поддержка куратора на протяжении года после старта.
• Практика на 23 кейсах, максимально приближённых к задачам компаний.
• Возможность освоить power-инструменты и научиться работать с данными в любом объёме.
• Программа соответствует требованиям работодателей и включает реальные проекты.
• Учебный процесс можно совмещать с работой благодаря гибкому графику.
• Обучение подходит специалистам с любым уровнем подготовки.

Отзывы учащихся:

Студенты отмечают удобный онлайн формат, большое количество практики и подробные разъяснения от кураторов. Многие подчеркивают, что обучение помогает быстро разобраться в инструментах аналитики данных и начать применять знания в работе уже во время курса. Выпускники пишут, что программа даёт умение уверенно работать в Excel, строить визуализации в Power BI и использовать Python для обработки данных. Часто хвалят финальный проект, который становится полноценной частью портфолио и помогает в трудоустройстве.

13. Курс «Аналитик данных» — Онлайн-школа программирования Хекслет

• Официальный сайт: ru.hexlet.io
• Цена обучения: 77 000 рублей (с учетом скидки), рассрочка на 24 месяца от 4 395 руб/мес.
• Формат: видеолекции, практические задания, лайвкодинг, вебинары, проекты, тесты, поддержка наставников.
• Продолжительность: 9 месяцев.
• Документ: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
• Для кого подходит курс: начинающим и работающим специалистам, желающим освоить профессию аналитика, перейти в IT или улучшить навыки.

Особенности курса:

Программа создана для тех, кто хочет освоить профессию data-аналитика и научиться применять инструменты анализа на практике. Обучение проходит в онлайн-формате с гибким графиком, а все материалы остаются доступными навсегда. Студенты научатся работать с аналитическими инструментами, освоят Python и SQL, BI-сервисы и библиотеки визуализации данных. В курс включены реальные проекты, которые пополнят портфолио. Обучение построено на решении практических задач из сферы бизнеса. Участники получают опыт коммерческой разработки в команде с другими IT-специалистами. После завершения — поддержка карьерного центра, помощь с резюме и собеседованиями, а также гарантированная стажировка.

Краткая программа обучения:

• Введение в аналитику: обзор профессии, базовые навыки и области применения.
• Основы SQL: написание аналитических запросов, работа с базами данных.
• Продвинутая аналитика на SQL: глубокая проработка данных, сегментации, агрегации.
• Визуализация данных: Superset и другие инструменты визуализации информации.
• Python для аналитики: Pandas, NumPy, matplotlib, автоматизация анализа.
• BI-инструменты: построение интерактивных дашбордов и отчетов.
• Бонус: курс по основам искусственного интеллекта и работе с API.
• Финальные проекты: продуктовая аналитика, маркетинговая аналитика, построение дашбордов.

Преимущества:

• До 80% практики — студенты учатся на реальных задачах бизнеса.
• Участие в коммерческих проектах во время прохождения курса.
• Стажировка и помощь в трудоустройстве после окончания курса.
• Развитие ключевых навыков для карьерного старта в аналитике.
• Персональная поддержка наставников, кураторов и HR-экспертов.
• Гарантия возврата денег при отсутствии результата.
• Возможность выбрать удобный формат оплаты и график обучения.
• Бонусы: доступ к Puzzle English, вторая профессия в подарок.

Отзывы учащихся:

Выпускники курса хвалят продуманную структуру, насыщенную практику и поддержку наставников. Особенно отмечают реальные проекты, которые дают уверенность и ценятся работодателями. Многие говорят, что обучение помогло не только освоить язык Python и SQL, но и научиться анализировать данные и визуализировать информацию с помощью BI-инструментов. Карьерная поддержка после окончания курса также получает высокие оценки.

14. Аналитик данных — Яндекс Практикум

• Официальный сайт: practicum.yandex.ru
• Цена обучения: 94 000 рублей (с учетом скидки), рассрочка на 36 месяцев от 3 837 руб/мес.
• Формат: онлайн-формат с интерактивными уроками, практическими заданиями, проектами, кейсами от работодателей, вебинарами и проверкой работ экспертами.
• Продолжительность: 7 месяцев (базовый тариф) или 11 месяцев (расширенный тариф).
• Документ: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
• Для кого подходит курс: новичкам без опыта в сфере аналитики, специалистам смежных направлений, людям, которые хотят освоить профессию аналитика и перейти в IT.

Особенности курса:

Обучение строится вокруг практики: студенты решают задачи, максимально приближённые к рабочим процессам специалистов, работающих с данными. Программа помогает освоить python в прикладных сценариях, научиться анализировать информацию и применять методы машинного обучения на простых примерах. Обучающиеся много работают с инструментами визуализации, разбирают продуктовую аналитику и учатся формировать выводы для бизнеса. Значительная часть занятий посвящена тому, как использовать аналитические инструменты в реальных проектах и как интерпретировать результаты. Студенты постепенно осваивают язык SQL, учатся строить интерактивные отчёты и работать с крупными массивами данных. Параллельно идёт подготовка к поиску работы: карьерный трек помогает собрать портфолио и подготовиться к собеседованиям. Обучение проходит в структурированном ритме спринтов, который соответствует рабочей среде продуктовых аналитиков. Выпускники получают поддержку в трудоустройстве и доступ к актуальным вакансиям партнёров.

Краткая программа обучения:

• Основы анализа данных: знакомство с профессией, этапы аналитического процесса.
• Работа с SQL: аналитические запросы, работа с базами данных, сбор данных для отчётов.
• Python для аналитики: библиотеки Python, обработка данных, визуализация информации.
• Статистика: статистические методы, проверка гипотез, интерпретация результатов.
• Продуктовые метрики: анализ поведения пользователей, оценка эффективности решений.
• Инструменты визуализации: построение дашбордов в DataLens и других BI-платформах.
• Методы анализа и машинное обучение: базовые модели, подготовка данных, применение моделей в задачах бизнеса.
• Проектная работа: создание отчётов, разбор реальных кейсов, презентация результатов.

Преимущества:

• Обучение на основе реальных проектов и задач, которые решают аналитики в компаниях.
• Проверка всех проектов опытными экспертами с подробной обратной связью.
• Карьерная поддержка до 7 месяцев после выпуска и доступ к вакансиям партнёров.
• Пошаговое освоение базовых навыков и современных инструментов анализа данных.
• Участие в Мастерской, где студенты получают задачи от бизнеса и НКО.
• Гибкий график обучения и возможность совмещать курс с работой.
• Развитие практических навыков, необходимых для старта карьеры в data-направлениях.

Отзывы учащихся:

Студенты чаще всего отмечают сильную практическую часть и возможность работать с реальными данными. Высоко оценивают поддержку наставников, понятные объяснения и полезные комментарии ревьюеров. Многие выпускники подчёркивают, что проекты из портфолио помогли им успешно пройти собеседования и устроиться на первую позицию аналитика. Также в отзывах отмечают удобный формат обучения и доступ к карьерным сервисам, которые ускоряют трудоустройство.

15. Data Scientist с нуля до Junior — Skillbox

• Официальный сайт: skillbox.ru
• Цена обучения: рассрочка на 28 месяцев от 4 043 руб/мес (с учетом скидки).
• Формат: видеолекции, домашние задания, практические проекты, тренажёры, разборы кураторов, участие в командных заданиях.
• Продолжительность: 9 месяцев.
• Документ: сертификат установленного образца.
• Для кого подходит курс: новичкам без опыта, начинающим аналитикам, программистам, тем, кто хочет сменить профессию и освоить направление работы с данными.

Особенности курса:

Программа создана для тех, кто хочет освоить работу с массивами данных и научиться анализировать информацию с нуля. Обучающий процесс помогает освоить python и перейти от базовых навыков к уверенной работе с аналитическими инструментами. Студенты научатся разбираться в моделями машинного обучения, готовить отчеты для бизнеса и использовать инструменты визуализации. Каждый модуль ориентирован на практические задачи, а кураторы сопровождают прохождение обучения и помогают разобраться со сложными моментами. Формат обучения позволяет равномерно распределять график обучения и совмещать его с работой. После окончания курса выпускники получают базовый опыт, чтобы строить интерактивные дашборды и уверенно применять методы анализа. Программа учитывает реальные запросы рынка и потребности компаний, которые анализируют данные и внедряют статистические методы в процессы.

Краткая программа обучения:

• Введение в направление: первые шаги в data science, знакомство с задачами аналитиков и инженеров.
• Основы статистики: вероятности, распределения, проверка статистических гипотез.
• Математический блок: фундамент для понимания моделей машинного обучения.
• Machine Learning Junior: регрессия, классификация, кластеризация, создание моделей.
• Data Analyst Junior: продуктовая, BI и маркетинговая аналитика на основе реальных данных.
• Итоговые проекты: собственная модель, участие в соревновании Kaggle, работа с SQL и Python.

Преимущества:

• Доступ к платформе и учебным материалам сохраняется после окончания курса.
• Практика на наборах данных из бизнеса и участие в реальных проектах.
• Поддержка кураторов с опытом работы более 5 лет.
• Возможность совмещать прохождение курсов с работой благодаря гибкому формату.
• Участие в сообществе, обмен опытом и командные задания.
• Навыки работы с SQL, Power BI и библиотеками Python для визуализации данных.
• Обучение строится по актуальным требованиям рынка и помогает быстрее выйти на первую стажировку.

Отзывы учащихся:

Студенты часто отмечают понятную подачу материала, живые комментарии кураторов и большое количество практики. Многие пишут, что задания помогают научиться применять знания сразу на реальных кейсах, а обратная связь ускоряет процесс освоения новых инструментов. Пользователи выделяют удобный формат обучения в онлайне, возможность задавать вопросы и получать подсказки по сложным темам. Выпускники сообщают, что после курса им стало проще ориентироваться в аналитике данных и собирать отчеты для бизнеса.

16. Профессия Data Scientist c AI — GeekBrains

• Официальный сайт: gb.ru
• Цена обучения: рассрочка на 36 месяцев от 3 216 руб/мес (с учетом скидки).
• Формат: видеоуроки, практические задания, тесты, работа с реальными проектами, занятия в прямом эфире, консультации экспертов.
• Продолжительность: обучение включает более 80 практических работ, 450 часов практики и 80 часов теории.
• Документ: сертификат и удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
• Для кого подходит курс: новичкам без технической подготовки, будущим аналитикам и специалистам по машинным моделям, тем, кто хочет сменить профессию и освоить базовые навыки работы с данными.

Особенности курса:

Обучение помогает быстро освоить основы анализа, научиться работать с массивами данных и применять программирование Python в задачах бизнеса. Студенты учатся анализировать данные, использовать методы машинного обучения и строить модели, которые помогают компаниям принимать решения. В программу включены проектные задачи, где студенты научатся создавать интерактивные графики, визуализировать данные и работать с продуктовой аналитикой. Отдельный блок посвящён Python и библиотекам для обработки массивов информации, что позволяет получить практические навыки для будущей работы. Обучение проходит в онлайн формате с гибким графиком, поэтому слушатели легко совмещают обучение с занятостью. Программа включает работу с облачной платформой Yandex Cloud, что дает доступ к современным инструментам аналитики. Студенты получают поддержку кураторов и могут разобраться с любыми вопросами по ходу прохождения курса. Формат обучения усиливает практическое применение навыков и помогает освоить профессию уверенно.

Краткая программа обучения:

• Основы Data Science: изучение Python, анализ данных, статистика, первые практические проекты.
• Машинное обучение: методы машинного обучения, построение моделей, проверка гипотез и анализ метрик.
• Аналитика данных: работа с продуктовой аналитикой, визуализациями, BI-инструментами и сбор данных.
• Бонусные модули: основы математики, статистики, развитие карьеры, подготовка к трудоустройству.
• Итоговый проект: решение реальной задачи с использованием Python, SQL и аналитических инструментов.

Преимущества:

• Студенты научатся обрабатывать большие объёмы данных и применять знания на реальных проектах.
• В программу входит работа с Power BI и другими современными аналитическими инструментами.
• Гибкий график обучения и возможность проходить курс в удобном темпе.
• Поддержка опытных специалистов, которые помогают разобраться в сложных темах.
• Доступ к Yandex Cloud для практики и отработки навыков работы с облачными сервисами.
• Много практики: проекты по анализу поведения пользователей, прогнозированию и работе с продуктовой аналитикой.
• После окончания обучения выпускники получают документы, повышающие шансы на трудоустройство.

Отзывы учащихся:

Студенты чаще всего отмечают понятную структуру программы, доступность материалов и профессионализм преподавателей. Многие выделяют практическую направленность занятий и возможность учиться с нуля без опыта. Отзывы подчеркивают, что задания помогают быстро освоить Python и научиться анализировать данные на реальных кейсах. Выпускники пишут, что поддержка кураторов облегчает прохождение сложных тем, а проекты дают уверенность при поиске работы.

Бесплатные курсы

Анализ данных в R, бесплатно – Stepik

Официальный сайт: stepik.org

Описание и особенности курса:

• Обучение проходит в онлайн формате и помогает быстро освоить базовые навыки статистического анализа на реальных примерах.
• Студенты научатся обрабатывать данные, применять основные статистические методы и визуализировать результаты в удобных инструментах.
• Курс включает 19 уроков, тесты и интерактивные задачи, позволяющие развивать практические навыки без лишней теории.
• Слушатели разберут t-тесты, регрессию, корреляции и проверку статистических гипотез, что пригодится для аналитических задач.
• Даётся база для работы с массивами данных и построения графиков, которые помогают бизнесу принимать решения.
• В процессе обучения участники научатся создавать собственные функции и использовать аналитические пакеты R.
• Материалы подходят студентам, исследователям и начинающим специалистам со сферы аналитики.
• Для успешного обучения нужны основы статистики, однако доступ к бесплатным материалам позволяет изучать темы в любом удобном графике.
• После окончания курса слушатели смогут применять знания при работе с данными и решать практические задачи в исследованиях и проектах.

Анализ данных просто и доступно – Stepik

Официальный сайт: stepik.org

Описание и особенности курса:

• Программа помогает освоить базовых навыков работы с данными и ближе понять, как студенты научатся анализировать информацию для решения реальных задач.
• Участники изучают методы анализа и узнают, как модели машинного обучения интерпретируют данные и помогают бизнесу принимать решения.
• В ходе уроков слушатели разбирают исследовательские кейсы, учатся визуализировать данные и понимают, как аналитические инструменты применяют в разных сферах бизнеса.
• Практическое задание выполняется в бесплатной среде Orange, что облегчает прохождение обучения и снижает порог входа.
• Разбор истории Челленджера, анализа изображений и текстов показывает, как объемы информации превращаются в выводы, которые используют продуктовые аналитики.
• Видеоуроки подходят слушателям с любым уровнем подготовки и дают возможность научиться применять статистические методы без сложного порога входа.
• Курс включает примеры работы с массивами данных, визуализациями и этапами обучения алгоритмов, что помогает сформировать практических навыков для дальнейшего развития.
• После окончания курса участники смогут применять полученные знания при решении аналитической задачи и лучше разбираться в сфере аналитики.
• Формат обучения в онлайне позволяет выбрать любой удобный график обучения и совмещать учебу с другими делами.
• Структура материалов дает возможность постепенно освоить основы анализа и получить фундамент для дальнейшего изучения data-направлений.

Что включает в себя обучение на аналитика данных и как помогает освоить профессию?

Обучение на аналитика данных включает изучение python, работу с sql, инструменты визуализации, основы статистики, методы машинного анализа и этапы обработки данных. Такой подход помогает быстро освоить профессию, научиться анализировать массивы данных, понимать продуктовые метрики и строить аналитические отчеты, которые помогают бизнесу принимать решения. Студенты получают доступ к бесплатным материалам, практическим заданиям и реальным кейсам, что обеспечивает успешное прохождение обучения и старт карьеры в сфере аналитики.

Как обучение помогает освоить Python и почему это важно для профессии аналитика?

Во время прохождения курса студенты научатся использовать язык, смогут освоить Python для работы с библиотекой pandas, визуализацией информации и анализа данных. Программирования Python достаточно, чтобы обрабатывать данные, строить интерактивные графики и применять статистические методы. Изучение Python — ключевой навык для профессии data и современных профессий, связанных с big data, машинным обучением и построением моделей.

Какие навыки получают студенты после прохождения курсов по аналитике данных?

После прохождения курсов студенты получают базовых навыков работы с данными, изучают основы программирования, методы анализа данных, статистические тесты, обработку персональных данных, научатся обрабатывать массивы информации и визуализировать данные в интерактивных отчетах. Также учащиеся получают практических навыков работы с аналитическими инструментами и умеют анализировать рынок и продуктовые метрики.

Можно ли освоить аналитику данных с нуля и подойдут ли курсы новичку?

Да, курсы подходят слушателям с любым уровнем подготовки. Даже если вы начинающий и хотите изучить основы языка python с нуля, программы подготовки включают базовых знаний, интерактивных материалов, бесплатным обучением и практических кейсов. Студенты узнают, как создавать аналитику данных, анализируют данные, визуализируют результаты и научатся разбираться в ключевых метриках.

Чем обучение аналитике данных помогает будущим продуктовым аналитикам?

Обучение развивает понимание продуктовых метрик, навыки анализа поведения пользователей, интерпретацию данных и работу с инструментами визуализации. Студенты научатся собирать данные, изучат продуктовую аналитику, смогут применять полученные знания для решения аналитических задач и помогать бизнесу принимать решения. После окончания курса выпускники получают дипломы или сертификаты, подтверждающие квалификацию.

Какие инструменты визуализации изучаются в процессе обучения?

Курс включает освоить Power BI, BI Power, Google Таблицы, Excel, инструменты визуализации данных и сервисы аналитики. Слушатели научатся строить интерактивные графики, визуализировать данные, создавать отчеты, а также использовать современные инструменты, которые помогают компаниям анализировать рынок и процессы.

Как изучение SQL помогает в карьере?

SQL — один из основных инструментов для сбора данных. Студенты научатся использовать язык SQL, работать с запросами SQL, аналитическими запросами, базами данных, массивами данных, а также научатся применять методы анализа и интерпретировать данные. Эти навыки позволяют решать реальные задачи бизнеса и создавать аналитические решения.

Можно ли пройти обучение онлайн и как организован формат обучения?

Курсы доступны в онлайн формате, обучение проходит по гибкому графику обучения, включает интерактивные модули, видеоуроки, лекциях и практику на реальных задачах. Слушатели получают доступ к учебным материалам, могут изучить основы аналитики в любой удобный период и использовать формат обучения, позволяющий совмещать учебу с работой.

Что дает изучение методов машинного анализа и машинного обучения аналитикам данных?

Методы машинного анализа позволяют строить прогнозы, анализировать сложных задач и большие объемы информации. Курс включает модели машинного обучения, алгоритмы машинного обучения, глубокого обучения, основы машинного анализа и практических кейсах. Эти знания помогают специалистам создавать модели, которые анализируют данные и автоматически интерпретируют результаты.

Чем полезны практические задания и реальные проекты?

Практическое задание и учебных проектов позволяют ученикам решать реальные задачи, собирать данные, анализировать массивы, визуализировать результаты, строить гипотезы и подтверждать их тестами. Проекты формируют портфолио, которое помогает выпускнику устроиться в компании Яндекс, Google и другие организации, активно ищущие специалистов.

Какие преимущества дает обучение Power BI и других BI платформ?

Изучение Power BI, BI платформы и Google Таблиц помогает аналитикам быстро создавать отчеты, аналитические панели, интерактивных отчетов и визуализации информации. Эти инструменты позволяют анализировать данные, строить интерактивные графики и предоставлять бизнесу отчеты, которые помогают компаниям принимать эффективных решений.

Чему научатся студенты в области статистики и математического анализа?

Студенты научатся разбираться в статистике, математической статистике, математических методах, статистических гипотезах, статистических тестах, функциях Excel и методах математического анализа. Эти знания помогают интерпретировать данные, понимать закономерности и применять статистическую аналитику в бизнесе.

Помогает ли обучение трудоустройству и какие перспективы у выпускников?

Курсы ориентированы на трудоустройству, включают поддержку, обратную связь от опытных специалистов, преподавателях и экспертов. Выпускники получают сертификаты, дипломы и необходимые навыки, чтобы занять позицию аналитика данных или начать карьеру в перспективных направлениях data science, маркетинговой аналитике, продуктовой аналитике, финансовых исследованиях и системных специальностях.

Почему важно изучить основы работы с персональными данными?

Обработка персональных данных и согласие пользователей — ключевая часть профессиональной подготовки. Студенты научатся обрабатывать данные корректно, соблюдать требования безопасности, анализировать данные без нарушения прав пользователей и использовать данные для улучшения качества продуктов и процессов.

Сколько длится обучение и что влияет на стоимость курсов?

Количество месяцев обучения зависит от программы подготовки, выбранного формата, сложности материалов и наличия дополнительных материалов. Стоимость курсов формируется с учетом глубины программы, количества реальных проектов, объема практических навыков, поддержки экспертов и возможности оплатить обучение поэтапно. Некоторые платформы предлагают бесплатных курсов или бесплатное обучение для знакомства с основами.

Можно ли самостоятельно изучить аналитику данных и какие материалы для этого подходят?

Можно изучить основы аналитики самостоятельно, используя бесплатные материалы, учебным материалам, дополнительные ресурсы, сайты, библиотеку pandas, инструменты Python и SQL. Однако структурированное обучение с опытными экспертами и практическом опыте ускоряет успешного старта карьеры и помогает освоить новые навыки быстрее.

Как обучение помогает работать с большими объемами данных и нейросетями?

Курсы обучают работе с big data, массивами информации, наборами данных, нейросетями и методами прогнозирования. Студенты смогут применять алгоритмы машинного анализа, понимать сложных процессов, использовать современные технологии и строить модели, которые помогают компаниям анализировать данные точнее и быстрее.

Почему аналитика данных востребована в разных сферах бизнеса?

Аналитика данных применяется в маркетинговых исследованиях, продажах, продуктовой аналитике, финансовых отчетах, задачах бизнеса и исследованиях пользователей. Компании ищут специалистов, которые анализируют данные, строят выводы, создают отчеты, автоматизируют процессы и помогают бизнесу расти благодаря качественным данным и эффективным аналитическим инструментам.