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
В
Можно купить
336 ₽ 899 ₽ −63%
Оплатили 9

ВПР в Excel

Robert Kirakosyan
D
Можно купить
1 870 ₽ 89 900 ₽ −98%
Оплатили 105

Data Science и нейронные сети на Python

Дмитрий Романов
Microsoft Power BI Desktop для пользователей Можно купить
552 ₽ 14 990 ₽ −96%
Оплатили 61

Microsoft Power BI Desktop для пользователей

Ольга Кулешова
R для интернет-маркетинга Можно купить
2 656 ₽ 34 990 ₽ −92%
Оплатили 29

R для интернет-маркетинга

Алексей Селезнев
Б
Можно купить
80 ₽
Оплатили 52

Бесплатное продвижение услуг в Яндексе

Александр Зобов
Продвинутый Power BI Можно купить
612 ₽ 25 000 ₽ −98%
Оплатили 89

Продвинутый Power BI

Виктор Рыжов
Инструментарий бизнес-аналитика: Практикум Можно купить
1 506 ₽
Оплатили 19

Инструментарий бизнес-аналитика: Практикум

Светлана Казакова
Б
Можно купить
90 ₽
Оплатили 40

Бизнес Аналитика

Andrew Borysenko
P
Можно купить
576 ₽ 3 250 ₽ −82%

Python для лиц, принимающих решения и бизнес-лидеров

Michael Kennedy
Профессия Веб-аналитик Можно купить
602 ₽
Оплатили 110

Профессия Веб-аналитик

GeekBrains
О
Можно купить
80 ₽ 1 700 ₽ −95%
Оплатили 76

От джуниора до СТО. Правила построения карьеры в IT

Фёдор Борщёв
Аналитика для руководителей Можно купить
1 824 ₽ 55 800 ₽ −97%
Оплатили 66

Аналитика для руководителей

Нетология
Организация бюджетного контроля в MS EXCEL Можно купить
532 ₽ 12 990 ₽ −96%
Оплатили 55

Организация бюджетного контроля в MS EXCEL

Светлана Казакова
L
Можно купить
308 ₽ 5 000 ₽ −94%
Оплатили 39

LogiCH: хранение и анализ журнала регистрации в СУБД ClickHouse

infostart
А
Можно купить
570 ₽
Оплатили 5

Аналитика рынка: маркетинговая аналитика на основе данных

Udemy
WEB аналитика для бизнеса Можно купить
726 ₽ 15 900 ₽ −95%
Оплатили 49

WEB аналитика для бизнеса

Павел Шульга
D
Можно купить
1 490 ₽ 15 990 ₽ −91%
Оплатили 24

Data Science Уровень 1: Инструменты и технологии

Фёдор Самородов

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.