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: 621
Продвинутый уровень MS Excel: от новичка до эксперта Можно купить
94 ₽ 1 650 ₽ −94%
Оплатили 60

Продвинутый уровень MS Excel: от новичка до эксперта

Дмитрий Езепов
П
Можно купить
80 ₽ 1 750 ₽ −95%
Оплатили 76

Продвинутый Excel: от ВПР до Power Query

Павел Коган
Q
Можно купить
280 ₽ 999 ₽ −72%

QlikView для начинающих

Andrey Komarov
Google Data Studio. Анализ данных. Data Visualization Можно купить
200 ₽ 1 090 ₽ −82%
Оплатили 18

Google Data Studio. Анализ данных. Data Visualization

Andrew Borysenko
А
Можно купить
242 ₽ 13 000 ₽ −98%
Оплатили 124

Алгоритмы для разработчиков. Часть 2/4

Яндекс Практикум
Переход с Excel на Python с Pandas Можно купить
328 ₽ 3 900 ₽ −92%

Переход с Excel на Python с Pandas

Michael Kennedy
А
Можно купить
284 ₽ 799 ₽ −64%
Оплатили 10

Альтернатива Excel: работа с данными в KNIME

Alexey Mokhnatkin
Онлайн-митап Service Desk Можно купить
168 ₽ 3 000 ₽ −94%
Оплатили 48

Онлайн-митап Service Desk

infostart.ru
Математика для анализа данных. Часть 1 Можно купить
498 ₽ 32 000 ₽ −98%
Оплатили 142

Математика для анализа данных. Часть 1

МФТИ
Python разработка - с нуля до профессионала. Python 3 Серия · 2 выпуска
92 ₽ 1 090 ₽ −92%
Оплатили 31

Python разработка - с нуля до профессионала. Python 3

YouRa Allakhverdov
Машинное обучение. Часть 4/5 Можно купить
354 ₽ 9 600 ₽ −96%
Оплатили 62

Машинное обучение. Часть 4/5

GeekBrains
Формулы массива Excel Можно купить
112 ₽ 1 000 ₽ −89%
Оплатили 33

Формулы массива Excel

Дмитрий Якушев
М10990С: Анализ данных с использованием SQL Server Reporting Services Можно купить
6 418 ₽ 34 990 ₽ −82%
Оплатили 12

М10990С: Анализ данных с использованием SQL Server Reporting Services

Федор Самородов
Google Tag Manager для всех Можно купить
149 ₽ 12 900 ₽ −99%
Оплатили 98

Google Tag Manager для всех

Яков Осипенков
М
Можно купить
104 ₽
Оплатили 22

Маркетинг мобильных приложений

Andrew Borysenko
Библиотека Pandas для Python Можно купить
246 ₽ 1 499 ₽ −84%
Оплатили 18

Библиотека Pandas для Python

Диптам Пол
А
Можно купить
158 ₽ 1 124 ₽ −86%
Оплатили 24

Анализ данных с применением надстройки Excel «Пакет анализа»

Данил Динцис
О
Можно купить
116 ₽ 2 000 ₽ −94%
Оплатили 53

Основы визуализации данных

Алексей Бударин
Б
Можно купить
156 ₽ 1 499 ₽ −90%
Оплатили 30

Базовый SQL

ITtensive

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.