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
Экскурсия по Claude для финансистов Можно купить
84 ₽ 990 ₽ −92%
Оплатили 41

Экскурсия по Claude для финансистов

Натали Васильева
Симулятор «Инженер данных» Можно купить
5 000 ₽ 60 000 ₽ −92%
Оплатили 10

Симулятор «Инженер данных»

Андрон Алексанян
Fine BI для начинающих. Аналитика за час 2026 Можно купить
140 ₽ 990 ₽ −86%
Оплатили 8

Fine BI для начинающих. Аналитика за час 2026

Дмитрий Баров
Продуктовый аналитик Можно купить
5 000 ₽ 86 943 ₽ −94%
Оплатили 7

Продуктовый аналитик

Skillbox
Осмысленные дашборды Анастасия Кузнецова Можно купить
10 584 ₽ 44 882 ₽ −76%
Оплатили 10

Осмысленные дашборды Анастасия Кузнецова

Simulative
Визуализация данных с помощью Python и новые методы в Matplotlib Можно купить
360 ₽ 1 800 ₽ −80%
Оплатили 11

Визуализация данных с помощью Python и новые методы в Matplotlib

Udemy
Матрицы: задачи с алгосекций Можно купить
214 ₽ 1 900 ₽ −89%
Оплатили 26

Матрицы: задачи с алгосекций

Владимир Балун
Google Таблицы: полезные функции, сводные таблицы и дашборды Можно купить
132 ₽ 250 ₽ −47%
Оплатили 13

Google Таблицы: полезные функции, сводные таблицы и дашборды

Максим Смирнов
Инженер данных (обновление 2026) Можно купить
3 314 ₽ 77 600 ₽ −96%
Оплатили 55

Инженер данных (обновление 2026)

Евгений Ермаков
AI Advent Challenge Можно купить
1 980 ₽ 15 000 ₽ −87%
Оплатили 11

AI Advent Challenge

Mobile Developer
Superset: создание дашбордов для бизнеса Можно купить
1 446 ₽ 28 000 ₽ −95%
Оплатили 46

Superset: создание дашбордов для бизнеса

Дарья Лукашевская
Онлайн-курс по интегралам Можно купить
912 ₽ 4 990 ₽ −82%
Оплатили 14

Онлайн-курс по интегралам

Максим Горбачев
Microsoft Excel: с нуля до уверенного пользователя Можно купить
1 380 ₽ 6 600 ₽ −79%
Оплатили 6

Microsoft Excel: с нуля до уверенного пользователя

Валерий Ермилов
Data Engineering Fast‑Track: Kafka → Airflow → Spark Можно купить
1 164 ₽ 8 990 ₽ −87%
Оплатили 19

Data Engineering Fast‑Track: Kafka → Airflow → Spark

Алексей Малышкин
Финтех от А до Я: введение в индустрию Можно купить
792 ₽ 6 990 ₽ −89%
Оплатили 22

Финтех от А до Я: введение в индустрию

Артем Смирнов

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.