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
Исследование клиентов на основе данных: достижение успеха в бизнесе Предзаказ
5 990 ₽
Оплатили 1

Исследование клиентов на основе данных: достижение успеха в бизнесе

Masha Ostroumova
S
Можно купить
216 ₽ 2 000 ₽ −89%
Оплатили 26

SQL для нетехнических специалистов

Banza Academy
Изучение Python с использованием статистики: Анализ данных и наука о данных Можно купить
198 ₽ 2 050 ₽ −90%
Оплатили 21

Изучение Python с использованием статистики: Анализ данных и наука о данных

Meritshot Academy
D
Можно купить
2 998 ₽ 70 000 ₽ −96%
Оплатили 41

Data Engineer 14.0

NewProLab
Аналитика доходов и ценообразования с помощью Excel и Python Можно купить
198 ₽ 2 050 ₽ −90%
Оплатили 22

Аналитика доходов и ценообразования с помощью Excel и Python

Haytham Omar
Инструментарий для доступа и обработки данных 1С Можно купить
124 ₽ 1 350 ₽ −91%
Оплатили 36

Инструментарий для доступа и обработки данных 1С

infostart
Easy Peasy. Легкий обмен с MS Power BI, MS Excel и пр. Можно купить
176 ₽ 1 350 ₽ −87%
Оплатили 24

Easy Peasy. Легкий обмен с MS Power BI, MS Excel и пр.

infostart
Google Analytics 4 и Google BigQuery Можно купить
952 ₽ 19 900 ₽ −95%
Оплатили 50

Google Analytics 4 и Google BigQuery

Яков Осипенков
C
Можно купить
172 ₽ 4 990 ₽ −97%
Оплатили 74

ClickHouse для аналитика

Nikolay Petrov
Ключевые практики архитектора ПО Можно купить
2 400 ₽ 57 500 ₽ −96%
Оплатили 28

Ключевые практики архитектора ПО

Михаил Соколов
Б
Предзаказ
0 ₽
Оплатили 6

Буткемп по аналитике данных

Avery Smith
Программирование на Python для начинающих Можно купить
198 ₽ 12 020 ₽ −98%
Оплатили 60

Программирование на Python для начинающих

ЕШКО

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.