Складчина Каталог
Мои курсы

Аналитика данных

От выгрузки цифр из базы до дашборда, на основе которого команда принимает решение о продукте.

Аналитика данных объединяет разные роли и инструменты: SQL для выгрузки данных из базы, BI-системы вроде Tableau и Power BI для визуализации, Python для более сложной обработки и Data Science для построения моделей. Отдельно стоят узкие направления вроде продуктовой аналитики, веб-аналитики через Google Analytics и Яндекс.Метрику или работы с большими данными в Hadoop и Spark.

Прежде чем выбирать курс, полезно понять, какая часть цепочки вас интересует — сбор и обработка данных, их визуализация или построение прогнозных моделей, поскольку это разные наборы инструментов и разная глубина математики.

В каталоге
1121 курс
Доступно сейчас
621
На стадии сбора
497
Стоимость участия
от 40 ₽
Средний рейтинг
4.0 из 5

Данные каталога обновлены 21 сентября 2026 г.

Как сориентироваться в направлениях аналитики данных

  1. Инструмент под задачу

    SQL и Excel закрывают базовые выгрузки и отчёты, BI-системы — визуализацию, Python и Data Science — более сложный анализ и модели; определите, что нужно именно вам.

  2. Глубина математики

    Data Science и Big Data предполагают больше статистики и математики, чем, например, продуктовая или веб-аналитика — оцените свою готовность к этому.

  3. Практика на реальных данных

    Проверьте, работает ли курс с настоящими наборами данных или ограничивается учебными примерами без шума и пропусков, характерных для реальных данных.

Курсы в каталоге

Найдено: 1121
Библиотека Seaborn. Статистическая визуализация данных в Python Можно купить
80 ₽ 880 ₽ −91%
Оплатили 51

Библиотека Seaborn. Статистическая визуализация данных в Python

Сергей Спирёв
Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt Можно купить
4 998 ₽ 47 250 ₽ −89%
Оплатили 17

Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt

Павел Рословец
Машинное обучение - Подготовка данных Можно купить
80 ₽ 500 ₽ −84%
Оплатили 39

Машинное обучение - Подготовка данных

Алексей Кожакин
Аналитика и ASO мобильных приложений Предзаказ
960 ₽ 1 990 ₽ −52%
Оплатили 3

Аналитика и ASO мобильных приложений

Appbooster Academy
Моделирование бизнес-процессов BPMN 2.0 Предзаказ
1 453 ₽ 29 400 ₽ −95%
Оплатили 24

Моделирование бизнес-процессов BPMN 2.0

Нетология
Power Query и Power Pivot: инструменты Excel для работы с данными Серия · 2 выпуска
2 623 ₽ 22 000 ₽ −88%
Оплатили 8

Power Query и Power Pivot: инструменты Excel для работы с данными

Станислав Салостей
Погружение в Data Science и машинное обучение Можно купить
132 ₽ 599 ₽ −78%
Оплатили 20

Погружение в Data Science и машинное обучение

Максим Дуплей
Визуализация данных, построение графиков в Python для ученых Предзаказ
871 ₽ 4 000 ₽ −78%
Оплатили 5

Визуализация данных, построение графиков в Python для ученых

Ainur Imangaliyeva
SQL и PostgreSQL: практический курс Можно купить
600 ₽ 5 000 ₽ −88%
Оплатили 16

SQL и PostgreSQL: практический курс

Denis Suchkov
SQL для анализа данных Серия · 2 выпуска
136 ₽ 1 485 ₽ −91%
Оплатили 35

SQL для анализа данных

Глеб Михайлов

Направления внутри подкатегории

Авторы курсов: Аналитика данных

Школы и платформы

Похожие подкатегории

Частые вопросы

С чего начать изучение аналитики данных?

Часто рекомендуют начать с SQL и Excel как базовых инструментов работы с данными, а затем двигаться в сторону BI-систем или Python в зависимости от интересующего направления.

Обязательно ли программировать для аналитики данных?

Не всегда — часть задач решается через SQL и BI-инструменты без написания кода, но более сложный анализ и автоматизация обычно требуют Python.

Чем аналитик данных отличается от специалиста Data Science?

Аналитик чаще работает с уже собранными данными для отчётов и выводов, а специалист Data Science строит прогнозные модели — границы между ролями на практике часто размыты.