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
П
Можно купить
414 ₽ 9 990 ₽ −96%
Оплатили 55

Программирование на языке R. Уровень 2. Расширенные возможности

Специалист
Аналитика данных Можно купить
80 ₽ 2 250 ₽ −96%
Оплатили 102

Аналитика данных

Возможности Яндекс-Метрики 2.0 для оптимизации онлайн-бизнеса Серия · 2 выпуска
116 ₽ 2 880 ₽ −96%
Оплатили 72

Возможности Яндекс-Метрики 2.0 для оптимизации онлайн-бизнеса

Олег Рудаков
П
Можно купить
534 ₽ 13 990 ₽ −96%
Оплатили 58

Программирование на языке R. Уровень 1

Александр Кораблин
П
Можно купить
172 ₽ 14 500 ₽ −99%
Оплатили 203

Продвинутая работа с Google Analytics

Ответы на тест Яндекс.Метрика Можно купить
80 ₽ 1 300 ₽ −94%
Оплатили 140

Ответы на тест Яндекс.Метрика

Trading With Python Можно купить
178 ₽ 5 800 ₽ −97%
Оплатили 82

Trading With Python

К
Можно купить
164 ₽
Оплатили 50

Как создать мобильное приложение

Vector
Возможности Яндекс.Метрики 2.0 Можно купить
80 ₽ 490 ₽ −84%
Оплатили 66

Возможности Яндекс.Метрики 2.0

Олег Рудаков
А
Можно купить
320 ₽ 11 990 ₽ −97%
Оплатили 84

Анализ данных в Power BI

Специалист
Веб-аналитика на практике: когортный анализ сайта и приложения Можно купить
80 ₽ 490 ₽ −84%
Оплатили 59

Веб-аналитика на практике: когортный анализ сайта и приложения

Андрей Свердлов
В
Можно купить
82 ₽
Оплатили 33

Возможности коллтрекинга для бизнеса

Алексей Авдеев
D3.js - Руководства и скринкасты Можно купить
118 ₽ 650 ₽ −82%
Оплатили 25

D3.js - Руководства и скринкасты

Яндекс.Директ: Контекстная реклама для начинающих Можно купить
80 ₽ 130 ₽ −38%
Оплатили 32

Яндекс.Директ: Контекстная реклама для начинающих

1PS.RU
П
Можно купить
168 ₽ 5 000 ₽ −97%
Оплатили 76

Получение информации из Интернет в MS Excel

Дмитрий Быстров
Яндекс Метрика. Инструкция по веб-аналитике Можно купить
80 ₽ 470 ₽ −83%
Оплатили 137

Яндекс Метрика. Инструкция по веб-аналитике

А
Можно купить
260 ₽
Оплатили 47

Автоматизация RFM-анализа лояльности клиентов в Excel

Сертификат по Google Analytics. Ответы на вопросы Можно купить
80 ₽ 990 ₽ −92%
Оплатили 65

Сертификат по Google Analytics. Ответы на вопросы

Microsoft Excel 2016/2013. Бизнес-аналитика с использованием PowerPivot и PowerView Можно купить
400 ₽ 9 990 ₽ −96%
Оплатили 57

Microsoft Excel 2016/2013. Бизнес-аналитика с использованием PowerPivot и PowerView

Специалист
B
Можно купить
80 ₽ 499 ₽ −84%
Оплатили 75

BigData - когда количество переходит в качество

ProfIT
Практическая аналитика в Excel Можно купить
108 ₽ 3 400 ₽ −97%
Оплатили 80

Практическая аналитика в Excel

Практическая аналитика в Excel Можно купить
80 ₽
Оплатили 140

Практическая аналитика в Excel

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.