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: 621
Apache Airflow 2.0: практический курс Можно купить
194 ₽ 2 290 ₽ −92%
Оплатили 27

Apache Airflow 2.0: практический курс

Адиль Хаштамов
Н
Можно купить
280 ₽ 999 ₽ −72%
Оплатили 8

Несложно о сложных сетях

Dmitry Zinoviev
Поисковые системы и конкурентная разведка в Интернете Можно купить
554 ₽ 23 500 ₽ −98%
Оплатили 94

Поисковые системы и конкурентная разведка в Интернете

Андрей Масалович
О
Можно купить
166 ₽ 999 ₽ −83%
Оплатили 21

Основы XML на примерах

Evgeniy Lestopadov
К
Можно купить
158 ₽
Оплатили 22

Как стать классным менеджером проектов и не ох..еть

Антон Кучер
Как создать финмодель и посчитать прибыль Можно купить
102 ₽ 990 ₽ −90%
Оплатили 37

Как создать финмодель и посчитать прибыль

Илья Щетников
Ф
Можно купить
158 ₽ 999 ₽ −84%
Оплатили 22

Финансовый анализ Python: основы инвестиций и данных

Марк Нильсен
Финансовое моделирование в Excel Можно купить
418 ₽ 3 000 ₽ −86%
Оплатили 18

Финансовое моделирование в Excel

Brpadvice
G
Можно купить
200 ₽
Оплатили 12

Google Ads для начинающих

Аблай Юсупов
P
Можно купить
122 ₽ 1 390 ₽ −91%
Оплатили 38

Python для Excel: использование xlwings для науки о данных и финансов

Alexander Hagmann
U
Можно купить
260 ₽ 999 ₽ −74%
Оплатили 9

UX тренировки

Оля Горенко
В
Можно купить
166 ₽ 999 ₽ −83%
Оплатили 21

Введение в Машинное обучение

Helen Kapatsa
Интерактивные дашборды в Excel Можно купить
110 ₽ 7 500 ₽ −99%
Оплатили 82

Интерактивные дашборды в Excel

Ольга Базалева
У
Можно купить
300 ₽ 1 390 ₽ −78%

Ускоренный курс Python

MrBriit
Master Data Analysis with Python Можно купить
258 ₽ 7 640 ₽ −97%
Оплатили 70

Master Data Analysis with Python

Тед Петроу
Первичный анализ данных в Python. Часть 2 Можно купить
574 ₽ 22 750 ₽ −97%
Оплатили 88

Первичный анализ данных в Python. Часть 2

МФТИ
У
Можно купить
88 ₽ 999 ₽ −91%
Оплатили 45

Управление финансовыми данными с помощью Python & Pandas

Alexander Hagmann
Aha! Международная конференция по продуктовой аналитике Можно купить
1 422 ₽ 15 900 ₽ −91%
Оплатили 25

Aha! Международная конференция по продуктовой аналитике

Матемаркетинг
Первичный анализ данных в Python. Часть 1 Можно купить
476 ₽ 22 750 ₽ −98%
Оплатили 106

Первичный анализ данных в Python. Часть 1

МФТИ
О
Можно купить
252 ₽ 5 970 ₽ −96%
Оплатили 57

Обработка и анализ данных на Python

Андрей Кудлай
С
Можно купить
2 560 ₽ 29 000 ₽ −91%
Оплатили 25

Системный анализ и Разработка требований в ИТ-проектах

Денис Бесков
А
Можно купить
102 ₽ 999 ₽ −90%
Оплатили 37

Анализ данных на Python

Глеб Михайлов
P
Можно купить
260 ₽ 999 ₽ −74%
Оплатили 4

Power Query профессиональная загрузка данных

Robert Kirakosyan

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.